科技棱鏡未來技術(shù)趨勢(shì)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）在各行各業(yè)獲得了越來越廣泛的應(yīng)用，它們可以自動(dòng)地執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，讓人們有更多的時(shí)間充分利用自身的經(jīng)驗(yàn)、創(chuàng)造力和直覺，因此機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)并不是在取代人類，而是在增強(qiáng)人類的才能。這些系統(tǒng)主要通過以下兩種方式提高生產(chǎn)力：一是提供預(yù)測(cè)來輔助人類做出決策，二是實(shí)現(xiàn)決策的完全自動(dòng)化。

越來越多的機(jī)器自主決策技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)對(duì)我們的生活產(chǎn)生重大影響，并需要從倫理角度加以考量。這推動(dòng)了針對(duì)可解釋的人工智能（XAI）和更強(qiáng)的人工智能治理流程的研究，也引發(fā)了業(yè)界的關(guān)注。

相關(guān)預(yù)兆信號(hào)包括：

? 對(duì)人工智能研究和應(yīng)用的投資迅速增長(zhǎng)。彭博社估計(jì)，在美國(guó) 2019 財(cái)年，民間在人工智能的支出增長(zhǎng)了 22% ，而政府支出增長(zhǎng)了近 70%

? 就業(yè)市場(chǎng)出現(xiàn)了對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和數(shù)據(jù)專家的巨大需求。根據(jù)領(lǐng)英的數(shù)據(jù)，人工智能專家是 2020 年增長(zhǎng)最快的工作類別

? 機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能初創(chuàng)企業(yè)、專業(yè)產(chǎn)品和并購數(shù)量增長(zhǎng)。截至本報(bào)告編寫之時(shí)，Angle.co在“機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)”類別中，共列出了 5,711 家公司和 2,790 名投資者

? 現(xiàn)有工作和角色正在發(fā)生變化。機(jī)械式任務(wù)正在逐步自動(dòng)化，人類工作者獲得機(jī)器輔助，得以從機(jī)械式任務(wù)中解放出來，自由地利用自己的經(jīng)驗(yàn)和直覺來創(chuàng)造價(jià)值。例如，亞馬遜宣布到 2025 年，將投入 7 億美元幫助美國(guó)約 10 萬名工作者從事更高技能的工作

機(jī)會(huì)

人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的快速發(fā)展主要將使企業(yè)在兩個(gè)方面受益。對(duì)于員工而言，普通的重復(fù)性任務(wù)將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這會(huì)促進(jìn)其提高生產(chǎn)力，從而提高效益和產(chǎn)出。員工將能夠更加自由地專注在那些需要人類的創(chuàng)造力和聰明才智的高價(jià)值活動(dòng)上，例如開發(fā)新產(chǎn)品或進(jìn)行服務(wù)創(chuàng)新。這將對(duì)員工士氣和整體企業(yè)業(yè)績(jī)產(chǎn)生積極的影響。

應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以減少不一致性和人為錯(cuò)誤的概率，并縮短交付產(chǎn)品或服務(wù)的周轉(zhuǎn)時(shí)間，從而顯著提高客戶滿意度，最終提升客戶留存率。企業(yè)還可以利用基于數(shù)據(jù)的解決方案深入了解和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶需求；不過，在此過程中，企業(yè)需要謹(jǐn)慎行事，確保尊重客戶隱私，符合安全要求。

我們所看到的當(dāng)前形勢(shì)

我們發(fā)現(xiàn)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)方方面面都產(chǎn)生了巨大的影響，包括從市場(chǎng)營(yíng)銷和客戶服務(wù)，到員工敬業(yè)度和招聘等。其中一個(gè)最有前途的應(yīng)用是改進(jìn)制造業(yè)中的預(yù)測(cè)性維護(hù)。通過從聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)裝配流水線或產(chǎn)品可能出現(xiàn)的問題，避免可能造成重大損失（并且引起客戶不滿）的缺陷或停機(jī)。我們與一家制造商合作，構(gòu)建了一個(gè)啟用人工智能的應(yīng)用程序，它可以預(yù)測(cè)其售出的重型設(shè)備何時(shí)可能需要維修或維護(hù)，并提醒客戶對(duì)接團(tuán)隊(duì)進(jìn)行跟進(jìn)。這個(gè)解決方案為主動(dòng)預(yù)期性售后服務(wù)創(chuàng)造了條件，提高了客戶滿意度，同時(shí)還可以帶來新的銷售機(jī)會(huì)。

值得關(guān)注的趨勢(shì)

對(duì)采納者的建議

? 建立對(duì)數(shù)據(jù)的信任。采納者應(yīng)該為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建基于可用數(shù)據(jù)的人工智能模型。這就意味著數(shù)據(jù)必須是充分透明、準(zhǔn)確和可靠的，這樣團(tuán)隊(duì)才會(huì)通常相信任何由它作出的決定都是合理和明智的。

? 了解并溝通機(jī)器決策在哪些方面存在偏見和倫理問題。創(chuàng)建一個(gè)框架來跟蹤記錄您將要做出的敏感決策，描述您期望這些決策如何影響各個(gè)利益相關(guān)者，并說明您將如何發(fā)現(xiàn)潛在的意外后果。確保這些決策能夠得到充分的解釋，并可追溯到“源頭”。

? 為當(dāng)前的流程創(chuàng)建定量的基線度量。使用價(jià)值流分析等方法，對(duì)當(dāng)前流程進(jìn)行定量基準(zhǔn)測(cè)量，以識(shí)別具有重大自動(dòng)化機(jī)會(huì)的領(lǐng)域，這些是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生最大潛在收益的地方。定期查看并更新這些信息，以衡量人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行的效果，并確保自動(dòng)化始終是有針對(duì)性的，而不是所有問題的默認(rèn)方案。

? 理解員工對(duì)“機(jī)器人將取代我們”的擔(dān)憂。支持他們學(xué)習(xí)協(xié)同算法來開展工作，明確傳達(dá)最終目的是讓員工有更多精力從事更有意義的工作。為員工制定明確的過渡和職業(yè)發(fā)展計(jì)劃，使他們不斷成長(zhǎng)，能夠勝任由重復(fù)性任務(wù)自動(dòng)化所帶來的新崗位。

? 考慮人機(jī)協(xié)作是否有助于提供更多的客戶價(jià)值。而不是將自動(dòng)化純粹視為取代人工和降低成本的一種方式。隨著現(xiàn)有員工在單調(diào)事務(wù)上花費(fèi)越來越少的時(shí)間，他們應(yīng)該把對(duì)業(yè)務(wù)和客戶的理解和洞見，用于有效地提升客戶體驗(yàn)。對(duì)于一個(gè)團(tuán)隊(duì)而言，任何人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案是否適用的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)是提升內(nèi)部效率，而應(yīng)在于增加客戶價(jià)值。

Danilo Sato總監(jiān)技術(shù)顧問： “…隨著人們對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的信心不斷增強(qiáng)，到 2022 年，企業(yè)不再將這些技術(shù)用于孤立的解決方案中，而是會(huì) 將它們引入更多的核心業(yè)務(wù)功能。我們還發(fā)現(xiàn)，考慮到對(duì)員工、客戶和整個(gè)社會(huì)的影響，企業(yè)在應(yīng)用數(shù)據(jù)的方式上更加謹(jǐn)慎和有選擇性，并且會(huì)采取措施確保這些系統(tǒng)更加透明。”

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