2018年AI如何發展？普華永道做出了8點預測

李杉 編譯自 PwC

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

人工智慧(AI)非常複雜，而且發展迅速。任何人都不可能對未來幾年的發展做出準確的預測。

然而，我們卻有可能對今年的人工智慧趨勢做出具體的預測，然後分享它對商業、政府和社會產生的關鍵影響。許多新興趨勢已經開始展現。

我們根據在人工智慧方面頗有遠見的人士的分析，以及普華永道為世界各地的客戶提供人工智慧諮詢時所看到的結果，做出了以下8項預測。

1、人工智慧將先影響僱主，然後才會影響就業

從長期來看，人工智慧或許不會摧毀就業市場——2018年肯定不會。但是組織面臨著一大挑戰：當彙集了來自不同學科的數據和團隊時，人工智慧才能發揮最大效果。它還需要藉助相應的結構和技能來實現人機協作。

但大多數組織都將數據保存在聯合企業或團隊的資料庫中。很少有企業開始為員工提供他們所需的基本人工智慧技術。普通企業還沒有準備好滿足人工智慧的需求。

2、人工智慧會融入現實，然後開始工作。

它或許不會成為媒體的頭條新聞，但人工智慧現在已經做好準備，可以自動完成日益複雜的流程，識別創造商業價值的趨勢，並提供前瞻性的智慧。當融入日常應用之後，人工智慧通常能夠「從後門進入」。

這樣做的結果是，人類所需從事的繁忙工作減少了，戰略決策也變得更好了：員工的工作比以前更好了。但是，由於傳統的投資回報率（ROI）衡量方法可能無法捕獲這種價值，組織將希望考慮新的指標，以便更好地理解人工智慧可以為他們做什麼。

3、人工智慧將回答有關數據的重大問題。

針對數據技術和數據集成的許多投資都未能回答一個重大問題：投資回報率在哪裡？但是，人工智慧目前正在為數據項目提供商業案例，而新的工具使得這些項目比以前更能負擔得起。

組織不再需要決定「清理數據」——也不應該這樣做。他們應該從一個商業問題開始，首先量化人工智慧的好處。一旦數據被用於解決一個特定的問題，進一步開發數據驅動的人工智慧解決方案就會更加容易，良性循環也變就此開始。問題出在哪裡？某些組織仍然沒有建立數據基礎。

4、決定人工智慧人才競賽的是職能專家，不是技術專家

各大企業現在都在爭搶計算機科學家，但頂尖的科技人才還不足以確保人工智慧取得成功。組織需要的是能與人工智慧和人工智慧專家合作的領域專家。他們不必非得是程序員，但必須了解數據科學和數據可視化的基礎知識，以及人工智慧的思維方式。

隨著人工智慧離開實驗室，進入日常工作流程，這些領域專家將比計算機科學家更重要。許多職能專家需要適當地提高技能。

5、網路攻擊將會更加強大，但網路防禦同樣如此。

智能惡意軟體和勒索軟體可以一邊傳播一邊學習，機器智能可以協調全球網路攻擊，藉助高級數據分析來定製攻擊方式——不幸的是，這一切即將發生。

組織不能用大刀長矛對抗長槍火炮。他們必須用人工智慧對抗人工智慧。因為即使是對人工智慧持謹慎態度的組織也別無選擇，只能部署人工智慧網路防禦系統，所以網路安全將是許多企業第一次涉足人工智慧。

6、打開人工智慧「黑箱」將成為重要事項

人工智慧失控並不是2018年面臨的危險。它現在還不夠聰明。但人工智慧的行為令人費解，因此導致領導者和消費者在使用它的時候持謹慎態度——這才是風險所在。

我們會面臨更大的壓力，必須打開「黑匣子」，讓人工智慧的行為可以被我們理解。但這涉及到成本和績效的權衡。企業需要構建一套框架來評估業務、績效、監管和聲譽方面的問題，因為這些因素決定了人工智慧的可解釋性的正確水平。

7、國家將會對人工智慧產生影響。

人工智慧是一個巨大的機會，許多政府正在努力確保他們的國家從中分得一塊大蛋糕。加拿大、日本、英國、德國和阿聯酋都制定了國家人工智慧計劃。美國的稅收改革和放鬆監管可能會給人工智慧帶來提振。

中國看重的是如何利用人工智慧發展未來經濟。他們的努力已經取得成果，並可能導致「斯普特尼克時刻」：美國可能開始擔心失去技術優勢。

8、開發負責任的人工智慧的壓力不僅僅局限於科技公司。

侵犯隱私、演算法偏見、環境破壞，以及品牌和利潤面臨威脅——對人工智慧的擔憂數不勝數。幸運的是，關於負責任的人工智慧的相關原則，目前正在形成一套全球共識。這些原則可以保護組織，並使其獲得經濟利益。

自律組織很可能成為一種越發重要的解決方案，彌合負責任的人工智慧的缺口。由於監管者往往難以追上最新的技術發展步伐，往往導致監管滯後。

報告原文：https://www.pwc.com/us/AI2018

量子位還搬運了一份PDF在網盤，在公眾號QbitAI對話界面回復「普華永道2018」提取。

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