人工智能指的是這樣一個未來:機器不僅能完成自工業(yè)革命以來的所有體力勞動，而且還能完成“思考”工作——規(guī)劃、戰(zhàn)略制定和決策。
這是否會導(dǎo)致一個輝煌的烏托邦社會--人類可以自由地將自己的生命花在更有意義的追求上，而不是花在那些需要努力賺錢來維持基本生存需求的事情上，還是會帶來大范圍的失業(yè)和社會動蕩，還有待定論。
上述兩種結(jié)果在2019年都不太可能出現(xiàn)，但這是一個將繼續(xù)激烈辯論的話題。與此同時，我們可以期待以下五件事的發(fā)生:
一、人工智能越來越成為一個國際政治問題
2018年，世界主要大國美國在貿(mào)易和國防方面越來越多地筑起圍墻，以保護(hù)自己的國家利益。
面對美國政府對用于制造人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)征收的關(guān)稅和出口限制，中國在研發(fā)方面加大了自力更生的努力。
中國科技制造商華為宣布，計劃開發(fā)自己的人工智能處理芯片，從而降低了中國蓬勃發(fā)展的人工智能行業(yè)依賴英特爾和英偉達(dá)等美國制造商的需求。
國際間的緊張關(guān)系可能損害世界各地學(xué)術(shù)和工業(yè)組織之間的合作精神。這種開放協(xié)作的框架對我們今天看到的人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和部署起到了重要作用，而圍繞一個國家的人工智能發(fā)展設(shè)立邊界可能會減緩這一進(jìn)程。特別是，它可能減緩圍繞人工智能和數(shù)據(jù)的共同標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展，而這些標(biāo)準(zhǔn)可能會大大提高人工智能的實用性。
二、邁向“透明人工智能”
人工智能在更大范圍內(nèi)的應(yīng)用——尤其是涉及到處理人類數(shù)據(jù)時——受到了“黑匣子問題”的阻礙。大多數(shù)情況下，如果不徹底了解它實際在做什么，它的工作方式就顯得神秘莫測。
為了充分發(fā)揮人工智能的潛力，我們需要信任它——我們需要知道它處理我們的數(shù)據(jù)目的，原因，以及當(dāng)涉及到影響我們生活的問題時，它是如何做出決定的。這通常很難傳達(dá)——尤其是人工智能之所以特別有用，是因為它能夠建立聯(lián)系并做出推論，而這些推論在我們看來可能并不明顯，甚至可能有違直覺。
但建立對人工智能系統(tǒng)的信任不僅僅是為了讓公眾放心。研究和商業(yè)也將從公開數(shù)據(jù)或算法的偏差中受益。報告甚至發(fā)現(xiàn)，企業(yè)有時不愿部署人工智能，因為它們擔(dān)心，如果目前的技術(shù)后來被判定不公平或不道德，它們未來可能會面臨責(zé)任。
到2019年，我們可能會看到更多地強調(diào)旨在提高人工智能透明度的措施。今年，IBM發(fā)布了一項新技術(shù)，旨在通過AI OpenScale技術(shù)改善決策的可追溯性。這一概念不僅提供了對正在作出的決策的實時洞察，而且還提供了對如何作出決策的實時洞察，從而在使用的數(shù)據(jù)、決策權(quán)重和信息中可能存在的偏差之間建立聯(lián)系。
今年在全歐洲實施的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》為公民提供了一些保護(hù)，使其免受僅由機器做出的對其生活具有“法律或其它重大”影響的決定。盡管它還不是一個燙手山芋，但在2019年期間，它在公共話語中的地位可能會上升，進(jìn)一步鼓勵企業(yè)朝著透明的方向努力。
三、人工智能和自動化深入到每一個行業(yè)
2018年，企業(yè)開始更加堅定地把握人工智能在現(xiàn)實世界中能做和不能做的事情。在花了幾年時間整理他們的數(shù)據(jù)，并確定人工智能可以帶來快速回報或?qū)е率〉念I(lǐng)域之后，大企業(yè)作為一個整體，已經(jīng)準(zhǔn)備好推進(jìn)經(jīng)過驗證的計劃，從試點和軟啟動到全球部署。
在金融服務(wù)領(lǐng)域，每秒數(shù)千筆交易的龐大實時日志通常由機器學(xué)習(xí)算法解析。零售商擅長通過收款和忠誠度計劃獲取數(shù)據(jù)，并將其輸入人工智能引擎，以找出如何更好地向消費者銷售產(chǎn)品。制造商使用預(yù)測技術(shù)精確地知道機械可以承受多大的壓力，以及它什么時候可能出現(xiàn)故障。
到2019年，我們將看到越來越多的人相信這種智能的預(yù)測技術(shù)，在其最初部署時學(xué)到的知識的支持下，能夠在一家企業(yè)的所有業(yè)務(wù)中大規(guī)模推廣。
