2018年10月，麥肯錫發佈報告《The promise and challenge of the age of artificial intelligence》（人工智能時代的承諾與挑戰）。本報告彙集了麥肯錫全球研究院對人工智能（AI）技術及其用途、侷限性和影響的各種研究結果。報告總結了面對人工智能，政策制定者和商業領袖需要解決的一系列問題，以緩和過渡過程中伴隨其採用可能帶來的破壞性。
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麥肯錫：人工智能時代的承諾與挑戰
The promise and challenge of the age of artificial intelligence
來源： https://www.mckinsey.com
報告中指出，人工智能的時代可能終於來臨，但需要更多的改進，通過提高生產力和創新，企業和各經濟體才能從人工智能中受益。人工智能和自動化將對工作產生深遠的影響，在帶來社會效益的同時帶來挑戰，包括意外後果、濫用、算法偏見以及有關數據隱私問題等。應該鼓勵企業領導者和政策制定者接受並採用人工智能。
與此同時，採用AI帶來的潛在挑戰，包括勞動力影響和其他社會問題也不容忽視。要實現AI良好結果需要注意三個方面的優先事項：
1. 積極應對AI部署的挑戰；
2. 解決對未來工作的挑戰；
3. AI為善和AI的責任挑戰。
人工智能（AI）在在過去的60年的發展中不斷地經歷了“發展浪潮”和“寒冬”，AI的時代可能終於到來了。AI目前支持的應用遍及我們的日常生活，有面部識別、語言翻譯、以及Siri和Alexa等智能助手。隨著這些消費者應用程序的出現，越來越多的企業開始應用AI。AI的應用科研促進生產力的增長和創新，為企業和經濟帶來可觀的利益。同時也對工作產生了深遠的影響，對技能要求較少的職業需求量將下降，而其他職業的需求則會較少並隨著技術的發展而變化。
本報告將麥肯錫全球研究所的各種研究結果總結為人工智能技術及其用途、侷限性和影響，報告總結了政策制定者和企業需要解決的一系列問題，以緩和可能伴隨產生的破壞性轉型。
報告包括以下幾個部分:
1
AI時代可能已經來到，但仍需更多努力
AI’s time may have finally come, but more progress is needed
人工智能經過60餘年的發展，仍沒有完成許多預期的功能，比如如何準確地描述人類智能。近年來機器學習算法已經取得了很大的進展，尤其是基於神經網絡的深度學習和強化學習技術的發展。
儘管人工智能技術取得了巨大的進展，但仍有許多需要解決的難題。到目前為止，大多數進展都發生在所謂的“狹義AI（narrow AI）”領域，即開發機器學習技術來解決特定問題，例如自然語言處理中的問題。更難的問題被稱為“通用智能（artificial general intelligence）”，其中的挑戰是如何開發出與人類相同的方式來解決一般問題的人工智能。許多研究人員認為距離通用智能的實現還需要幾十年。
深度學習和機器學習技術正驅動AI的發展
許多AI領域的進展都是基於人工神經網絡的深度學習領域的進展。這些AI系統鬆散地模擬了大腦中神經元相互作用的方式。
機器學習有：有監督學習、無監督學習和強化學習。當前許多AI應用的實例都是有監督學習的應用。在有監督學習中，一般使用有標記數據和首選輸出變量，訓練的數據用於幫助系統學習給定的輸入和輸出的關係，比如識別圖像中的物體或轉錄人類的演講。
無監督學習是用沒有標記的訓練數據來在給定的數據中檢測出模式或聚類，比如檢測出具有相似建築風格的建築物。強化學習系統通過評分系統、接收反饋（虛擬的“獎勵”或“懲罰”）和反覆試驗來訓練系統。
當前技術的侷限以及新技術的出現
