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第一批人工智能已經(jīng)被炒魷魚了

叫囂著要取代全世界的人工智能,終于在最近陷入了失業(yè)的煩惱。

據(jù)報道,瑞典的一家在線銀行Nordnet,準(zhǔn)備對自家的AI員工Amelia炒魷魚。Amelia去年夏天剛剛?cè)肼歂ordnet,其日常工作就是幫客戶開個銀行戶頭、處理一些銀行數(shù)據(jù)等任務(wù),正常來說速度肯定是應(yīng)該比工作人員要快,銀行的工作效率和效益也該有個明顯的提升。

但事與愿違,這一年來,Amelia好像并沒有表現(xiàn)出一個AI員工該有的能力。

其實Amelia并不是第一個被炒魷魚的AI。今年一月份,英國的一家超市就解雇了一個上崗僅僅一周的導(dǎo)購機(jī)器人Fabio。超市的初衷是希望它一能吸引顧客,二能幫助賣貨。然而幾天之后,他們發(fā)現(xiàn)這兩件事兒Fabio一件都沒做好,甚至有些顧客看見它就繞道走。

這是怎么回事?正常來說,AI在提高工作效率這方面是共識,但上崗不久就被炒魷魚,多少令人有點意外。但細(xì)細(xì)想來,以如今AI發(fā)展的程度而言,出現(xiàn)這樣的情況似乎也是常事。

應(yīng)聘自稱技術(shù)流,上崗才發(fā)現(xiàn)活不好

在所有最可能被AI取代的工作當(dāng)中,銀行首當(dāng)其沖。原因在于,相較于其他行業(yè)來說,銀行擁有龐大而又相對完整的數(shù)據(jù)積累,而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析又正是AI的拿手好戲。一個要算,一個能算,簡直無縫貼合。

但這并不意味著AI在銀行就可以暢行無阻,至少這并不是如今AI能完美而為之的。盡管在實驗室中,開發(fā)者們已經(jīng)針對AI可能遇到的各種問題進(jìn)行了全面模擬,AI也在這過程中表現(xiàn)得游刃有余,但一旦投入實戰(zhàn),其實用功能仍然有可能會受到挑戰(zhàn)。以Amelia被炒為例,其可能是由于以下兩個原因所致。

第一,算法的問題。算法存在問題,其對數(shù)據(jù)的處理就會存在誤差。雖然銀行擁有完善的數(shù)據(jù),但如果沒有合適的算法進(jìn)行處理,或用了不合適的算法進(jìn)行處理,其得出的結(jié)果仍然是不可接受的。比如在分析報告這方面,目前仍然是人類分析師為主,原因就在于AI對動態(tài)性很強(qiáng)的金融業(yè)務(wù)上可能存在分析的誤差。而銀行做的畢竟是錢的生意,總是出錯,客戶肯定不干了。

第二,溝通的問題。既然是用AI系統(tǒng),那么其要解決客戶問題就一定會涉及到語言溝通。銀行是一個非常繁忙的金融機(jī)構(gòu),我們能看到的場景就是銀行每天都在排隊。如果AI的連續(xù)性對話和專業(yè)性學(xué)習(xí)不徹底,其在于客戶溝通的過程中很可能會答非所問,造成遲鈍、誤解等問題,這一定會影響工作效率、消磨客戶耐心。

而Nordnet又是一家線上銀行,其對AI的語義識別對話能力的要求自然更高。這點兒類似AI客服,說不好話就賣不了貨,賣不了貨就只能等著被炒了。

對導(dǎo)購機(jī)器人Fabio來說,溝通不暢或溝通體驗不好一定是超市將其“辭退”的重要因素。也就是說,不是打著AI的名頭就一定會生意興隆。最核心的地方在于,技術(shù)是否真的成熟到足以應(yīng)對任何情況。

本想事半功倍,奈何入不敷出

無論是雇傭AI還是雇傭人力,公司的目的只有一個:賺錢。但公司花了大錢把你招來,你卻坐吃等死,那就只能將你掃地出門了。

據(jù)Nordnet稱,去年為了引入AI技術(shù),公司付出了巨額代價。整個2017年的年利潤僅為2.47億瑞典克朗,是2012年以來的最低水平。雖然不能確定銀行利潤的降低一定是引入AI所致,但真正實用的消費級AI產(chǎn)品價格尚且不菲,遑論以提高利潤為終極目的的企業(yè)級AI解決方案。

Nordnet從AI系統(tǒng)提供商IPsoft那購買的解決方案,而不僅僅是一個AI柜員,花了多少錢我們也不得而知。但是看一下AI方面的資金投入數(shù)據(jù):百度每年投入100億元、歐盟計劃2020年之前投入15億歐元、2014年以來中國人工智能累計投入超過600億元……不僅如此,AI人才動輒百萬美元的年薪,這些成本都會加在銷售給C端的產(chǎn)品上。

因此,正處于前期布局、投入、研發(fā)的AI,有一點是可以肯定的,那就是成本居高不下。從這個角度來說,能在這個時候冒著賠本的風(fēng)險去品嘗AI的公司,都是勇敢者。

