AI存在各種可能性及突破,暫時看來人機合一才是作出最佳決定的出路。(央視圖片)
網約車公司Uber最近已結束其AI實驗室。(美聯社圖片)
儘管 的數據科學家受到裁員或無薪假影響,但Google等科網巨頭對AI仍熱誠不減。(RTHK圖片)
深度學習技術需大量數據作訓練及調試,如人臉辨識動輒需要數十萬張照片。(美聯社圖片)
常說「世事如棋」,不過在人工智能(AI)眼中,世事倒比棋局複雜得多,任你圍棋已打遍天下無敵手,但遇著今趟世紀肺炎疫情,卻被殺過措手不及,預測能力大打折扣,更連累不少炙手可熱的數據科學家被裁員。(文:方毅)
人工智能近年被廣泛應用於商業世界,無論是分析債仔還款能力、消費者購物習慣,甚至追蹤市場情緒以作出投資決定,都有AI技術的手影,而深度學習更是近年崛起成主流的AI技術,這門技術需要大量相關數據作訓練及調試,如人臉辨識便動輒需要數以十萬張照片。儘管如此,其判斷及預測能力仍受制於這些訓練數據,譬如過去的相片庫以白人為主,便令這些數據訓練出來的AI,對有色人種或亞裔人的辨認能力較差。
預測能力大減
今次疫情席捲全球,令消費者的購物行為大變,衛生物資成搶手貨,奢侈品及耐用品則無人問津,市民出入作息及社交的模式大亂,如Amazon各地的頭十位熱銷產品,近日均被口罩、廁紙等全面攻陷。企業利用歷史數據訓練的AI,面對前所未見的行為表現,預測能力大減,影響的是公司的銷售預測、入貨政策,連帶根據客人昔日消費行為作出產品推薦的系統亦失準。
消費模式大改 AI未能應變
《麻省理工科技評論》最近報道,有利用AI來偵察信用卡詐騙的公司,因消費者對奢侈品的胃口大減,變相令其中一個詐騙經常出沒的訊號減弱,而信用卡消費模式的突變,亦頻頻產生警鐘誤鳴的情況,要對AI進行再培訓。亦有企業以AI分析傳媒報道的情緒字眼,來作出投資建議,但因為報道在疫情下措辭悲觀,令AI的投資建議亦變得異常偏差。
另一家以AI來為客戶度身訂造Facebook廣告或電郵廣告的公司,亦因為AI不諳疫情忌諱,仍然寫出「銷情像病毒式傳播」等字句,而要人手干預。
Uber結束AI實驗室
AI的魔法在經濟低迷下失效,令之前的天之驕子——數據科學家的光環亦褪色。據一家初創公司早前的調查顯示,已有6%的數據科學家受到裁員或無薪假影響,《華爾街日報》指網約車公司Uber最近已結束其AI實驗室。Airbnb亦裁減29名全職數據科學家,雖然一些科網巨頭如Google仍然熱誠不減,揚言這正是執平貨的機會。
當然,AI是一門方興未艾的技術,仍存在各種可能性及突破,但在找出更懂得隨機應變的技術之前,AI絕對不是一勞永逸,要不斷進修,吸納新的數據,對其未見過的情況,也可能一籌莫展。暫時看來,人機合一才是作出最佳決定的出路。
所以不要再以為,只有人會生病,電腦是可以7乘24苦幹而不怨半句兼不會犯錯的工作狂。病毒固然傷害人類健康,但原來AI亦難獨善其身。