憂心AI將取代人類？你可能想太多了： 《AI經濟的策略思維》選摘（3）

針對即將來臨的AI時代，討論目前社會最常見的AI爭論。

「AI 對你的企業有什麼意義？看這本書就知道。」人工智慧即將進入低價年代，工作流程、商業模式都該改變。本書《AI經濟的策略思維》用經濟學的分析架構，看穿AI浮誇虛假的炒作，打造屬於自己的最佳策略選擇。

許多憂心AI的熱門討論，關心的是社會議題而非商業議題。很多人不確定使用AI是否是好事。

在敲響警鐘的人中，特斯拉執行長伊隆．馬斯克是最鮮明一致、而且經驗豐富的人，他說：「我接觸過非常尖端的AI，而且我認為大家應該真正關係AI的發展⋯⋯我持續發出警訊，但在看到機器人上街殺人之前，大家不會知道該如何反應，因為這似乎太虛無縹緲了。」

另一位有意見的博學專家是知名心理學家與諾貝爾獎得主丹尼爾．康納曼。2017年，我們在多倫多舉辦的一場人工智慧經濟學研討會中，他解釋為什麼他認為AI會比人類更有智慧：

有位知名小說家前陣子寫信給我，說他正計劃寫一本小說。內容是關於兩個人類和一個機器人的三角戀情，而他想知道機器人和人類有什麼不同。我提出三個主要差異。一個很明顯：機器人比人類更擅長統計推理，但沒那麼沉迷於故事中。另一個就是機器人的情緒智慧要高出許多。第三點是機器人更有智慧。智慧就是思考廣泛。智慧不能有太狹隘的觀點，這是智慧的根本；智慧有廣泛框架（broad framing），機器人生來就有廣泛框架。我說的是，在它學習得夠多時，會比我們人類有智慧，因為我們沒有廣泛框架。我們的思考狹隘，我們的思想會被干擾，而要做得比我們好非常容易。我認為沒有太多事情是我們可以做、而電腦最終無法（學會）做的事。伊隆．馬斯克與丹尼爾．康納曼都對AI 的潛力有信心，同時也擔心徹底釋放AI的潛力可能會引發的後果。

因為對政府因應科技進步的速度感到不耐，產業領袖已經提出政策建言，而且有些已經付諸實行。比爾．蓋茲倡議對取代人類勞力的機器人課稅。伊隆．馬斯克成立一個企業家與產業領袖團體，為Open AI 募集10 億美元，確保沒有單一民間企業能夠獨占這個領域。

史蒂芬．霍金曾在2016 年12 月寫到：「工廠自動化已經大量消滅傳統製造業的工作，而人工智慧的興起可能將這股工作毀滅延伸到中產階級，只有最需要付出關愛、有創意或監督管理的工作還會存在。」

我們支持開發AI，即使AI 會取代一些工作。幾十年的貿易影響研究顯示出其他工作會出現，而整體就業不會急速暴跌。

我們對決策的分析暗示這些新工作可能來自哪裡。人類與AI 可能攜手合作。人類提供預測的互補品，也就是數據、判斷或行動。舉例來說，隨著預測變便宜，判斷的價值會增加。因此我們預料牽涉到報酬函數工程的工作數量會成長。

其他與判斷相關的工作會更加普遍，只不過可能沒有AI取代的工作那麼需要技能。今天許多高薪的職業都是以預測為核心技能，包括醫生、金融分析師與律師。 （相關報導： 不須排隊、結帳的「無人便利商店」會改變零售業嗎？《亞馬遜2022》選摘（2） ｜ 更多文章 ）

就像機器對方向的預測，導致原本相對高薪的倫敦計程車司機收入減少，薪資較低的Uber 駕駛數量卻增加了，我們預期在醫藥業和金融業也會看到同樣的現象。

隨著預測部分的任務自動化，有更多人會擔任這些工作，更聚焦在判斷相關的技能。當預測不再是限制，可能更加需要較為普遍的互補技能，這會導致更多就業機會，只是薪資較低。

AI 與人類有個重要差異：軟體能規模化，而人類不行。這代表一旦AI 比人類更勝任某項任務，工作就會出現快速流失。我們可能有把握新的工作會在幾年內出現，而人類有些事情可以做，不過這安慰不了那些找工作與等待新工作出現的人。但可以確定的是不可能出現AI 引發的景氣衰退，也不會影響長期的工作數量。

超智慧是在多數認知任務中表現超越人類的AI，而且可以推理問題。具體地說，它能發明並自我改進。

科幻小說作家弗諾． 文奇（Vernor Vinge） 稱出現超智慧這一點為「奇點」，而未來主義者雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）暗指人類並不具備預見屆時會發生什麼狀況的能力，因為按照定義，我們並不是那麼有智慧，最後證明經濟學家其實相當具備思考這項問題的能力。

而我們在這裡說的AI 並非通用人工智慧，而是明顯較狹義的預測機器，諸如由Google 的DeepMind 開發的AlphaGoZero，其發展已經引起超智慧可能並不遙遠的恐懼。

它的表現超越世界冠軍，在圍棋比賽中打敗AlphaGo，卻沒有受過人類訓練（藉由和自己下棋而學習），但還稱不上是超智慧。如果棋盤從縱橫各19 條線變成各29 條線，甚至是縱橫各18 條線，AI 就會很吃力，但人類卻能適應調整。更別想叫AlphaGoZero 給你烤個起司三明治了，它沒那麼聰明。

至今所有AI 也一樣。沒錯，有研究正努力讓預測機器在更廣泛的場景中運作，但能夠造成通用人工智慧的突破仍未發現。有些人相信通用人工智慧仍然遙遙無期，我們不應該花太長的時間擔心。

在一份由美國總統行政辦公室準備的政策文件中， 國家科學科技會議的科技委員會表示：「民間部門的專家團體目前的共識，國家科學科技會議也同意的看法是，萬用AI 至少在數十年內還無法達成。國家科學科技會議科技委員會的評估是，有關超智慧萬用AI 的長期疑慮對目前的政策應該沒有什麼影響。」

另一方面，明確表達要創造萬用AI 或類似人類智慧機器的幾家公司，包括Vicarious、Google DeepMind、Kindred、Numenta 等，已經向消息敏銳的聰明投資人籌募數百萬美元。就跟許多AI 的相關問題一樣，未來非常不確定。

這是我們知道的世界末日嗎？還不是。許多企業此刻正在推行AI。用低成本預測與高價值互補品這樣的簡單經濟學為基礎，你的企業可以在AI 問題上做出投資報酬率最大化的選擇與策略決定。

當我們超越預測機器，來到通用人工智慧甚至是超智慧，不管是出現在什麼時候，我們都將置身在不同的AI 時刻，那時，有些事情所有人都會同意。當發生這樣的事時，我們能夠有把握地預測，經濟學將不再那麼簡單。 （相關報導： 不須排隊、結帳的「無人便利商店」會改變零售業嗎？《亞馬遜2022》選摘（2） ｜ 更多文章 ）

＊作者阿杰・艾格拉瓦（Ajay Agrawal）為策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院教授、創造性破壞實驗室（Creative Destruction Lab）創辦人、約書亞‧格恩斯（Joshua Gans）為策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院科技創新及創業講座教授；也是多倫多大學創造性破壞實驗室的首席經濟學家、阿維・高德法布（Avi Goldfarb）為多倫多大學羅特曼管理學院行銷學教授，也是創造性破壞實驗室首席數據科學家、《行銷科學》（Marketing Science）資深編輯，以及國家經濟研究局研究員。本文選自作者新著《AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策》。本系列結束。