关于2020 年人工智能的未来预测

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“ 人工智能带来的巨变将会迅速扩大，它将越来越可怕。

人工智能非常复杂，而且发展速度很快。任何人都不可能对其未来几年的发展方向做出准确的预测。但就人工智能在近几年的发展趋势来说，我们可以给出一些大概的预测，并指出其会对企业、政府和社会产生哪些影响。一些新兴的趋势已经开始展现。

一、在影响就业之前，人工智能将会对雇主产生影响

长期来看, 人工智能不会摧毁就业市场——至少在今年是不可能的。但是企业面临着一个重大挑战：只有汇集了来自不同种类的数据以及不同学科的团队成员时，人工智能才能发挥出最大的效果。同时，它还需要借助相应的结构和技能来实现人机协作。但是大多数企业都把数据存放在联合企业和团队的数据库里。 很少有企业开始为员工提供他们所需要的基本人工智能技能。普通的企业还没有准备好满足人工智能的需求。

可能你读到过很多这样的新闻：机器人和人工智能将会摧毁工作机会。但我们并不这样认为。我们看到一个更加复杂的情况成为焦点，人工智能将会促进就业市场逐步演变，只要正确的应对这一趋势，就会对就业产生积极的影响。新的工作机会将抵消那些失去的。人们仍然会进行工作，但他们会在人工智能的帮助下更高效地工作。

同样，你也可能听说了人工智能击败了世界上最厉害的国际象棋大师。但并不是每个人都知道什么才能击败人工智能象棋大师：一个“人机结合”系统，或者人和人工智能作为一个团队去下棋。人类能够从人工智能合作伙伴那里获取建议，但也可以自由的推翻它。这是两者建立联系的过程，也是取得成功的关键。

这种无与伦比的组合将成为未来劳动力队伍中的新常态。考虑一下人工智能将会如何加强产品设计的过程：人类工程师定义每个零件使用的材料、特征和各种约束条件，并将其输入到人工智能系统中，从而生成大量模型。然后，工程师可以选择其中的一个模型，也可以改进他们的输入，然后让人工智能再次尝试生成模型。

这种模式是人工智能促进经济发展的一个原因。然而，不可否认的是，在一些行业，经济体和企业（尤其是那些涉及重复性工作的行业，经济和企业）中，工作将会改变或被淘汰。不过，在接下来的两年内，影响相对有限：根据国际就业自动化研究估计，到2020年，存在高度自动化风险的就业岗位仅约3％。

为什么一些企业会成功，一些企业会失败？

在2018年，企业将开始意识到他们需要改变他们当前的工作方式。在他们这样做的时候，他们需要特别留意之前发生的事情：失败的技术转型。发生这种情况的原因有很多，但有两个原因与许多企业接近人工智能的方式有关。一是不会变通，对号入座；二是孤岛上进行思考和工作。

精通人工智能的员工不仅仅需要知道如何选择正确的算法，以及将数据输入到模型中。他们还需要知道如何解释结果，以及什么时候让算法自主决定，什么时候该介入其中。

同时，不同团队之间的相互协作才能有效使用人工智能。想象一下一个帮助医院工作人员决定批准哪些医疗程序的人工智能系统，它不仅需要来自医疗和人工智能领域专家的投入，还需要来自法律，人力资源，财务，网络安全和合规团队的投入。

大多数企业喜欢设定界限，让特定的团队负责某些领域或项目，并据此分配预算。但是人工智能需要多学科团队齐心协力解决问题。之后，团队成员继续进行其他挑战， 但是会继续监控并完善第一个挑战。

就人工智能而言，和其他许多数字技术一样。企业和及教育机构应该少考虑一些工作title的问题，多关注一些工作任务、技能和思维方式方面的问题。这意味着要拥抱新的工作方式。

影响

（1）人们将普遍接受人工智能

随着人工智能的发展，人们将会意识到人工智能摧毁工作只是一场虚惊。人们可能会更乐意接受工作场所和社会中的人工智能。关于人工智能抢走我们工作的言论将会销声匿迹，人们将会谈论机器人使我们的生活或工作更将容易的话题。这将会倒逼企业更快的拥抱人工智能。