儘管新技術正不斷出現並解決人工智能應用中一些現實中的挑戰，但人工智能仍然面臨許多實際的挑戰。機器學習需要大量的人力來標記監督學習所必需的訓練數據。在自然使用過程中用於數據標記的流內監督（In-stream supervision）和其他技術可以幫助緩解這個問題。
用於訓練的數據集的量必須要足夠大，而且數據需要比較全面，而獲取這樣的數據集是非常有挑戰的，比如創建或獲得足夠的臨床試驗數據以更準確地預測醫療保健治療結果。
深度學習技術的“黑盒”複雜性帶來了另一個挑戰——“可解釋性”，或哪些因素影響了決策或預測的產生，以及如何影響。這在信任事項和預測具有社會影響的應用中尤為重要，比如刑事司法應用或金融借貸。包括當地可解釋的模型——不可知解釋（LIME）等一些新生方法的出現都是為了提高模型的透明度。
另一個挑戰是如何建立廣義的學習技術，因為人工智能技術在將經驗從一種情況轉移到另一種情況時仍然存在困難。遷移學習（transfer learning），是指訓練AI模型以完成某項特定任務，然後快速將該模型應用於類似的其他活動，是應對這一挑戰的一種極具潛力的方法。
2
企業可以從AI中受益
Businesses stand to benefit from AI
人工智能在消費者應用中越來越普遍，也有企業開始在其運營過程中採用AI技術，有時甚至會產生意外的結果。
人工智能可能跨越行業和職能部門
AI可用於改善企業的整體能力，包括預測性維護，比如深度學習能夠從音頻和圖像中分析大量高維數據，從而有效地檢測工廠裝配線或飛機引擎中的異常情況；在物流方面，AI可以優化運送路徑，提高燃油效率並縮短交貨時間。從營銷到供應鏈管理，在所有經濟部門和多種業務功能中都可以找到AI的應用。在許多AI用例中，深度學習技術主要是通過改進傳統分析技術來增加價值。
研究人員對19個行業和9個業務功能中的400多個用例進行了分析，發現AI在69％的潛在用例中改進了傳統分析技術，還有16％的人工智能用例中找到了AI的“greenfield”（綠燈區）解決方案，可以解決其他分析方法無效的情況。研究預計基於人工神經網絡的深度學習技術到2030年可以提供所有分析技術總潛在價值的40％。此外，研究人員預估深度學習技術每年可以實現高達6萬億美元的價值。
截止目前，不同企業和行業的應用是不平衡的
儘管許多組織已開始開始採用人工智能，但採用的速度和程度並不均衡。2018年，麥肯錫在一項關於人工智能採用的調查中，將近一半的受訪者表示，他們的公司在其業務流程中至少使用了一項人工智能技術，另有30％的企業正在試用人工智能。儘管如此，只有21％的受訪者表示他們的企業已將AI嵌入到業務的多個部分中，僅有3％的大型公司稱已將AI整合到其整個企業工作流程中。其他調查顯示，早期人工智能技術的採用者傾向於考慮更廣泛的使用這些技術，以增加市場份額，而經驗較少的公司更傾向於降低成本。高度數字化的公司傾向於在人工智能方面投入更多資金，並從其使用中獲得更大的價值。
應用存在挑戰
許多公司和部門在人工智能的採用方面是落後的。因此需要制定具有明確利益的人工智能戰略，尋找具有適當技能的人才，克服限制端到端部署的功能孤島（functional silos），以及領導者缺乏對AI的所有權和承諾，這也是最常被引用的障礙。
在戰略方面，企業需要開發企業範圍內令人信服的人工智能機會的觀點，這可能會改變他們當前業務流程的一部分。企業需要強大的數據捕獲和治理流程的功能，並要能夠構建或訪問必要的基礎設施。更具挑戰性的是克服“最後一公里”問題，即確保人工智能提供的卓越見解能夠融入到企業的人員和流程中。
在人才方面，深層神經網絡的大部分構建和優化仍然是一門需要真正專業知識的藝術。但對這些技能的需求遠遠供不應求，預計只有不到1萬人擁有解決嚴重AI問題所需的技能，而且競爭也非常激烈。選擇建立自己的人工智能解決方案的公司需要考慮其是否有能力吸引和留住具有相應專業技能的員工。
3
通過提高生產力和創新，經濟體也可以從人工智能中受益
