近些年,由于数据收集和整合、算法以及计算机处理能力的进步,使得科学家和工程师在开发人工智能(AI)方面取得了长足的进步。突然之间,机器已经能够完成那些曾经需要具备人类认知能力才能完成的任务。

 

而在过去,计算机只能执行那些已经编写好的固定程序。而现在,人们可以提供一个可供计算机学习的通用策略,使它们能够在无需被重新编程的情况下处理新的数据。

 

目前,许多类似这样的机器学习系统已经投入商业使用。在金融、医疗保健和交通等领域,机器学习系统的应用越来越广泛。这些体系已经开始在十个东盟(东南亚国家联盟,英文名称 ASEAN)国家产生影响。

人工智能开发的两个全球主要中心是美国和中国。

美国已经率先开发出许多应用程序,中国仍位居第二,但发展势头迅猛。相比之下,东盟国家处于落后地位,但其每个成员国在人工智能方面都有一些进展。其中,新加坡的研究成果最丰富,而在马来西亚和越南等地,也能看到一些早期成果,这非常令人鼓舞。尽管人工智能工具正在被在交通、金融服务、医疗保健和媒体等行业采用,但科技行业仍然处于发展的最前沿。

 

由于人工智能技术能够显著提高生产率,它可能会对东南亚地区的经济以及那里的工人产生破坏性影响。

 

之前发布的MGI研究估计,目前已有的人工智能技术有可能使东盟四大经济体现有工作活动的一半走向自动化:印度尼西亚(52%),马来西亚(51%),菲律宾(48%)和泰国(55%)。这些工作目前产生的工资超过9000亿美元。

 

然而,值得注意的是,技术可行性并非是影响工作岗位自动化的唯一因素。企业还将考虑购买和实施技术的成本、劳动力市场动态、商业利益、监管以及社会认可等因素。但似乎许多现有工作的性质都将发生改变,并且越来越多的工作需要与机器进行互动,为此东南亚地区将需要发展新型的劳动力技能。

 

如果以正确的方式利用AI技术,就有可能为东盟国家带来积极的社会影响。例如,机器学习创新可以改善信用模型,增强金融包容性。人工智能解决方案能够提供新型预防性医疗和远程医疗,协助疾病诊断,还可以加快新药的开发。自适应学习算法可以在实现虚拟教育和个性化教学中发挥作用。为了实现这些用途,东南亚的大部分地区将需要建立基础的数字设施和数据生态系统。

 

对于东盟的大多数企业来说,它们都将需要对其管理文化做出根本性的改变,包括采用数据驱动的决策方式;其中最重要的是,与专业公司建立创新的合作关系,孵化人工智能领域所需的稀缺技能。此外,企业需要优先投入资金和人力,制定出加强数据基础设施建设的有效方法。


虽然几乎没有什么职业能够实现完全自动化,但当前60%的职业中都包含至少30%可以通过自动化技术来完成的活动。5%的职业可100%由自动化完成,大约60%的职业包含至少有30%可由自动化完成的工作。

 

那些工作内容中包含大量的数据收集、处理或固定程序的职业将会首先被波及。这些职业包括食品加工、办公室管理和工厂化生产。这对劳动力市场的影响可能是巨大的。

 

在东南亚,MGI发现,目前已有的技术可以使印度尼西亚、马来西亚、菲律宾和泰国一半以上的工作活动实现自动化,其比例分别为52%51%48%55%。这些工作目前产生的工资超过9000亿美元。

 

但这并不意味着,仅仅因为技术上可行,企业就会在一夜之间用机器取代工人。

 

企业实现自动化的速度和范围将取决于它们如何看待商业案例,权衡这些技术系统的成本以及易用性、劳动力市场动态、可能创造的价值、客户体验、自身能力、监管和社会接受度等。

 

由于过去曾经出现的技术中断,人工智能有潜力大幅提升生产率,而生产率一直以来都是创造收入增长和促进经济繁荣的关键。

 

MGI估计,假定被取代的人类劳动力可以被重新部署到仍能像2014年一样有效率的岗位上,那么人工智能的普及每年将会给全球GDP带来0.8%1.4%的增长。但这个机会不仅仅是在今天提高了效率,它还为未来的增长创造出了新的途径。

 

在我们对人工智能高管的调查中,他们中的20%将劳动力成本节约作为他们采用人工智能的主要动机。但更多的人(25%)表示,他们引入人工智能是为了扩张业务。

 

人工智能仍处于发展早期阶段。即使在发达经济体,仍有大量的基础工作要做。由于人们在数据可用性、算法复杂度和计算能力等方面的重大进步,这项技术本身也在飞速发展。人工智能技术将引领新一波社会生产率的增长,完全改变工作的性质,同时淘汰那些不把它们纳入核心战略的企业。接下来的关键问题是,这种颠覆如何对整个社会产生益处。

2018-05-25

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