撰文 / 莫安洲
商业智能系统组组长
随着互联网技术不断的进化与改变，大数据也不着痕迹来到了这个时代。大数据的基础不断把科技演变出人工智能，区块链、云计算等技术。
如今相信很多人对AI等技术很感兴趣，但是却不懂这技术背后真正的操作，究竟什么是AI呢？
简单来说， AI是指人工智能，打造出来的机器或机械、硬体或软体，拥有模仿人类的智慧与能力来执行各种重复性任务的功能。这些AI背后靠的是一堆极大的数据收集，并对自身进行迭代式改进的系统和机器。
这也意味着，当前人类那些执行重复性作业的工作岗位，比如售票员、银行职员、司机、客服等等，无疑都会最先被AI所取代。
当然这是随着科技日新月异的成长，人类不断的运用海量的数据训练着AI，让AI识别人类各个方面的行为与可能性，方能成就今日这般如此超越人类有限水平的AI。
因此，用人工智能程序或者机器人来替代这些工作是早晚的事儿。
无可否认即使是重复性的工作，AI若真要想完全替代人类所有的日常活动与工作，这其实仍需要经过一段很长的时间去精进研发和开创。
AI 的驱动力来自问题解决
当一个组织开始谈论AI时，大多数的组织目标是以某种方式将AI研究的最新和最伟大的进展，将之整合到他们的产品当中，会以生产解决方案（AI产品）为先，成品产出后，才会思考或寻找可以套用这AI产品的问题，无疑是为了生产而生产，并非真的理解AI的诞生是源于问题解决。
上述情况发生时，很显然我们在尝试帮组织推销该产品时，就会一次次遇到瓶颈。这无非是因为我们将抽象的、想象的AI解决方案概念化，强制性将它推销给客户或勉强套用在解决问题表象而非根源。
这样的供先于需，没有充分考虑是否明智、属实，也许只是为了炒作……终究AI的生产时为了问题解决，还是为了创造更多问题？
我们要深记，任何在没有问题根据和支持的情况下谈论AI的组织，很可能该组织对创建真正的业务不清楚，甚至不感兴趣，而是为了不断追赶和应付时代的趋势。
事实上AI是“人结合工推出的智能成品”，而这说明它对不同的人意味着不同的目的和意义，
只是我们必须看清AI真正的驱动力必定是为了问题解决，而非套用问题。
组织的大脑，不是 AI 而是人
科学家们一次又一次地发现，许多问题的解决方案并不一定需要人类水平的智能。研究人员已经设法创建了能够掌握国际象棋、围棋、编程竞赛和科学考试的人工智能系统，而当中却无需复制人类推理过程就能演算出所谓的“下一步”。这些发现更是经常引发饱含争议的话题，既是人工智能是否应该模拟人脑。
这些被引发的争论其实还蛮重要，因为AI能够解决问题的方式其实与人类是不一样的，那是因为AI缺少人类的认知，而AI所谓的解决方案，实际上还是无法全面解决任何问题。
如此可见，我们嘴边常说到的AI实际上是狭隘的，因为它只解决它们预算要解决的问题，这也意味着各组织领导者依然需要找到关键的问题，方能找到真能解决问题的AI产品方案。
我们与其争论着AI是否能扮演组织的核心“大脑”，不如问组织需要怎样的精英人才成为核心的团队，方能解决足够复杂的问题？
企业的生存不应依赖于解决方案的名称、人工智能的哲学或智能的定义，我们可能会使用机器学习等先进技术，但这种技术的纳入，也许只是停留在输入资讯的程度，而非真的深度使用来解决组织复杂繁琐的问题。
为此在开发产品和商业计划时，首先得思考要解决什么问题，需要怎样的人才，尔后才是技术。
无可否认，确实有些时候针对问题的发生，凸显技术的优势是有意义的，好比说手机应用程序的凸出，明摆它的优势在于解决问题的同时，不需要用户一定要坐在电脑前守住解决问题的方案。
我们都必须明白一件事，建造AI系统其实是需要庞大的人力资源。其中有大部分是在AI用于标记数据训练模型之前，主要是人工对数据进行分类、标记与清理。
来自一家为AI提供标记大数据的公司Samasource表示，曾有数据显示出每1小时的AI视频，是由人工用8个小时的人类认知工作进行画面标记，这也告诉了我们AI背后的智能还是人啊！
被AI取代？还是与AI共存？
当AI被市场神化时，别忘了AI是用来替人类解决问题，而非拿来取代人类的贡献的。
但在未来的几年，随着科技的快速进化，人类该如何与AI共存并有效的使用AI来让人类的生命产生更多附加价值呢？
您不妨想想看，要怎样做才能与AI合作，并发挥到各取所长，互补其短的效益。某种层度上AI不如人类懂得爱、有着情感，也无法理解人类感情上的需要，但是AI帮助人类在日复一日的工作里换来更多的时间和发挥潜能的机会。
因此，我们可以透过人与人之间互动上的加值，或者努力打造人类文化的专业，例如文创、公益服务、游戏娱乐等，让人更有时间在处理自己内在的情绪，外在的人群服务、环境的维护等。这些AI无法复制打造的深具有人情味的事业，才是人类有所作为的领域！
不管是AI还是人类，组织的核心是AI无法替代人类的，人才始终会是组织的核心与竞争优势，
因为科技或技术毕竟是随着人类的好奇心与创意而研发出来的，它仍旧存在被动的、有限的因素。
