AI新世界
第一章
- 2016年3月,Alpha go 擊敗韓國棋手李世乭,吸引2億8千萬中國人觀戰,在科技業點燃了一把火
- 2017年5月,Alpha go 擊敗中國棋手柯潔,中國國務院就發表了《新一代人工智能發展規劃》表示將在未來10年投注1500億美元,要在2030年成為世界人工智慧中心
- 現今的人工智慧,已經從發明的年代轉為實務應用的年代,從專家的年代轉變為資料的年代。而這兩項改變都有利於中國。
- “人工智慧是新的電力,一旦被大幅採用,就能革新許多不同產業” – 吳恩達
- “現在”是創業家捲起袖子把深度學習演算法轉換為永續事業的時候了。
- 人工智慧應用,將轉換回生產力的大幅提升,PWC預估2030年人工智智慧應用部署將為全球GDP增加15.7兆美元。
第二章
- 中國創業家從山寨淬煉成世界級創業家
- 厚臉皮的王興創立的美團2018/9/20上市,世值510億美元,成為中國第四大市值的科技公司,僅次於阿里巴巴、騰訊、百度。而當年抄襲的對象Groupon, 市值為22億美元。
- 西方創業家追求從0到1的創新,公司的使命宣言簡單、崇高,沒有銅臭味。
- 中國創業家最大的動機是致富,方法是怎樣的並不重要。
- Facebook是最像中國科技公司的矽谷公司
- 美國網路公司用全球統一的經營模式在中國經營,中國山寨則迎合用戶喜好,與全球統一產品的差異成了中國網路公司的武器
- 美國網路公司在中國節節敗退,是因為羊性的經理人,不敵狼性的中國創業家
第三章
- 中國政府推動「大眾創業,萬眾創新」的系統性政策(簡稱雙創),成了新創的一股滾滾洪流
- 中國新創願意進入實體世界執行繁重業務的這種意願,正是與矽谷同業的最大差異。
- 點評網相較Yelp更早進入電商領域、砸大錢成立外送車隊。途家網相較於Airbnb,自行管理、經營起大批出租民宿,協助房東處理退房後的清潔工作、補充用品、安裝智能鎖等等。滴滴出行相較於Uber, 開始購買加油站和汽車維修廠為旗下的車隊提供服務。中國公司的”重磅”模式比美式”輕量”更複雜、但大幅改變數位和實體世界的經濟,在中國非常的成功。
- 願意進入繁重業務的實作精神,讓中國企業收集到豐富、詳細的數據,變成全球最大的數位資料產出國。
- 矽谷龍頭透過網路蒐集資料,中國公司則在用戶的實體世界蒐集資料。
- 微信2年周年(2013)使用者就已經來到3億、推出的語音、視訊、電話會議等功能,WhatsApp到2016才全部跟上。
- 微信首創”小程序”, “公眾號”模式,並一口氣包含了通訊、媒體、行銷、遊戲等功能,成了中國網民的”生活遙控器”
- 2014年農曆,微信透過農曆過年進行虛擬紅包小遊戲讓500萬個帳戶綁定銀行帳戶,成功跨入支付領域,撼動電子商務龍頭阿里巴巴,馬雲稱此活動為”偷襲珍珠港”
- 地方政府首創”引導基金”,挹注國有資金進入創投基金,並指收取較少獲利分配(例如10%),刺激民間資金追隨政府引導,挹注到地方政府想要扶植的基金和產業。”引導基金”從2013年的70億美元,成長到2015年的270億美元。這種蠻力轉型對西方社會感到不可思議,但確實加速了自然演變的過程。
- 雙創的過程也感變了時代思潮,2014阿里巴巴在美上市,沒有身家背景的馬雲成了英雄人物,投入新創成了熱門的工作選項。
- 中國企業把O2O模式的核心力量,廣泛應用到其他各種不同產業。
- 中國的行動支付超越信用卡與金融卡,不需任何手續費、無最低金額,讓信用卡逐漸變成劣勢。現金快速消失。
第四章 北太平洋兩岸對峙的巨人
- 再出現革命性技術突破後,發展重心就會從少數頂尖的研究人員,轉移到一大批的”專業技術工班”,把技術運用在各種問題上。
- 現在,AI科學家正在將AI應用在各種不同的領域。
- AI研究圈的兩項重要特質:開放性和改良速度。研究結果在網路上即時的分享與討論,所以中國AI只有落後美國16小時(時差)