Economies also stand to benefit from AI, through increased productivity and innovation
人工智能和自動化技術的部署可以為提升全球經濟和促進全球繁榮做出很大貢獻。 在老齡化和出生率不斷下降的時期，生產率增長對長期的經濟增長來說尤其重要。 近年來，發達經濟體的生產率增長也一直比較低迷，與以前的通用技術相似，AI可以為提高生產力做出貢獻。
人工智能可以通過各種渠道促進經濟
人工智能最大的經濟影響可能是通過勞動力市場效應來提高生產率，包括替代、增加和對勞動生產率的貢獻。
研究表明，勞動力替代可能不到總收益的一半。人工智能可以增強人的綜合能力，釋放工人從事更高效和更高價值的任務，並增加對與AI技術相關的工作的需求。
人工智能還可以促進創新，使企業能夠通過現有產品更有效地到達服務欠缺的市場來創造全新的產品和服務。人工智能還將創造積極的外部效應，促進更有效的跨境貿易，並擴大對有價值的跨境數據流的使用。經濟活動和收入的增加可以再投資於經濟，有助於未來進一步的增長。
人工智能的部署也會帶來一些負面效應，這些外部因素可能會降低積極的經濟影響，但不會抵消。在經濟方面，負面效應包括競爭的加劇，將市場份額從非採用者轉移為領先者，與管理勞動力市場轉型相關的成本，以及失業期間公民的潛在消費損失，以及部署AI系統的過渡和實施成本。
不同國家的AI準備度不同
研究表明，創新和獲得必要的人力資本技能的能力將是最重要的促成因素，而AI的競爭力可能是影響未來GDP增長的重要因素。
引領人工智能競爭的國傢俱有獨特的優勢，以區別其他國家。規模效應可以實現更大的投資，網絡效應可以使這些經濟體能夠吸引更多人工智能所需的人才。目前，中國和美國是大多數與人工智能相關的研究活動和投資的引領者。
第二梯隊國家包括德國、日本、加拿大和英國，這些國家都具有推動大規模創新的歷史，並可能幫助加速人工智能解決方案的商業化。比利時、新加坡、韓國和瑞典等規模較小的全球連通經濟體在培養新型商業模式蓬勃發展的生產環境方面也取得了很好的成績。
第三梯隊國家包括巴西、印度、意大利和馬來西亞等，這些國家雖然處於相對較弱的起始位置，但在特定領域具有相對優勢。以印度為例，每年有大約170萬名畢業生獲得STEM學位，超過所有G7國家的STEM畢業生總數。
其他國家的數字基礎設施、創新和投資能力相對不發達，數字技能相對落後，落後於第一二三梯隊國家。
4
人工智能和自動化將對工作產生深遠的影響
AI and automation will have a profound impact on work
即使人工智能和自動化為企業和經濟帶來了很大的利益，但預期會對工作造成重大幹擾性的影響。
大約有一半的工作活動（不是工作）是技術上可自動化的
通過對“自動化和人工智能對工作的影響”的分析表明，一些類別的活動在技術上比其他活動更易自動化。其中包括高度可預測和結構化環境中的物理活動以及數據收集和數據處理等，這類工作大約佔據了所有部門開展的日常工作的總數的一半。
最不易受影響的種類包括管理他人、提供專業知識以及與利益相關者交互的工作。高度自動化活動的密度與國家、部門、職業都有關係。研究發現，60％的職業中有約30％的活動是可以自動化的，只有約5％的職業中幾乎所有活動都是可以自動化的。換句話說，更多的職業將部分自動化而不是全部自動化。
對工作的三個影響：失業，就業增加，改變就業機會
採用自動化並影響實際工作的速度和程度將取決於技術可行性之外的若干因素，包括部署和採用的成本，以及包括勞動力供應數量、質量和相關工資在內的勞動力市場動態。勞動力因素是導致發達經濟體和發展中經濟差別的主要因素。
鑑於所有這些因素的相互作用，很難做出預測但可以開發出不同的情景。
首先是失業問題。2016年至2030年的中點應用場景（midpoint adoption scenario）表明，約有15％的全球勞動力（4億工人）可以通過自動化取代。