（2）企业将开始重组

这将是一个漫长的过程，但一些具有前瞻性思维的企业已经开始改变将数据存放在联合企业和团队的数据库里的格局。一些企业也开始大规模地增加人工智能和其他数字技术所需要的劳动力。这种增加不仅仅是教员工掌握新的技能，它还将教导员工掌握一种强调与同事和人工智能合作的新思维模式。

二、人工智能将融入现实，开始发挥其效用

它可能不会成为媒体的头条新闻, 但人工智能现在已经准备好了，能够自动完成日益复杂的流程，识别出能够创造商业价值的趋势，并提供具有前瞻性的情报。

这带来的结果是, 人们的工作量减少, 做出的战略决策也变得更好了：员工的工作也比以前更好了。 但是, 由于传统的投资回报率（ROI）策略可能无法准确地识别出这一价值，企业将需要考虑采取新的指标，以便更好地理解工智能可以为它们做什么。

54%的高管表示，人工智能解决方案提高了生产力。

在很多媒体的报道中，以人工智能为动力的未来看起来非常神奇：自动驾驶汽车组成的车队基本上不会遇到车祸或者交通拥堵；机器人医生诊断疾病通常只需要几毫秒；智能的基础设施将会优化人员与货物的流动，并在需要修理之前自动维护。在将来，所有的这些可能都会发生，但不会出现在今年。

在接受调查的高管中，他们认为人工智能对他们的成功至关重要：72％的人认为这将是未来的商业优势。但我们面临的问题是：当下它能为我们做什么？答案就在这里。

提高人的生产力

如果人工智能听起来可能让人感到牵强附会，那么，能够执行繁琐重复性的白领的任务的工具，能让管理者们把时间花在分析上，听起来怎样？那么，一个能够识别欺诈行为并提高供应链弹性的方法呢？

这就是人工智能在2018年的价值：不在于创造一个全新的行业（未来十年），而在于增强现有员工的能力，为现有的企业增加更多的价值。主要有三种方式：

1. 将那些对于老技术来说过于复杂的流程自动化；

2. 从历史数据中发现趋势以创造商业价值；

3. 提供具有前瞻性的情报来使人们更好地下决策

从繁琐的任务中获得价值

想象一下大多数公司的财务部门是如何花费大部分时间的：浏览来自ERP，支付处理，商业智能和其他系统的数据。许多员工每天要花费数小时的时间研究法律合同和电子邮件，或执行一些普通的交易任务。

这带来的结果是，许多金融专业人员在有其他日常工作剩余时间的时候，才会进行增值分析。

现在想象一下，有一个人工智能系统能够扫描所有的数据，发现趋势和异常情况，自动执行许多交易，并标记相关问题以便进一步跟进。想象一下，这个人工智能系统还会识别和解释可能存在的风险，并提供数据驱动的预测来支持管理人员的分析和决策。

它听起来可能没有智能城市那么性感，但这种实用的人工智能现在已经准备就绪。它通常是“偷偷地从后门溜进来”。来自Salesforce，SAP，Workday和其他公司的企业应用程序套件正在越来越多地拥抱人工智能。

影响

（1）业务问题将会打开通向人工智能的大门

领导者没必要为了人工智能而采用人工智能。想法，在他们寻求商业需求的最佳解决方案时，人工智能将发挥越来越大的作用。企业是否想要实现自动化计费？自动化执行普通的会计和预算等众多合规的功能是否想要将采购、物流和客户服务部分自动化？人工智能很可能会成为解决方案的一部分，无论用户是否能够察觉到它。

（2）需要采用新的投资回报率衡量策略

有时衡量人工智能价值的最佳方法是使用与其他商业投资相同的指标：收入增加或成本降低等。 但是人工智能带来的好处往往是间接的，所以企业需要探索其他衡量投资回报率的指标。 自动化的全职员工可以捕捉到人工智能是如何将劳动力从平凡的任务中解放出来的。 其他指标可以显示出人工智能是如何改善人们的决策和预测的。

最后：

人工智能大热，这已经是不争的事实。底层技术的成熟发展，倒逼着应用层不断有新产品涌现。那些黑科技的产品究竟是噱头还是风口；同质化的语言设备，究竟几斤几两；高调发布的公司，是真实力还是假自信……