技術轉型第一哩路!AI之外你更該關注的「IA」是什麼?
2019.12.24 by 未來商務產業焦點
現今熱詞「AI人工智慧」是現代人對於未來社會的目標之一,而在朝向這個目標之前「IA擴增智慧」將縮短人類與未來社會的距離,究竟2者有何差異呢?
如果未來的世界是指向人工智慧,那麼,在迎向人工智慧的發展過程中,有一個比人工智慧更貼近實際應用的「擴增智慧」(IA),會是現在這個階段更值得重視的一個科技趨勢。
在AI無法快速融入既有決策架構下,IA是一種更彈性的選擇。或許可以這樣比喻:AI是數位世界的革命派(Revolutionaries),IA則更像漸進式的改革派(Reformist)。
人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)是這十年來的熱門技術詞彙,但擴增智慧(Intelligence Augmentation,簡稱IA)這個倒過來的陌生詞彙,卻在近年更快速地進入各種應用領域。什麼是擴增智慧IA呢?
事實上,IA與其說是一新技術,不如說是一種「應用思維」:差別在於出發點不同。人工智慧是模擬人類做出感知與決策,擴增智慧則是在人「主導」的情況下提供輔助。因此在技術上,AI與IA也就存在著高度重疊,例如自然語言、電腦視覺等技術。
更精確地說,AI和人類心智兩者間構成一道模糊的光譜:在智慧應用中,越接近協助人類決策的應用是傳統DSS(決策輔助系統,如報表生成軟體),越接近機器決策的應用則稱人工智慧,介於兩者中間的應用,就是擴增智慧。
擴增智慧IA一詞最早出自IBM華生實驗室,實驗室研究成員Grady Booch認為AI的「A」應解釋為Augmented而非Artificial。IBM聯邦及政府產業部門總經理Sam Gordy則認為,「未來並非是機器主導的世界,而是人類──機器協同合作(Collaboration)的結果」,機器主要的任務是擴大及升級人類的專業(也就是決策、判斷、推理能力),並非取代人類,因此他也強調了人類知能與機器學習的整合面向。
針對這個面向可用一個明確的例子說明:美國國家科學技術委員會(NSTC)在一篇研究指出,若單以AI人工智慧檢測淋巴腫瘤照片,速度較快但會有7.5%的誤診率,若以傳統醫師目視檢測,則速度慢,而誤診率為3.5%。但若讓醫生結合AI結果和實際影像進行綜合判斷,則誤診率可以大幅下降到0.5%。
換句話說,未來的智能應用場景(特別是醫療、商務等高端應用),並非朝向「全自動化」的方向奔去,而是強調以「人」為中心應用人工智慧的能力升級。
在商務應用中,「擴增智慧」將比人工智慧更貼近現實。
雖然眾多的流行影視作品,過去渲染了AI人工智慧,根據CIO Dive網站的觀點報導仍指出,目前大多數人工智慧AI的商務應用,其實都是屬於「擴增智慧」IA的應用範疇,例如數據分析、決策引導、BI報表等,原因在於不少企業AI決策的風險控管能力、及AI導入後的組織調整能力仍有所不足。
而企業到底該採用AI或者IA的思維與技術,實際上取決於企業對成果的容錯度與錯誤成本預期。以道路駕駛來舉例,自動駕駛是AI應用,而針對駕駛人的導航及路況提醒屬於IA,前者若決策失誤將產生嚴重結果(車禍),而後者出錯時則擁有較高容錯度(計算錯誤造成繞路或塞車)。
也就是說,在一個良率要求為97%的塑膠玩具生產線,導入AI作影像分析品管是合理的,但若是攸關性命的淋巴腫瘤檢測,由專業醫師搭配AI的「IA協同作業」才是較好的方案。
而「IA思維」的轉向,或許也能舒緩AI對社會面衝擊的疑慮。相較於一般認為AI自動化造成的結構性失業,以人為中心的IA技術,更傾向延伸人類能力,例如可強化聽覺、視覺敏銳度的生物晶片(Biochip)、或讓人類動作更靈活、應付複雜環境的高科技義肢等,皆是比IA整合度更高的人類擴增(HA,Human Augmentation)的例子。
另外,Gartner分析師Daryl Plummer指出,人類擴增技術的發展,將有機會在2023年讓全球殘疾人士的就業率提升為三倍。
客觀來說,IA將是企業對人工智慧的敲門磚,也是走向未來強AI技術轉型的第一哩路。
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/56019/intelligence-augmentation?fbclid=IwAR3m5CShRC3e1Sc3KYllCsVmvb-xcVvw6PZC_OoD_6hw3fASwdu9UlSB-4E
