新日微信20170611

從AI到BI的三重障礙

跌跌撞撞地發展了六十年的人工智慧（AI），近期露出了導入生活應用的曙光。科技應用的導入目的，無非是要提升人類生活品質、降低能資源的消耗、提昇總體社會的福利與效益，但導入人工智慧應用的正面效益尚未浮現（還需要整體生態系的漸臻完善），負面評價的甚囂塵上，使得各種模式創新與制度設計時的嚴重遭到質疑，甚至對執行成效將構成軟性障礙。AI的應用是全面的，生活中的每一個細節都可能找到AI的應用空間，可以冠上X，發展出各型XI。若限縮到產業關照，從AI（Artificial Intelligence）到BI（商業智慧，Business Intelligence）將決定企業組織所追求的下一代競爭力，但在人力被自動化取代的過程中，人力資源的升級轉型深深地影響了決策。

決策，由人的智慧轉向人工智慧，看似共存共榮、互利雙贏，但出師未捷身先死的障礙源自人性。由科技出發恐怕走著走著就走進死胡同，因為智慧不僅在腦、也在心，這也是深受各年齡層廣泛愛戴的李開復在系列的畢業典禮中所表達的軸心。要達到人工智慧的境界，範圍可大可小，系統越大則面對的人性的考驗越多。人性由己出發的觀點一點都不須隱晦，有損己利時的反撲，造成規模大的人工智慧在串連與整合時的重重障礙。企業在導入工業4.0（尚未及人工智慧等級的應用）前，就會面臨工會的掣肘，這是人性：沒有人會任由別人在未經合意的狀況下剝奪自己的權利。當媒體不斷宣揚機器人與人工智慧等新興科技正在快速重組工作型態，並對工作權造成替代效果之際，也同步喚醒了即將被替代者的憂患意識。即將被淘汰的人不會運用制度加以抵制，以保障自己的生存嗎？面對大勢所趨與員工抵制，雇主的人文處境異常艱困，最佳解不可得的前提下，如何溝通出最適解，可能是未來企業組織欲深化BI-enabled競爭優勢前，需要克服的第一道AI障礙。

從AI到BI的第二道障礙在於時間背離，因為在人性之外，人才的養成並非一蹴可幾的。最近參與了一個有關綠能產業人才的會議，充分地顯現出時間差對於產業進程的影響。綠能的確是永續大勢所趨，但以目前替代能源的青黃不接窘境觀之，本土綠能的產業缺口明顯，即便要引進國外業者對供電領域助上一臂之力，除了起造的相關業者外，還有營運與後續維修的業者需要積極構築產業鏈，方能竟其功。無奈政策、資源均存在許多不確定性，加上非直接相關的因素（如一例一休），資本家對投資計畫觀望的產業缺口短期無望填補。沒有產業的僱用誘因，年輕學子或許抱持永續的理念，如何賭上自己的青春是務實的人生決策；即便年輕人滿懷理想，家長恐怕也難以支持。沒有人力的投入，加上時間的淬煉，何來人才？或許等風機真的有一天架起來了，受僱員工在從試錯經驗（Try & Error），但那個過程絕非經營者的理性選擇。看似遠大恢宏的綠能願景，如何從現況的窘境鋪陳一條通達的道路，是許下AI宏願，卻當下資源難以到位的背離。緩不濟急的時程交錯，只能犧牲期程較長的人才培育和教育，而欠缺人才的產業發展，不過又是另一攤流沙、另一波的外籍廠商長驅直入、另一次錯過的產業轉型。

從AI到BI的第三道障礙是扭曲的指標，剛在Apple WWDC發表新產品的Tim Cook出席MIT畢業典禮致詞，一句「影響力不是被按了幾個讚」彰顯出當下媚俗的飢渴。廠商無所不用其極地想從各種管理技術中，找到取悅消費者的手法，因而人工智慧一時成為行銷新寵。透過對消費歷程的探索，有如智慧製造中的生命週期管理（PLM），錯誤的指標比沒有指標更可怕，從感知層一路上溯的資料如何杷梳成有意義的決策依據，輔助經營者實現最重要的社會責任：獲利，挑戰還在前頭。若沒有領域的專業知識挹注，數據從擷取到分析的種種投資均將誤導投資決策。未來經營管理的產、銷、人、發、財均將環繞數據與數據促成的人工智慧決策，從如潮水的線上行銷研究拉動的一系列經管決策，都可能在錯誤的人氣指標中鑄成大錯，偏誤的拉式決策源自偏誤的影響力基礎。慎思明辨，這個古老的智慧不比人工智慧的影響力微弱！

人性、人才、人氣，決定了人工智慧對摸索未來人類社會的速度、高度與深度，而三個障礙都與技術無關，有待更多有效對制度與模式的理論探索與實踐驗證。