第二是獲得的就業機會。我們根據預期的生產率增長和考慮工作需求的幾個驅動因素，制定了2030年的勞動力需求情景。這些驅動因素包括收入增加（尤其是新興經濟體的收入增長），以及人口老齡化、基礎設施和建築投資、能源轉型支出以及技術開發和部署支出增加的醫療支出。
通過這些因素和其他催化劑獲得的就業崗位數量大約在5.55億至8.9億之間，約佔全球勞動力的21％至33％。也就是說，除極端情況外，工作需求的增長將抵消自動化失去的工作崗位的數量。然而，在許多擁有年輕人口的新興經濟體中，為進入勞動力市場的工人提供就業機會已經極具挑戰性在發達經濟體中，失去的工作與創造的工作之間的大致平衡也是老齡化的結果，因此進入勞動力市場的人數減少了。
隨著機器越來越多地進入工作場所，人類的工作崗位也會發生變化。由於前面提到的自動化，我們的工作也會發生變化，受到變化影響的工作比造成的失業更多。
勞動力轉型非常重要
即使在2030年人們有足夠的工作，但伴隨自動化和人工智能應用帶來的工作轉變也是非常重要的。
首先，數百萬工人可能需要改變職業。其中一些改變將發生在公司和部門內部，但大多數的變化將發生在部門甚至地區間。雖然在高度結構化的環境和數據處理中的物理活動相關的職業將會減少，但其他難以自動化的相關職業數量將會增長。這些職業包括經理、教師、護士、技術和其他專業人士，以及在特殊環境中工作的工人。這些變化可能並不順暢，可能導致失業率的上升。
其次，工人在未來的工作中需要掌握不同的技能才能生存。對溝通和同理心等社交和情感技能的需求也會同時增長。自動化也將促進更高認知技能的需求，特別是批判性思維、創造力和複雜信息處理能力；反之，對物理性和手工技能的需求將下降，但在許多國家，這些物理性和手工技能仍將是2030年需求最大的一類勞動力技能。技能轉變的步伐一直在不斷加速，這可能會導致對某些技能的過度需求和對其他技能的過度供應，造成一種供需不平衡的現象。
第三，隨著越來越多的機器與人一起工作，工作場所和工作流程也會發生變化。例如，隨著商店引入自助結賬機器，收銀員將從掃描商品的工作流程轉移到為顧客回答問題或對機器故障排除。
最後，自動化可能會對發達經濟體的平均工資帶來一定的壓力。目前發達經濟體的許多中等工資崗位都是可以高度自動化的活動，其次是製造業和會計等領域。高薪工作崗位將大幅增加，特別是對於高技能醫療和技術或其他專業人員。然而預期創造的大部分工作崗位通常工資結構都比較低，比如教師和護理助理。
鑑於現有技能短缺和教育體系受到挑戰，以及在職培訓和工人過渡支持支出下降的趨勢，許多經濟體（尤其是經合組織國家）在解決這些轉變的過程中，都陷入了困境。還有許多經濟體正在經歷收入不平等和工資兩極分化的問題。
5
人工智能還將帶來社會效益和挑戰
AI will also bring both societal benefits and challenges
除了經濟利益和挑戰外，人工智能還將以積極的方式影響社會，因為人工智能有助於解決從健康和營養到平等和包容在內的社會挑戰。但人工智能也會引入濫用等需要解決的新問題。
人工智能可以幫助解決一些社會最緊迫的挑戰
通過將常規工作、不安全的活動以及人類容易出現人為錯誤的活動自動化，人工智能可以提高人們的工作效率，使人們的生活和工作更加安全和高效。一項針對美國的研究預測，用更精確的自動駕駛汽車取代人類駕駛員可以減少事故發生率，每年挽救數以千計的人類生命。
人工智能可以減少人類在海上石油鑽井平臺和煤礦等不安全環境中工作的需求。DARPA就正在測試可以部署在災區的小型機器人，以減少人類可能受到的傷害。還有一些相關的AI功能。比如對手機拍攝的皮膚照片進行圖像識別和分類可以評估痣是否是癌症，以促進疾病的早期診斷，緩解皮膚科醫生診療病人數有限的問題。物體檢測可以通過識別汽車和燈柱等障礙物，幫助視障人士導航和與環境互動。利用自然語言處理監測和分析短信可用於跟蹤疾病爆發。
