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AI到底是人类的解药 还是更大的梦魇?

  22日有一則有關「UBI(Usage-Based Insurance,駕駛行為模式基礎保險)的新聞。主要訴求點是「不需另行安裝車載機具,就能研判出駕駛人的風險類型高低進行保費之定價,且不涉及個人隱私與無安裝成本,保費更合理」。   這則新聞讓筆者想起,之前看了兩本滿有意思的好書。一本是去(2018)年9月才出版的《AI醫療大未來》(李友專著、好人出版);另一本是2016年出版的翻譯書—《暢銷書密碼:人工智慧帶我們重新理解小說創作》(Jodie Archer、Matthew L. Jockers著、雲夢千里文化創意出版)。   這兩本書都跟AI大數據有關,根據《AI醫療大未來》作者李友專的說法,面對高齡化與少子化的衝擊,醫護人員需要照顧的病患「越來越多」、民眾能被分到的醫療資源「越來越少」。所以,如果能夠徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術,才有機會解決長期照護及其他醫療的重大問題。   事實上,不論是傳統醫療,從民眾就診(門診或急診)才開始的整個流程,或是更早階段的疾病風險預測與監控,一旦導入醫療AI的應用,不但能讓人手不足的醫護人員,提高醫療品質,更可以達到完善照顧病患,提高病患滿意度的目標。   至於另一本主題完全不同的書,卻是充滿的趣味及發人省思。《暢銷書密碼》的作者,實際用AI大數據的方式,比較了歷年來《紐約時報》暢銷書排行榜裡的小說類書籍,並且從歸納分析中,找出了許多「暢銷的密碼」。   舉例來說,所有暢銷書作家平均會在小說前40%的篇幅中,只用上4個題材;而非暢銷作家,則平均會放進6個題材。至於小說的情緒轉折、文字運用及人物塑造,也都關係著作者所寫的小書,是否能夠受到最多讀者的歡迎。   而且,作者根據人工智慧所訓練出來的「電腦模型」,更可以拿來精準預測一本新寫的小說,是否能夠成為暢銷書之列,且達到80%-90%的精準度。這在出版界「幾乎是以『賭』的方式來預測暢銷書」的做法完全不同。   筆者之所以特別舉這兩本書做為例子,是想在即將到來的農曆春節長假期間,讓讀者們仔細思考一下:在AI時代來臨之際,自己在投資理財與就業上,會有哪些的影響及因應?至少筆者認為,理財大眾可有以下3大方向思考:   思考方向一、AI機器人會取代自己的工作嗎?那麼,自己又能從哪一方面「因應」,而不被取代呢?綜合多位專家的說法,目前AI應用最好的,其實是「AI大數據分析」,而不是那個有手有腳的「機器人(Robot)」應用。   而且,根據《改變未來的秘密交易(大是出版)》一書的說法,儘管機器人經過訓練,幾乎人類所會的,它都「無所不能」,但是,「機器人的弱點不多,其中一個是鋪床(將被子摺襖、收攏、拉緊)」。   而麻省理工的教授Erik Bryniolfsson、Andrew JcAfee、Daron Acemoglu及David Autor合作發表了一個結論—如果將所有工作依「手工、認知」與「例行、非例行性」進行4個欄位的劃分(請見下圖),那麼,機器人有潛力做到其中的三個半。且「大多數工作都會被機器人佔據,只剩臨時的醫生與超市主管,解決機器人處理不來的偶發問題」。   圖、涵蓋所有人類工作舉例:   以上的意思是:如果是純需要「手感」的工作,像是中醫復健專科醫師(極需嫻熟的經驗與手感),或是「管理機器人,並處理機器人所無法處理問題的人或主管」,恐怕才有可能免於被機器人取代。   那麼,人類是否真的會因為機器人的全面接管而「失業」呢?《暢銷書秘碼》一書也提到,儘管電腦可以將眾多事實與文字,進行不同的排列組合。但電腦寫手與人類作家的最大差別就在於「人性與感情」。   而以下《暢銷書秘碼》一書作者的回答,或許也可以給許多擔心未來工作會被機器人搶走的民眾,一個指路明燈:「如果有一天,電腦真人腦聰明了,而所謂聰明便是看腦袋裡累積了多少數據與事實,並且機械式地記誦…但這是『書獃子』的聰明,你靠這些技能是沒辦法寫小說的,因為小說家的優秀之處在於創意與批判思考。用電腦寫作來代替傳統的小說創作,只有在不成章節的小紙片上才值得一哂,而其實電腦寫作最適合的型態正是如此—創造出一些令人發噱的隻字片語」。   