- 微軟亞洲研究院已訓練出5000位AI研究人員,2015年以ResNet演算架構一鳴驚人。
- 目前有一大批中國新創,使用AI技術破壞大量產業,收割經濟轉型的利益。
- 亞馬遜、微軟等巨人的雲端運算平台又有如”電網”,把機器學習的力量變成任何公司都可以買的”新電力”,不同於AI巨人的廣,新創公司則是求”深”,針對特殊用途打造新的AI產品與訓練演算法。
- 像教於美國政府,中國政府豪賭於AI,明定2030年成為AI新創中心的目標。2017南京發展AI園區,開發200萬平方公尺土地,提供各式各樣的補貼。這樣子的都市計畫,在全國各地都有。是繼”高鐵”、”雙創”後,第三個蠻力升級的國家目標。
- 中國領導人奉行技術實利主義,勇於接受最大化的技術升級以提升社會進步,即使讓小部分人受到不利衝擊。這得以讓中國在AI領域上先避開道德問題而全力衝刺。
第五章 人工智慧四波浪潮
- AI的四波浪潮為互聯網AI、商用AI、感知AI、自主AI。
- 互聯網AI在2012年就已經開始,在網路上透過演算法推薦用戶商品與內容。今日頭條使用AI編輯新聞正是最好的範例。
- 商用AI則是善用傳統企業數十年來的龐大資料透過AI探勘還訓練的演算法,也就是”大數據時代”。2013年開始發展,早期多使用於金融業,美國領先非常多,尤其在企業軟體、會計、客戶管理等領域。中國企業對標準化資料的儲存較少,以至於整理資料較困難。
- 中國小額金融貸款透過AI演算法更勝傳統的信用評等,大量的資料讓所有的弱特徵成了”新審美標準”,智融集團的小額貸款違約率是低個位數,讓傳統銀行羨慕不已。
- 醫療AI將讓疾病診斷上可以媲美醫生,演算法將成為醫生的”導航程式”,縮小社會醫療品質不均
- 法院審判AI可以再作證、判決、量刑、假釋風險上提供建議,並且可以考核檢察官的表現,雖然在上級法院受到質疑,但AI判決讓司法體系建立了一致性,減少了司法偏見。
- 感知AI透過影像、聲音、感測器等等將線上與線下連結(OMO, online merge offline)
- OMO教育可以創造個人化教育體驗,達到因材施教、提升偏鄉教育、減輕教師例行工作、讓家長了解小孩學習狀況。
- 中國對臉孔、聲音、消費等資料被收集以換取便利性相較於歐美更為開放,對落實感知AI舉有相當大優勢,可快速成立OMO在零售、保全、交通領域的新應用
- 深圳的硬體製造優勢與速度,讓AIOT的製作用更低成本、更快速度的發展。像小米全力打造AI家電,已經連結超過8500萬部裝置。中國將在感知AI領先全球。
- 自主AI結合前三波AI,即時結合機器優化複雜資料的能力,以及感測新資訊的能力。自主AI的應用會先出現在商業領域,並直接創造經濟價值。自駕車是目前最明顯的賽道,
第六章 烏托邦、反烏托邦 AI真正的危機
- 通用智慧需要許多重大突破,AI的發展不會指數型成長,但現實上,危機來自失業和不均。
- 受到數位傳送效率、創投興起、中國投入等影響,AI帶動的經濟轉型會發生得遠遠更快,讓所有工作者和組織都忙於適應。
- 估計未來十到二十年內,美國有40%~50%的工作可以被自動化,其他工作則因為部分自動化,薪資下降或職缺減少。當智能機器充分就業,一版工作者持久蕭條的年代,高失業率會成為新常態。
- AI首先將衝擊白領階級,現有AI演算法能大量增加生產力,導致總員工人數減少。
- AI自然傾向壟斷,大量資料衍生更好的產品,讓領先的公司持續變大。AI強國將賺取最大利益,而發展中國家的勞動力將不再成為優勢。
第七章 罹癌帶來的智慧
- 用數字量化後無法了解愛的價值,在生命的最終,我們僅在乎身邊有多少關愛。
- AI對社會的衝擊需要政府導入更積極的心態,投入關懷型的企業與培訓,以減少社會衝擊。企業也將更有責任,將社會責任納入考量。