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 。
【商业决策未来或被AI承包？】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 。
在她看来， 机器学习面临一些挑战， 第一个挑战是数据标注 。 机器学习需要上千万的数据点， 这些数据需要得到标注 。 “对于文字、语言、图片， 我们已经有工具和能力去进行标注， 然后来创造大的数据团， 但在其他领域如机器人方面， 我们还没有能力得到数据团 。 需求和成本问题都值得考量 。 ”丹妮拉·鲁斯说 。 第二个挑战是， 虽然通过机器学习处理了大量数据， 但处理数据不等于创造知识， 复杂计算也不能带来自主性 。
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