簡單來說,如果將人的各個功能或工作進行分拆,都一定可以找到一個功能更強大的電腦或AI機器人。但是,一旦將以上工作統整起來,也許每一個人類會面臨的強大競爭者,是好幾台的電腦或機器人組合。所以,人類如果想要不被機器人給取代,或是可能「薪水只剩下原本的10%」,就必須努力「加強機器人所不擅長的領域專長」才行。   思考方向二、在投資上,如果自己的工作會被AI機器人搶走,那麼,可以從AI的潮流中,找到什麼樣的投資機會,並把失去的工資給「賺回來」?對此,筆者也是比較看好AI大數據分析,而不是那些有手、有腳的機器人。在此同時,由於大數據分析要能更加準確,最主要的關鍵就在於「資料量大」。因此,越是人口多國家的大數據分析商業應用模式,也才更具競爭優勢。   對此,筆者看好中國大陸相關企業,又更甚於美國企業。因為,這是13億的龐大人口,對上只有3億人口的大數據分析,除非美國相關企業,能夠吸引到全球更多消費者的使用,否則,大數據分析的應用商機,恐怕還會略輸一籌(筆者對此的預測是:美國可能吸引到的,是已開發國家的消費者;而中國大陸除了自身的消費者外,還有其他新興國家,沒有發展大數據分析優勢的地區使用者)。   當然,投資中國大陸不但有不少的限制,且也會因為大環境(中國大陸經濟景氣)不佳,而有不小的風險。但如果把投資期間拉長來看,投資報酬率應該是相當可期的。   思考方向三、AI時代可以盡享便利,但生活便利的背後,也許是「被控制」,一般大眾又該如何不被控制,或深受其害?現在已經有不少企業,為了獲利更多,莫不透過大數據分析,以掌握消費者的「脾胃(喜好)」。   也許有不少讀者認為,讓廠商精準掌控個人的喜好,好像也不是一件壞事。例如當廠商知道消費者的消費喜好與慣性之後,不待消費者真正下單,就可以提早將商品送到消費者的眼前。   然而,過多的便利不僅讓個人更不動腦思考外,還有可能讓自己未來的一舉一動,都被廠商「牢牢掌控」。甚至,還有可能因此而「深受其害」或「損失更多」。   就以透過穿戴技術而獲得使用者的相關資料為例,就像《改變未來的秘密交易》這本書的作者所說:「各種穿戴技術對於那些已經很健康的人來說,這只是在確認我們已知的資料而已—我們身體很好、運動量也夠。但對於不健康的人來說,這是在掩飾其他居心。監控身體並不是為了健康目的,而是替不健康的人貼上標籤,以便在未來取消對他們的醫療援助。透過穿戴技術記錄與匯集而成的資料,可能被保險公司與英國國民保健署利用,拿來拒絕、取消醫療計畫或利益賠償。蒐集資料之舉,表面上是為了你的利益,但事實上這是用來對付你的武器」。   該書曾舉2016年,英國Admiral保險公司開始「爬」駕駛新手的臉書貼文(例如貼了多少開趴時喝醉的照片),來評估他們對其他駕駛造成的風險,並用此資料來進行車險的定價。   儘管臉書後來阻止Admiral保險公司,繼續用這些資料定價,但該書的作者就反問:「既然保險公司都可以蒐集模糊的照片,再把它們變成『資料』來決定保單,那當提供醫療保險的公司拿到『資料』,例如你上個月吃了幾次麥當勞之後,又會做出什麼事來」?   對此,筆者個人的看法是:水能載舟,亦能覆舟。儘管AI大數據的運用,對民眾來說是一大便利(對民眾日常食衣住行育樂,甚至是健康醫療方面來說,都將更為有益)。但過於便利之後,到底是福?是禍?恐怕還嚴重依賴「經營者的良心」。   然而,企業經營者幾乎都是「在商言商」的生意人,他們的老闆主要是大股東,而不是真正使用的客戶。因此,民眾在享受大數據分析所產生的便利與好處之餘,似乎也應該開始認真思考「便利」與「副作用」之間,該如何才能「取得平衡」了!   《免責聲明》本專欄所提供之資訊,均由作者自行蒐集並撰寫完成,所有觀點僅為個人對市場的看法,並非任何投資勸誘或建議。若有引用數字及相關計算,均已力求精確,惟不保證其正確性,也不作為任何投保或購買的建議,對此不負任何法律上的責任。另外,本專欄版權所有,轉載請註明出處。   《延伸閱讀》《李雪雯的健康財富百寶箱》(若讀者有相關投資理財問題,也歡迎在此專欄或以上粉絲團留言,個人將盡力、盡速回覆),在《聯合新聞網》刊登超過1星期的文章,將會轉貼在「個人部落格」中

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