結構性失業 例子 在 蘇浩 Anthony So Facebook 的精選貼文
【環球視野系列: #富豪統治年代 與 #裙帶資本主義】
#全球新富豪之崛起 The Rise of the New Global Super-Rich
克麗絲緹雅·弗里藍 (Chrystia Freeland), 加拿大現任外交部長
#影片有繁體中文字幕
講詞中文版
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當今最重要的經濟現實是 我們處於所得差距激增的年代 尤其是最頂端的一群 所得遠高於其他人 這種轉變在美國和英國最惹眼 但全球皆然 共產中國看得到 前共產國家俄國也如此 印度和敝國加拿大也發生了 連溫馨的社會民主國家也看得到 例如瑞典、芬蘭、德國
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讓我列舉一些數據以便點出現況 1970年代,頂端1%的人 所得佔全國的一成 這是在美國 如今他們所得的比率倍增 佔全國所得兩成以上 但更引人注目的是 在極頂端的人 所得分配的變化 現在美國最頂端0.1%的人 所得超過 全國的8% 30年前,這是頂端1%的佔有率 讓我用另一項數據點明概貌 這是2005年統計的數據 引自羅伯·賴許 他是柯林頓總統任內的勞工部長 賴許得知兩位公認大富豪的財產: 比爾蓋茲和巴菲特 他發現他們的財富 等於美國底層40%的總合 1.2億人的總合 巧的是 巴菲特不只是富豪 還能敏銳地觀察差距的激增 他也有最愛引用的數據 巴菲特喜歡指出,1992年 富比士雜誌 富豪榜四百強 美國前四百名最有錢的人 財富總合是三千億美元 想想看 財富低於十億美元 還能上1992年的富豪榜 如今財富總合已成長了五倍以上 達到1.7兆美元 我不說大概你們也知道 財富激增的成果 中產階級未能分享 他們的財富沒變少就不錯了
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我們處於全球富豪統治的年代 卻遲遲不能察覺 我認為原因之一 是煮蛙效應 緩慢又逐漸的改變 有時很難察覺 即使最終的衝擊很大 想想看青蛙可憐的下場 但我認為原因不只如此 談論所得分配不均的時候 即使不在富豪榜上的人 也會感到不自在 覺得只是討論劃分大餅 而非思考把餅做大 比較不積極、不樂觀 如果你正好名列富豪榜四百強 討論所得分配 以及難免涉及的所得再分配 可能會令你倍感威脅
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因此這是所得差距激增的年代 頂端階層尤其為最 起因為何?我們該怎麼辦?
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有一類原因屬於政治層面: 減稅、鬆綁,尤其是金融業鬆綁 民營化、工會法律保障的削弱 全都促成了 最最頂端的所得日益增加
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許多政治因素可以籠統歸類為 「裙帶資本主義」 這方面政治變化的受益者 是有裙帶關係的圈內人 但一般大眾很少受惠 實際上,要清除裙帶資本主義 極為困難 想想看俄國歷年來各式的改革者 試圖根除貪腐的效果即為一例 或想想看重新規範銀行有多難 大蕭條以來最重大的金融危機過後 仍然難以實現 連要大型跨國企業繳稅都很難 包括座右銘為「不作惡」的企業 他們不願意繳交 中產階級繳的稅率 但是要根除現行的裙帶資本主義 儘管非常非常困難 至少在理智上是容易的問題 畢竟沒有人真的贊同裙帶資本主義 事實上這個議題 罕見地團結了左右兩派 批評裙帶資本主義 對於茶黨和「佔領華爾街」同樣重要
