柯潔輸給AlphaGO後，日本驚呼：2045年，這家公司將統治全球，47%的人會失業！

「人類最後的希望」柯潔輸給

AlphaGO後，雖然引起棋壇和科技界的震驚，但是對於我們大多數人來說，這似乎與看一場球賽沒什麼區別。

不過，當你發現AI（人工智慧）以下面這種方式出現在你生活里，不知會不會有一絲憂慮？

美國網站Big Think認為，目前人類從事的47%工作將被AI取替，一旦AI普及將爆發失業狂潮。

現實中，日本知名富國生命保險公司引入IBM AI 系統Watson Explorer，取代了34位處理賠償個案的人手職位，占部門近三成人力。

關於「有47%以上工作會被AI取代」之說，最早出自2013年9月，英國牛津大學研究員卡爾．佛雷（Carl Benedikt Frey）和麥克．奧斯本尼（Michael A. Osborne）共同發表一篇名為〈工作的未來：哪些工作容易電腦化？〉（The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?）的論文，率先被國際傳媒大舉引用和報導。

問題在於，他們怎樣得出一般人感到很誇張的評估？

卡爾．佛雷（Carl Benedikt Frey）

這是根據美國衛生署提供名為「O*NET」資料庫包含702個工種，那清單幾乎是所有現代社會的職業，由木匠、作家、律師到服裝設計師樣樣有，二人抽出最具代表性的70個工種，再邀請AI專家評估這些工種十至二十年後，會被AI機械人或電腦搶走工作的百分比。

假設「絕對會被搶走的」為100%，「毫無被搶風險的」為0%，以那70工種為範本，其餘再交由電腦計算出702種工作的評分，列出重要工種被搶走機率的分布比例

。以下提供部分「最高、最低」被搶工種風險簡表：

職業名稱（失業風險「高」）	被搶走的機率
資料輸入人員	99%
銀行負責融資工作的人員	99%
金融機構的窗口服務員	99%
簿計、會計、審計人員	99%
零售店的收銀人員	99%
服務生	99%
的士司機	99%

職業名稱（失業風險「低」）	被搶走的機率
醫師	0.4%
小學等各學校教師	0.4%
時裝設計師	2.1%
電子技術員	2.5%
通訊系統管理員	3.0%
律師	3.5%
撰稿人、作家	3.8%
軟體開發人員	4.2%
數學家	4.7%
導遊	5.7%

大概，最難被AI取替的工種可分為兩大類，仍在安全範圍的工作，

一類是「需要創意和高度溝通能力」，如不同作家、行銷人員、經理人（管理）、電影製作人等；另一類是「倚靠（人手）專業技能/ 非典型勞動者」，如園藝專家、廚師、髮型師等。

然而，後者長遠亦可能因為機械技術的突破而遭取替。簡單來說，就是愈需要高度思考與整合能力、處理人際、具備巧手的工作，都沒那麼怕被AI取替，其餘創意要求不高，技術不高，也未至於極具巧手及須真人服務的工作，則極可能全數被AI取替。

日本學者：兩兄弟各自創立公司，懂AI的弟弟贏了

為何AI發展足以令專家有如此誇張的評估？近年日本信息安全研究學者小林雅一，在他的新著作《下一個統治世界的企業》便分析了人工智慧的起源、近況與可能性，展示出AI發展的重要面貌。

甚至批評日本政府及企業若不急起直追，

除了要面對失業潮與安全等問題，亦顧慮數十年後世界將會被美國Google「統治」，可是嘗試了解和思考AI的知識分子依然不多。

Victor Niederhoffer

一切先由美國投資界的兩兄弟說起。哥哥維克多．尼德霍夫（

Victor Niederhoffer

）在哈佛大學

經濟學系

畢業後，在1970年代創立了一家

風險

基金公司，極速在業界打響名堂。

而弟弟羅伊．尼德霍夫（

Roy Niederhoffer

）向來崇拜哥哥，同樣在哈佛大學畢業，可是他研習的卻是AI理論（

研究計算神經科學

），他從中開發了智能運算程序，能把投資者各種市場預期心理評估化為數據，借掌握「市場情緒」（Market sentiment）建立具備智能學習的交易系統，「又」成立了一家風險基金公司。

