福布斯：AI商業落地視角必須實際可行，影響企業盈餘關鍵是預測

新智元編譯

IBM 前主管，同時也是知名科技作者 Irving Wladawsky-Berger 博士最近探討了這個問題，指出 AI 在落地過程中提供給企業的一個關鍵優勢是：預測。從其核心來說，AI 是一種預測技術，這也是 AI 將影響企業盈餘的所在。正如 Wladawsky-Berger 所解釋的那樣，數據驅動的預測體現在各種事情上，從「估計按揭貸款申請人的信用價值」到「經濟表現和情報評估」。

伴隨著 AI 將取代與預測相關的許多本來由人來執行的任務，從憑直覺的預測到數據驅動的預測的轉變，將會產生另一些有趣的影響。Wladawsky-Berger 補充說，人的判斷（human judgement）的價值將會增加。常規、日常的任務和決策將實現自動化，但在如何將機器學習置於正確的上下文，即，對客戶有價值的上下文方面，人類的智力相比以往任何時候都更加重要。他寫道：「判斷（judgement）將變得尤其重要。」「判斷是決策的一部分，但不像預測，判斷無法被明確地描述以及由機器來執行。預測通常基於信息，但判斷是基於一些無形的因素，例如直覺，無意識的情感，或從過去的相似經驗得到的類推。」

HealthTap 創始人兼 CEO Ron Gutman 在最近的世界經濟論壇上指出，「決策過程中 AI 的增加將促成人與機器之間的夥伴關係」，關鍵是「以一種設身處地的方式交付 AI，使人與機器之間的關係更加和諧。我們需要將機器視為合作夥伴，我們將與機器協同工作，訓練機器更富同理心，在人類和機器之間建立更多對話，這能夠創造長期的價值。」

AI 的商業影響

• 贏者將會贏得更多。現有的大玩家，例如 Facebook 和 Google，它們擁有巨大的優勢。他們有大量的用戶，大量的時間以及資源（包括訓練數據和資金）。與這些公司競爭，試圖創造同等規模的訓練數據，是徒勞無功的。

• 成功的初創企業能夠創建獨有的訓練數據：這些挑戰者通過追求訓練數據的新邊界來對抗 Google 和 Facebook 的巨大優勢。這可能涉及移動 app，但通常會包含新的硬體以將 RDA 帶到新的上下文。成功的挑戰者可能會建這樣一個立足點並被收購，甚至它們還沒開發出模型（例如被 Google 收購的 Nest 公司）。

• RDA（遠程數據訪問）是一種新型的網路效應模式：隨著 RDA 的出現和成熟，企業和投資者將能夠更好地了解 RDA 如何利用網路效應構建業務模式。一旦出現一個好的示例，會出現同個業務市場的爆髮式增長，例如「Uber for X」 和 「Facebook for X」。

• 機器學習將加速物聯網：硬體的功能不會有大的變化，但形式將變得多樣化。計算機將開拓每個可以適用感測器和接入網路的環境以搜索用於訓練的數據。

原文地址：https://www.forbes.com/sites/joemckendrick/2017/04/30/artificial-intelligence-viewed-at-its-most-practical-level/#65947d5b37e3

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