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但如果裙帶資本主義,至少在理智上 是容易處理的問題 比較微妙的則是 所得差距激增的經濟驅動力 這些驅動力本身並不那麼難懂 全球化和科技革命 這兩大經濟轉型 改變了我們的生活 轉變了全球經濟 也驅動了富豪的崛起 想想看 這是史無前例的 如果你是精力旺盛的創業家 有絕妙的新點子 或是極佳的新產品 你幾乎可以立刻順利地 進入超過十億人的全球市場 因此,如果你非常非常聰明 又非常非常幸運 你可以變得非常非常有錢 有錢得非常非常迅速 這種現象的最新模範生 是大衛·卡普 他26歲,是微博平台Tumblr的創辦人 最近才把公司賣給了雅虎 售價11億美元 想想看 11億美元,26歲! 誰都看得出來,科技革命和全球化 正在創造巨星效應 尤其是在耀眼的領域 例如體育界和娛樂界 我們都可以看到最棒的運動員 或最棒的藝人如何運用其才能 前所未有地跨足全球經濟 但是現在的巨星效應 橫跨了全部經濟領域 我們有巨星科技人員 有巨星銀行家 有巨星律師和巨星建築師 有巨星廚師 還有巨星農夫 甚至還有我最喜歡的例子: 巨星牙醫 其中最耀眼的 是法國牙醫圖阿帝 他讓其他巨星能夠露齒一笑 客戶包括俄國的寡頭阿布拉莫維奇 以及歐裔美籍時裝設計師 馮芙絲汀寶
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但雖然我們很容易看出 全球化和科技革命 創造全球富豪的方式 更難的是對其做出評斷 原因是 二者和裙帶資本主義完全相反 全球化和科技革命的效果 大多非常正面 先談科技 我喜歡網路和行動裝置 因為這些科技 讓身在遠方想聽這場演講的人 不必來禮堂也聽得到 我更是全球化的粉絲 全球化帶來的轉變 使世界上數億赤貧的人 擺脫了窮困 進入中產階級 如果你正好住在富裕國家 全球化造就了許多實惠的新產品 想想看iPhone是誰製造的 我們一向依賴的物品也便宜多了 想想洗碗機或是T恤
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所以全球化有什麼不好? 還是有可挑剔之處 我擔心的問題之一 是所謂用人唯才的富豪統治 很容易變成裙帶富豪統治 試想你是傑出的創業家 已經成功地把新點子或產品 銷售給全球數十億人 並且因此成為億萬富翁 此時你可能會忍不住 利用你的經濟常識 操縱全球的政經規則 使自己受益 這不只是假設 想想亞馬遜、蘋果、谷歌、星巴克 都是全球最受敬重的 最受愛戴的、最創新的企業 他們也正好特別善於 利用國際稅收制度 大大降低其賦稅 而且何必僅限於操控 現存的全球政經體系 以獲得最大優勢? 一旦你像所得分配最頂端的人 擁有強大的經濟實力 以及少不了的政治勢力 也會變得忍不住 開始改變遊戲規則 使自己受益 這也不只是假設 俄國的寡頭就是這麼幹的 透過世紀大拍賣進而民營化 俄國的自然資源 另一個例子是 美國和英國 鬆綁金融服務業的歷程
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我擔心的第二個問題是 用人唯才的富豪統治 很容易變成貴族統治 從一個角度看來 富豪是技術達人 這種人的見識敏銳 明白在今天的經濟環境裡 高度複雜的分析及計量技能非常重要 這就是為什麼他們正花費 前所未有的時間和資源 教育自己的孩子 中產階級也在增加教育支出 但是全球激烈的教育競賽 開始於托兒所 結束於哈佛、史丹福、麻省理工學院 底層的99%日益落後 遠不如頂端的1% 經濟學家克魯格與寇拉克 稱這種現象為蓋茨比曲線 隨著所得差距增加 社會流動性就會降低 富豪統治或許是用人唯才 但你的出身愈發重要 如果不是頂端階層,連參賽資格都沒有
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第三個問題我最擔心 驅動全球富豪崛起的正面力量 也以同樣的力道 正在掏空 西方工業國家的中產階級 我們先談科技 創造億萬富翁的動力 也吞噬了許多中產階級的傳統工作 你多久沒跟旅行社職員打交道了? 和工業革命時代對比 新經濟的鉅亨 並未創造許多新的就業機會 在全盛時期,通用汽車有幾十萬員工 臉書的員工則不到一萬人 全球化也不遑多讓 雖然數以億計的人 在新興市場脫貧 但也導致很多工作 在西方已開發國家被外包 可怕的現實是 沒有任何經濟規則 能夠自動轉化 經濟的增長 成為廣泛分享的繁榮 這個現象顯露於 我認為當代最可怕的經濟數字中 自1990年代末以來,生產率的提高 已經脫鉤於 工資和就業的增長 結果國家日益富裕 企業效率日益提高 卻未創造更多就業機會 整體薪資並沒有增加