Roy Niederhoffer

怎料，這樣的背景使兩兄弟事業走上截然不同的道路，哥哥在1997年金融風暴時錯估行情，損失過大導致公司倒閉；相反，弟弟透過系統得到預先警示

「股票行情有崩盤徵兆，請現在出清可以賣的股票和美國債券」

，逃過一劫。

哥哥此後並不甘心，憑個人能力東山再起，1998年成立新的

風險

基金公司，殊不知10年後金融海嘯，哥哥再次錯估行情，失掉75%資金，公司被迫倒閉，而弟弟依然因為系統提出警示，而避過了大量損失，投資回報多年來大幅增長。

Google斥資4億英鎊收購「0營業額」公司，AI的影響力持續增長

這些前事可見，不止棋賽，在現實的投資角力之中，僅靠人的市場評估，碰上AI驚人又不帶情感的運算能力，關鍵時期似乎人遠不如AI。AI的震撼力一直沒有停止，2014年也是標誌性的一年。

IBM推出

「華生認知運算分析」（Watson Analytics）

，它能夠成為商業用進行雲端運算（Cloud computing）掌握海量的客戶資料，協助整理出改善銷售及員工福利等方案。

而美國貝勒醫學院（Baylor College of Medicine）便運用了華生系統，在數周之內發現了6個可能抑制癌細胞的蛋白質，就是透過檢視7萬份科學論文，抽取當中的關聯性，尤其之前研究人員也沒有注意的部分，大大縮短了研究所需時間，三十年以來，科學家要發現這類蛋白質，平均需要一年時間。

不斷突破的AI技術充滿巨大意義和商機，同樣是2014年，Google以4億英鎊收購一家公司，公司被收購時營業額為0（你沒有看錯），也未有任何產品推出，這公司正是現在為人熟知的

DeepMind Technologies（簡稱DeepMind）。

Google決定收購的主要原因，是執行長賴利．佩吉（Larry Page）讀到這公司的一篇AI論文，分析如何利用「回饋機制」（feedback），對「神經網路」智能系統的運算項目結果給予評價，完成得不錯便輸入「做得很棒」，若不好或失敗了就輸入「還得再加油」，可以比喻為，

程序能按照表現好壞不斷「汲取教訓」，愈來愈進步。

Larry Page

對於洞悉先機的佩吉來說，這簡直就是人性化AI重要的開始，便向公司三位20至30歲左右的創辦人埋手，全數僱用全公司12名研究員；在2014年，全世界對「深度學習」AI技術有心得的研究員，大約有隻50位。

不到30年，美國Google將統治全球產業？其他國家怎麼辦？

Google的收購案沒有細想「當下」營業額的問題，因為AI是未來，小林雅一如此寫道：

「如果Google（未來）連AI機械人的主導權都壟斷了，全世界所有的產業都將被Google統治，專家預估不到30年，也就是2045年左右，Google的機械人將全數量產、翻轉整個世界。」

他感嘆，本來在1980年代，那時

福島邦彥開發的「新認知機」（Neo-cognition）

正是深度學習計算技術之源起。

不過基於電腦晶片運算速度限制，當時人工神經網路性能根本無法做到實用水平，不少研究員心灰離開這領域，自此一直落後美國。

他認為日本應該急起直追，不應只著眼於發展實際服務產業使用的機械人，而應著力加強AI產業與培育人才。

其實，連德國為首的歐盟，同樣積極在研發AI技術上及早抵抗美國獨大，

德國有「工業4.0計劃」，歐盟有「SPARC計劃」

。所謂工業4.0，就是把網路與AI引進位造業，視為第四次工業革命，建立智能自動化生產工廠，部分配以無人駕駛運送卡車計劃。SPARC亦在開發下一代機械人為計劃重點，投下總資金高達28億歐元。

盡量各國在未來AI技術上有不同著力點，但無可避免面對矛盾的問題，AI的普及或造成大量失業浪潮。當專家大聲警示這件將使全球極度頭痛的事，《經濟學人》（The Economist）雜誌則有文章無奈地評論為：

No Government Is Prepared

。

關於AI，究竟我們還要多知道些什麼？還有什麼問題需要憂慮？歡迎大家留言評論。

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