AI需要解決包括意外後果、 濫用、算法偏見以及數據隱私問題在內的社會問題
從經濟角度來看，需要解決個人、企業、部門甚至國家之間日益擴大的經濟差距的難題，這些差距可能會成為部署的意外後果。其他受關注的領域包括人工智能的使用和濫用。範圍包括從監視和軍事應用的使用到社交媒體和政治中的使用，以及具有社會效應的領域，例如刑事司法系統。我們還必須考慮人工智能技術被惡意濫用的潛在可能性，比如在網絡安全領域。
算法以及用於訓練算法的數據可能會引入新的偏見，或使現有的社會和程序偏見長期存在並制度化。例如，開發者利用有限的面部群體樣本訓練的面部識別模型可能無法應用於更廣泛的人群。
數據隱私和個人信息的使用也是AI發展必須要解決的關鍵問題。歐洲通過“通用數據保護條例”在這一領域處於領先地位，該條例對數據收集提出了更嚴格的同意要求，為用戶提供了被遺忘權和反對的權利，並加強了對收集、控制和處理的組織的監督，並對未遵守規定的企業處以罰款。網絡安全和深度偽造技術可能會被用於操縱選舉結果或進行大規模欺詐活動，也是亟需解決的問題。
6
需要優先考慮的三件事
Three priorities for achieving good outcomes
人工智能對企業和經濟的潛在好處以及技術應對某些社會挑戰的方式，應鼓勵企業領導者和政策制定者接受並應用人工智能技術。與此同時，人工智能技術的潛在挑戰也不容忽視，包括勞動力影響和其他社會問題。 亟需解決的主要挑戰包括：
應用挑戰
考慮到人工智能帶來的商業價值，以及對經濟增長和社會利益的潛在好處，我們有興趣擁抱人工智能。企業和國家有強烈的意願追隨美國和中國等全球領導者的步伐。人工智能應用的增加和廣泛部署需要技術進步作為基礎，並確保所有潛在用戶都可以從AI中受益。可能需要的措施包括：
1. 進一步投資並繼續推進人工智能研究和創新，確保所有人都能分享AI紅利。
2. 擴大可用數據集的範圍，尤其是在其對經濟和社會帶來更廣泛利益的領域。
3. 投資人工智能相關的人力資本和基礎設施，以擴大能夠創建和執行人工智能解決方案的人才基礎，以跟上全球人工智能領導者的步伐。
4. 鼓勵企業領導者和政策制定者提高對AI技術的認識，以指導其決策。
5. 支持現有的為組織和國家的最終AI部署奠定基礎的數字化工作。
未來的就業挑戰
從解決自動化帶來的潛在破壞性影響出發，就是要確保經濟和生產力的增長，這也是就業增長和日益繁榮的先決條件。政府還需要培養商業活力，因為創業和更快速的新業務的形成不僅可以提高生產力，還可以推動創造就業機會。解決與技能、工作和工資相關的問題需要採取更具針對性的措施。包括：
1. 通過關注STEM技能以及創造力、批判性思維和終身學習來不斷髮展教育系統和變革學習場所。
2. 鼓勵私人和公共部門對人力資本的投資，可以通過類似於研發投資的激勵和信貸來實現。
3. 通過支持更好的資格認證和匹配以及支持各種形式的工作來改善勞動力市場活力。
4. 重新思考收入問題，除了考慮金錢外，還要考慮工作的意義和尊嚴等因素。
5. 借鑑世界各地的最佳做法和新方法，重新考慮受影響工人的過渡支持和安全網（safety net）。
AI的責任挑戰
如果公眾因人工智能侵犯隱私、存在偏見或被惡意使用而對人工智能失去信心，或將不平等的加劇歸咎於人工智能，那麼人工智能將不會履行其承諾。在解決濫用問題的同時應該建立對其為善能力的信心。具體方法包括：
1. 加強消費者、數據、隱私和安全保護。
2. 建立一個共享的通用框架和一套有益和安全使用AI的原則。
3. 共享最佳實踐和持續創新以解決安全性，偏見和可解釋性等問題。
4. 在業務和國家競賽中取得適當平衡，以引領AI，確保人工智能的優勢得到廣泛應用和共享。
（全文完）
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