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總之有個可怕的結論 就是我們該憂心結構性失業 我更擔心的是另一種噩夢場景 畢竟在完全自由的勞動力市場 幾乎人人都可以找到工作 我擔心的是反面烏托邦 由少數天才組成的宇宙 他們創辦了谷歌及其類 其他的人只能按摩伺候他們
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所以我為此很鬱悶的時候 會想想工業革命聊以慰藉 畢竟當時的工廠糟糕透頂 但最後還是柳暗花明了,對吧 畢竟你我都比前人更富裕、更健康、更高 除了少數例外 我們的壽命也高於19世紀初的祖先 但是要切記 在我們學會 讓工業革命的成果 分享於廣大的社會群眾之前 我們經歷過兩次蕭條 1930年代的大蕭條 1870年代的長期蕭條 兩次世界大戰,共產主義革命 在俄羅斯和中國爆發 西方社會和政治 極度動盪的時代 我們並非巧合地 也經歷了極大的 社會與政治創新 我們建立了現代福利國家 我們建立了公立教育體系 我們建立了公共保健體系 我們建立了公共退休金制度 我們成立了工會
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如今我們正在度過 經濟轉型的時代 就其規模和範疇而言 不下於工業革命 為了確保新經濟澤披天下 而不是僅由富豪獨享 我們需要迎頭面對 同樣浩大的社會與政治變革 我們需要新的新政
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(掌聲)
Source of video and transcript: https://www.ted.com/…/chrystia_freeland_the_rise_of_the_new…
結構性失業 例子 在 我要做股神 Facebook 的最佳解答
甚麼是失業率?
*失業率的計算方式
*四種失業率
*失業率的計算方式
失業率的確是判斷經濟狀況其中最重要的數據,施凌部署初班第一課,我們也會用失業率分辨牛市與熊市,但看失業率除了百分比的數據之外,其實還要更深入拆解才能明白整個就業市場的情況。首先,讓我們了解一下失業率的計算方式,那就是失業人口/總勞動人口,總勞動人口的定義是指該國家求職的市民,換句話說,兒童與長者並計算在內,而一些無意尋找工作的成年人亦不會計算在內。舉例,如國家目前的總人口為200萬人,勞動人口數為50萬,而有48萬人是受僱,那麼失業率便是2/50,即是4%。
*四種失業率
失業率主要分成四類:結構性失業,摩擦性失業,週期性失業,季節性失業
結構性失業:這類的失業是由經濟核心造成的,而主要原素是出於供求關係,員工薪金錯配很多時都會導致這種失業,或行業的轉變都是其中的例子。中國經濟目前是集中於服務業,因此一些傳統製造業的工作便會自然地流失,造成了結構性失業,每個國家都會面對不同階段的結構性失業。
摩擦性失業:最常見的失業情況,即是正在尋找適合工作,但還未成功的失業人士,例如應屆畢業生剛剛投入社會的時期,或一些轉換新工的過渡期間,因此擦性失業率的出現其實是正常的,如國家的總失業率與擦性失業率相等,我們便稱這國家為「充分就業」。
週期性失業: 經濟週期的轉變是不能避免的,於經濟衰退時,整體的經濟活動大幅下降,公司自然便解僱員工,而削減招聘機會。美國於2010年時,最高曾經見過10.80%的失業率,當時最主要原因當然為週期性的影響,而不是擦性或結構性。
季節性失業:這個因素相對以上的三種顯著較小,但有時都會構成失業率調整,於某些季節,有些行業有可能會受到影響,就業率亦會直接上升或下跌。例如,於剛剛過去的冬季,北美面對著嚴寒的天氣,很多戶外工作都受到影響,連石油開採都被停工。
教學類別:基本分析篇—經濟指標— 施凌教學第一百五十三集
「施凌教學」集中於分享某一指標單一用法,「施凌課室」則分享施凌甚樣運用每種基本、量化及技術分析互相配合及實戰,這亦是「施凌部署」。
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2) 在這裡可以認識更多「施凌部署」的應用:
「負翁也能變富翁」(經濟日報全資出版)
「施凌部署五十式 - 平民投資致勝解碼 」(經濟日報全資出版)
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