「擴增智慧」全新概念誕生!人機交互協作,能超越當前的 AI 嗎?
2021/04/22
by
陳泓儒
人工智慧(AI)應用愈來愈普及,預計到了 2025 年,整體市場規模將達到 1,900 億美元。目前,AI 已被逐步擴展,應用於各種商業場景,而在AI發展的同時,一個稱作「新 AI」的概念也在近期被提出。
「新 AI」又被稱作擴增智慧(Augmented intelligence),據 Gartner 的定義,擴增智慧是指在以人為中心的前提下,人類與 AI 攜手合作以提高認知表現的協作模式。透過這種人機協作,達到比任何一方「單打獨鬥」得到更好的結果,預計 2021 年,擴增智慧將在全球創造 2.9 兆美元的商業價值及62億小時的勞動生產力,未來也將成為各領域企業極力發展的目標。
新 AI 將會用於什麼場域?想善用新 AI 的企業,又該找尋什麼樣的人才?
AI 學習能力有限,訓練消耗甚鉅
隨著自動化改變了全球勞動力的形態,許多行業不得不對員工重新進行大規模的技能培訓,然而,基於對 AI 取代人類的恐懼,目前仍有一部分人對 AI 充滿著不信任感,因此,擴增智慧的概念才會如此迷人,它希望能融合人類與 AI 的精髓,相互配合達以達成雙贏的局面。
AI 發展至今已經可以做到一般人無法完成的事情,如 AI 可以輕鬆吸收大量的知識,此外,其執行任務的專注度和洞察力都遠勝過於人類,加上不會感到疲倦。鑑於此,AI 已在許多產業中發揮作用,然而目前為止,它仍得依循人類制定的規則運作,沒辦法自己「幹大事」。
也許會有 AI 技術的研究人員反駁,只要寫入夠多的模型,給它夠多的資源,AI 就能有不輸人類的理解和學習能力,但這背後的資源消耗甚鉅,據統計,一個最先進的AI模型每次訓練所消耗的能量比「5 台車跑到報廢」還多,相較之下,人類的大腦只需要「一頓早餐」就能開始思考、學習新知。
而在擴增智慧的概念中,人類和AI做事是對等的,兩者無法互相取代,但有交集就能相互合作,如何結合這兩種強大力量將成為未來的主要方向。
工作生活套 AI,做事更有效率
在擴增智慧的理念中,AI 將和人類一同工作,不僅能提高人類的生產力,還有可能因與人類的創造力相結合,而產生過去從沒想過的解決方案。例如,美國醫學會(American Medical Association)將擴增智慧用於加強患者護理體驗、改善人口健康、降低總體醫療成本,增加對醫生的專業滿意度。當醫生遇到棘手病症時,可以運用 AI 找到許多解決方法,不過各方法可能會因患者的體質或當地的法規、醫療環境等而無法運用,這就要靠醫師判斷去調整,因此最後決策權還是在醫師手上。
新創公司 Personal AI 則將擴增智慧作為人腦的延伸,其運用 AI 技術將客戶的記憶透過區塊鏈技術加以「保存」,讓客戶不需要再用力地回想破碎的記憶,協助人們更有效地保留這些生活細節。透過人與 AI 的交互,不僅能節省人們的腦容量和思索時間,還能使人們更專注於體驗生活並創造值得回憶的記憶。
AI 人才,將成未來趨勢
既然擴增智慧的理念主打人和 AI 相互合作,相關人才的思維要跟上就顯得重要。未來要跟 AI 溝通的將不再限於工程師,而是各領域的人們,如上述範例中,醫生要有 AI 的基本概念,兩者才有機會共同合作。
有一定的 AI 素養,才能了解人 AI 工作原理的核心概念,以及 AI 應用於自家產業別的優缺點,並靠 AI 獲取自己在工作上遇到問題的能力和得到創造力。當然,擴增智慧是將人類和機器的智慧結合,兩者都將在其中發揮作用,因此也不僅要理解 AI 的概念,還需要使用者「天馬行空」, 思索人機組合的新用途,將合作效益最大化。
企業老闆可以透過擴增智慧理念,將新技術和員工的創造力結合,將業務加以精簡,但反過來聘僱員工時,也得確保有 AI 素養才能發揮效果。
擴增智慧將人和 AI 都發揮了比以往更多的效果,這個概念將可能成為未來主流。在 AI 不斷進化的同時,人若在 AI 素養上也能同速率提升,確保自己能與 AI 溝通,就能使自己在工作領域上,藉由「1+1 大於 2」的觀念,成為領先者。
資料來源:https://fc.bnext.com.tw/articles/view/1325
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甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:
預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。
預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7:資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。
預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。
預測10:80%的資料將與「物」相關
在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml