【商业决策未来或被AI承包？】在日前召开的品友互动人工智能大会上 ， 麻省理工大学人工智能实验室主任丹妮拉·鲁斯教授表示 ， 人工智能正在改变商业模式 ， 也改变了“工作”本身 。 香港科技大学教授杨强则表示：“现代商业以人为中心 ， 未来商业以机器为中心 。 人和机器各有各的位置 ， 人来设计目标、提供数据、清洗和标注数据 ， 但人工智能的模型才是中心 。 AI经营的企业就像无人驾驶汽车一样 。 ”
“原来大家都是靠经验和想法来做决策 ， 这是传统商业决策的第一特点 。 ”品友互动联合创始人谢鹏表示 。 决策和实施过程需要消耗大量人工劳动 ， 每次营销的成果也无法积累和沉淀 。 “往往是广告投完 ， 受众丢光 。 ”谢鹏说 。
而用数据和技术驱动的商业实践不同 ， 既可以通过数据模型预测营销结果 ， 又可以在过程中不断反馈不断优化 。 谢鹏举了打靶的例子：“以前只能盲打 ， 不知道射出去怎么样 。 现在一边打靶一边可以知道打了几环 ， 随时调整策略 。 ”
丹妮拉·鲁斯表示：“任何有数据的企业、商业活动都能从AI当中受益 。 比如企业可以去分析历史的数据 ， 在历史数据的基础上解释过去发生了什么、预测将来发生的事情 ， 决定如何做商业决策 。 ”
杨强则表示 ， 人工智能驱动的未来企业是一个全新的题目 。 “新的技术变化和旧的商业理论需要磨合” ， 实现机器的自主学习自主决策 ， 达到“最大化效益、最小化费用”的多目标多任务 。 在这方面 ， 机器学习要做到“短、频、快” 。 “短”指从数据到模型再回到数据的环路一定要短 ， 最好其中不要有太多人为参与和决策 。 “频”指数据和反馈的获得要频繁 。 “快”指模型更新一定要快 。 “短、频、快是未来企业成功的必要条件 ， 并不是充分条件 ， 还有很多其他的条件 ， 但是这三条是必不可少的 。 ”杨强表示 。
此外 ， 杨强还强调：“AI可以进行机制设计 。 ”传统的博弈论是给定一个游戏 ， 最大化它的收益 。 机制设计反过来 ， 即确定最大化的收益 ， 再考虑如何设计这个游戏 。 在商业决策中 ， 利用AI进行机制设计可以被应用到信息推荐、广告设计等多个领域 。
但要实现人工智能对商业的赋能 ， 障碍还很多 。 “商业和企业的金钱、利益直接相关 ， 一个决策可能直接影响着企业的生死 。 ”丹妮拉·鲁斯表示 。 真实的商业环境不像AlphaGo学习围棋棋谱那样算法明确、边界清晰 ， 除了数据表现 ， 环境、社会甚至天气等很多因素都有可能施加影响 ， AI的加持只是针对计算量和算法 ， 如何结合客观现实因素作出准确判断才是商业决策的重点 。
另一个制约AI决策的现实因素是 ， 机器学习远未达到充分发展的程度 。 丹妮拉·鲁斯现场展示了一段视频：一个抱着一摞书的成年人 ， 故意向外撞击紧闭的门 ， 门不开 ， 他走开 。 一旁围观全程的18个月大的小孩看完后 ， 走到门边 ， 向内拉动把手成功开门 。 “解决问题需要深度推理 ， 现在机器学习还没有能力做到这一点 。 这其实还是一个谜题 ， 我们自己也在努力理解大脑的工作机制到底是怎样的 。 ”丹妮拉·鲁斯表示 。
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