物不能盡其用,鍋不能AI背

當(dāng)然,鍋也不能全都讓AI背了,畢竟能力有多大它自己也沒辦法。這中間還可能存在的一個問題是,開發(fā)者和使用者的斷層。

這種斷層體現(xiàn)在,開發(fā)者窮盡己之所能,沒日沒夜地做出了自己認(rèn)為非常完美的產(chǎn)品,覺得考慮到了實際過程中可能產(chǎn)生的所有問題,應(yīng)用起來完美無缺,結(jié)果客戶不會用。這就是個大寫的尷尬了。這種感覺就像你買了個上萬塊的手機(jī)給奶奶用,她卻只拿來照鏡子。AI如果是因為這個原因被解雇,實在是有點冤枉。

事實上,這種情況的確值得注意。在關(guān)于AI會取代人類的什么工作的大討論之后,有人就拋出了“AI不能取代教師,但不會用AI的教師將會被取代”的觀點,其中的教師可以被換成醫(yī)生、律師、工人等等諸多職業(yè)?梢哉f,會用AI就像會用手機(jī)一樣,未來將成為必需品。但對很多人來說,手機(jī)的功能并沒有被充分挖掘,所以他們很難區(qū)分出5000元的手機(jī)和1000元手機(jī)的差別:不都能打電話裝軟件?

所以,要讓客戶能充分發(fā)掘AI的潛能,或許可以從以下兩個方面出發(fā)。

1. 開發(fā)者“私人訂制”。開發(fā)者想做好一件東西,而客戶想要的是用好一件東西。這就要求產(chǎn)品一定是最符合客戶需求的。根據(jù)客戶的需求,體現(xiàn)出開發(fā)產(chǎn)品的差異化,讓客戶在使用的時候能夠更快地上手,才是發(fā)揮AI功能的第一步。

2. 客戶的技能培養(yǎng)。一般來說,客戶不需要知道AI到底是怎么做的,只需要知道怎樣才能讓它按照自己的指令工作就夠了。但即便是這樣,還是有很多人存在著學(xué)習(xí)困難。比如很多年紀(jì)大的老師一輩子不會用電腦,也不愿意學(xué),投影儀就成了擺設(shè)。因此,開發(fā)者在進(jìn)行產(chǎn)品交接的時候提供全套的技術(shù)指導(dǎo),才能在產(chǎn)品符合自家需求的情況下,還能熟練操作,實現(xiàn)AI產(chǎn)品的價值最大化。

那么,通過這種方式來解決開發(fā)者和用戶之間的斷層,顯然對洗白AI“無用”的冤屈是有積極意義的。

人機(jī)協(xié)作效果好,AI“獨立”難有為

這就完了嗎?

實際上,被解雇的AI只能當(dāng)作個案來對待,并不能將所有的AI應(yīng)用一概而論,畢竟有更多的AI應(yīng)用在如火如荼地燃燒著。這些應(yīng)用身上也并未出現(xiàn)過所謂“不管用”或者“解雇”之類的尷尬字眼。

我們發(fā)現(xiàn),被解雇的AI和應(yīng)用得風(fēng)生水起的AI之間,存在著一個變量,這個變量就是:人為干預(yù)。而根據(jù)人為干預(yù)程度的不同,我們可以把這兩類AI分為獨立式AI和半獨立式AI。

所謂獨立式AI,是指人類沒有干預(yù)或干預(yù)較少、AI自主分析決策程度較高,甚至完全自主決定的人工智能類應(yīng)用。Amelia、Fabio基本都屬于此類,因為與客戶或消費者進(jìn)行對話、分析數(shù)據(jù)并得出結(jié)論的過程,基本上是沒有人操作的,在此過程中其完成了與客戶的直接接觸。

我們常見的內(nèi)容平臺的審核方式,也可以算作此類。因為AI可以自主進(jìn)行審核、通過或者駁回,在這個過程中沒有人工參與。這種獨立式AI很容易產(chǎn)生問題,比如內(nèi)容平臺頻頻出事,雖然很多平臺都增加了人工審核,但是誰知道呢?

而半獨立式AI則指的是人類干預(yù)較多,AI只是承擔(dān)前期的觀察、分析,最多再加一點初步結(jié)論,最終的決策仍由人類完成的人工智能類應(yīng)用。比如用AI做各種預(yù)測、幫助醫(yī)生讀X光片、招聘、識別古文字、抓在逃犯等等。顯而易見的是,這類有人類干預(yù)和把控的AI反而是運行得頗為良好。

也就是說,目前AI要完全獨立地承擔(dān)工作任務(wù),也就是“替代”人類,可能還有些難度。有企業(yè)耐不住性子而趕鴨子上架,AI也很無奈。正因如此,人們更多地稱AI為“助手”。從“助手”向“替代”的轉(zhuǎn)變過程,可能就是AI降低自己被解雇概率的過程,也是AI技術(shù)進(jìn)步的過程。

當(dāng)然,等到AI替代了人類之后還是會有被炒魷魚情況的發(fā)生,只不過作出這一決定的可能不是人類,而是更優(yōu)秀的AI。到那時候,開發(fā)者又將面臨另一場永無休止的戰(zhàn)爭。(作者:腦極體)

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