人工智能將擴展到人力資源或優(yōu)化供應(yīng)鏈等支持職能，在這些職能中，圍繞物流以及招聘和解雇的決策將越來越多地由自動化來決定。管理合規(guī)和法律問題的人工智能解決方案也可能越來越多地被采用。由于這些工具通常適用于許多組織，它們將越來越多地作為服務(wù)提供，同時也為較小的企業(yè)提供人工智能用例。
我們還可能看到，利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的收入流的企業(yè)數(shù)量有所增加。在其行業(yè)內(nèi)建立交易和客戶活動的大型數(shù)據(jù)庫，本質(zhì)上是讓任何充分了解數(shù)據(jù)的企業(yè)開始“谷歌化”自己。對于John Deere等企業(yè)來說，成為數(shù)據(jù)即服務(wù)(data-as-a-service)的來源是一種轉(zhuǎn)型。Deere提供基于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的分析，幫助農(nóng)民更有效地種植農(nóng)作物。2019年，隨著越來越多的公司認(rèn)識到自己擁有的信息的價值，他們將采用這種策略。
四、人工智能創(chuàng)造的就業(yè)機會將超過失去的就業(yè)機會
正如這篇文章的引言中所提到的，從長遠(yuǎn)來看，機器的崛起是否會導(dǎo)致人類失業(yè)和社會沖突還是烏托邦式的無工作未來，或者介于兩者之間(可能更現(xiàn)實一些)，這是不確定的。
不過，至少在未來一年，這方面似乎不會立即出現(xiàn)問題。Gartner預(yù)測，到2019年底，人工智能將創(chuàng)造出比現(xiàn)在更多的就業(yè)崗位。
自動化將導(dǎo)致180萬個就業(yè)崗位流失——制造業(yè)尤其可能受到?jīng)_擊——但將創(chuàng)造230萬個就業(yè)崗位。Gartner的報告特別指出，這些領(lǐng)域可能集中在教育、醫(yī)療和公共部門。
造成這種差異的一個可能原因是，當(dāng)涉及到將人工智能應(yīng)用于非手工工作時，人們強調(diào)要以“增強”的能力推出人工智能。倉庫工人和零售收銀員經(jīng)常被自動化技術(shù)取代。但當(dāng)涉及到醫(yī)生和律師時，人工智能服務(wù)提供商已經(jīng)協(xié)同努力，將他們的技術(shù)展示為可以與人類專業(yè)人士協(xié)同工作的工具，幫助他們完成重復(fù)性的任務(wù)，同時把“最終決定權(quán)”留給他們。
這意味著這些行業(yè)從技術(shù)方面的人力就業(yè)增長中受益——那些需要部署技術(shù)和培訓(xùn)員工使用技術(shù)的行業(yè)——同時保留了從事實際工作的專業(yè)人員。
對于金融服務(wù)業(yè)來說，前景可能略顯黯淡?；ㄆ旒瘓F前首席執(zhí)行長Vikram Pandit在2017年做出的一些估計顯示，該行業(yè)的人力資源可能在五年內(nèi)減少30%。隨著后臺功能越來越多地由機器管理，我們有望在明年年底實現(xiàn)這一目標(biāo)。
五、人工智能助手將大顯身手
人工智能已經(jīng)真正融入了我們的生活，以至于大多數(shù)人在搜索谷歌、在亞馬遜購物或觀看Netflix的時候，都不會懷疑這樣一個事實:高度精確的人工智能驅(qū)動的預(yù)測正在努力改變體驗。
當(dāng)我們與人工智能助手(例如Siri、Alexa或谷歌助理)交互時，就會產(chǎn)生一種略微明顯的與機器人智能打交道的感覺，幫助我們理解現(xiàn)代世界中可用的無數(shù)數(shù)據(jù)源。
2019年，我們中的更多人將使用AI助手來安排我們的行程、旅行計劃和披薩訂購。隨著這些服務(wù)學(xué)會更好地預(yù)測我們的行為和理解我們的習(xí)慣，它們將變得越來越有用。
從用戶收集的數(shù)據(jù)允許應(yīng)用程序設(shè)計人員準(zhǔn)確地了解哪些特性提供了價值，哪些特性沒有得到充分利用，可能會消耗寶貴的資源(通過帶寬或報告)，這些資源可以更好地用于其他地方。
因此，我們確實希望使用人工智能的功能——比如叫車和外賣服務(wù)，以及選擇餐館——正變得越來越精簡和便捷。
除此之外，人工智能助手在理解人類用戶方面被設(shè)計得越來越高效，因為用于將語音編碼成計算機可讀數(shù)據(jù)(反之亦然)的自然語言算法，正暴露我們在溝通方式中越來越多的信息。
很明顯，今天Alexa或谷歌助手和我們之間的對話可能顯得很生硬。然而，這一領(lǐng)域理解的迅速加快意味著，到2019年底，我們將習(xí)慣與與我們共享生活的機器進(jìn)行更為自然流暢的對話。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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