學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生
學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生

本文摘自《AIQ:不管你願不願意,現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代》,商業周刊出版

AI焦慮症? 找個方法跟人工智慧共存下去

前文已經提過,我們的學生對於人工智慧有多興奮、以及全球各大企業如何積極地投入AI的發展。但是,如果說所有人都對這些新技術如此看好,那可就言過其實了。事實上,很多人對於工作就業、數據隱私、財富集中、或是俄羅斯人擁有傳播假新聞的Twitter機器人等問題感到焦慮。還有一些人,其中最著名的是Tesla電動汽車公司和SpaceX太空探索技術公司幕後的企業家伊隆·馬斯克(Elon Musk),甚至描繪出更可怕的景象:機器人變得有自覺意識,發現自己不喜歡被人類統治,因此開始用矽拳來統治人類。

先來談談馬斯克的憂慮吧。他的觀點引起了許多人關注,或許是因為億萬富翁在談論AI時,大家都會特別注意吧。馬斯克聲稱,在開發人工智慧科技時,人類正在「召喚惡魔」,而智慧機器是「我們最大的生存威脅」。

讀完本書之後,你將可以自己決定這些擔憂是否合理。但我們想事先提醒你,人們很容易陷入認知科學家所謂的「經驗性直觀推論法」(availability heuristic)的陷阱,亦即依據個人經驗中最容易立刻聯想到的事例,來評估相關事件發生的可能性。就人工智慧而言,這些例子多半來自科幻小說,其中絕大多數都是邪惡的 ,諸如《魔鬼終結者》、《星艦迷航記》、或是《2001太空漫遊》。我們認為這些科幻作品的例子造成了強大的錨定效應(認知偏差),讓許多人接受了「邪惡AI」的說法,而不加以懷疑。

畢竟,我們有豐富的想像力能拍出這種電影,並不代表我們真的有實現的能力。至今,還沒有任何人有辦法打造具有一般智慧的機器人,像人類一樣聰明、或如「魔鬼終結者」一般。也許你的後代子孫會想辦法辦到,也許他們甚至能夠編寫程式機器人去威嚇伊隆·馬斯克的遙遠後代,但那將會是他們的選擇、也是他們的問題,至今檯面上都還看不到任何一點這種發展的可能性。現在以及可預見的未來,「智慧型」機器只擅長在其專門領域中表現聰明的一面:  

Alexa可以為你朗讀義大利肉醬麵的食譜,但是它不能替你切洋蔥丁,也肯定不會手持菜刀對你發脾氣。

無人自動駕駛汽車可以載你到足球場,卻不能做球賽的裁判,更不用說能夠自己決定要把你綁在球門柱上,踢球攻擊你的要害。

再說,現在就開始擔心機器人具備自我意識,就好比德哈維蘭飛機製造公司(De Havilland Aircraft Company)在1952年試飛第一架商用噴射客機時,就開始擔心超高速飛行至遠距星系的影響。現在擔心這些都還太早了,眼前還有更重要的事情需要擔心。比如,延續噴射客機的比喻,為現今所有「飛機」制定明智的政策。

制訂政策的問題連帶引出我們對AI更多合理、切身相關的疑慮。人工智慧會造成全民失業的世界嗎?未來的機器可以對你的生活做出重大決定,卻毋須承擔任何責任嗎?最聰明機器人的擁有者終會掌握未來的世界嗎?

這些問題非常重要,無論是在科技研討會議上、世界各大新聞媒體、以及大學同事午餐閒聊的話題中,我們聽到大家不斷在討論。我們必須事先聲明,你不會在這本書中找到這些問題的解答,因為我們也不知道答案。就像我們的學生一樣,我們對於人工智慧未來的發展十分樂觀,希望讀者看完這本書之後,也會認同這種樂觀的態度。然而,我們並不是勞工經濟學家、政策專家,也不是算命師。我們是數據科學家、也是學者,這意味著我們的本能就是堅守自己的學術路線,對自己的專業知識充滿信心。我們可以傳授人工智慧的知識,但我們無法告訴你未來世界的發展將會如何。

別被AI嚇到,生活上擁有它可是事半功倍

然而,我們可以肯定地告訴你,一些AI相關主題常見的論述觀點,都是不完整的。這些說法強調大型科技公司的財富和權力,卻忽略了AI不可思議的普及化和傳播發展。它們強調機器使用存有偏見的數據做出重大決定的危險,卻沒有意識到我們早已生活在人類決策偏見之下、或深受其害。最重要的是,這些論述十分關注機器可能剝奪人類的權益,卻忽略了我們將得到的回報,例如不同類型卻更好的工作、新的便利、免於苦差事且更安全的工作場所、更完善的醫療保健、更少的語言障礙、新的學習和決策工具,這些回報讓我們更聰明、更精進。

再來談談工作就業的問題。在美國,儘管人工智慧和自動化成為經濟發展的動力,從2010年到2017年,失業救濟人數仍持續創下新低。在中國,機器人自動化的步伐變得更加快速,工資卻連年飛漲。這並不代表AI沒有威脅到個人的工作機會。影響已然產生,也會繼續構成威脅,就像電動織布機威脅紡織工的工作、汽車取代馬車伕的工作一樣。

新技術總是會改變經濟所需的勞動力結構,造成某些領域的工資不斷下跌、某些領域則不斷飆升的壓力,人工智慧也不例外。我們強烈支持就業培訓和社會福利計劃,為那些被技術取代的人提供實質的幫助。或許正如許多矽谷老闆所想,全球化基本工資甚至可能成為解決之道。我們不敢妄下斷語,不過,AI未來將造成人類失業的這種論述,目前為止尚未完全得到實證的支持。

接著是市場獨占的問題。亞馬遜、Google、Facebook和Apple都是實力堅強的科技巨頭。最重要的是,面對那股強大力量,我們必須保持警惕,以免它被用來扼殺競爭或削弱民主規範。但也別忘了,這些公司之所以成功,是因為他們提供了人們喜愛的產品和服務;只有不斷創新,才會取得成功,這對大型機構來說,並不容易。此外,我們也看過許多預測,認為今天的科技巨頭將永遠保持主導地位,但其實這些預測通常無法印證過去,更不用說未來。

還記得戴爾(Dell)和微軟(Microsoft)曾經是電腦界龍頭嗎?還記得諾基亞(Nokia)和摩托羅拉(Motorola)獨佔手機市場的盛況,熱門的程度令人難以想像?還記得每位律師人手一支黑莓機(Blackberry)、每個樂團活躍於MySpace 社群網站、每台伺服器都來自昇陽電腦(Sun Microsystems)的年代?還記得美國在線(AOL)、百視達影業(Blockbuster)、雅虎(Yahoo)、柯達(Kodak)或是索尼隨身聽(Sony Walkman)?企業起起落落,時間不斷流逝,科技發明卻越來越酷炫。  

我們對於AI崛起有個實際的看法:AI時代己經到來,未來會更加速發展,不管我們喜歡與否,這些技術將帶來巨大的好處,也將不可避免地反映我們文明的弱點。因此,要加以提防,不管是在隱私權、平等權、現有的機構、甚至是還沒有人想到的東西,我們必須用明智的政策來應付這些危險。如果我們希望在「熱門話題」和140個字元的世界裡制定明智的政策,我們必須達到某種社會境界──在這個社會中我們可以平衡地討論這些問題、反思問題的重要性和複雜程度。本書不會進行這個討論,但如果你想在討論中充分掌握內容,本書會提供你所需的知識。

了解AI與數學運作,學習用機器思維思考,讓你開始有不同決定

在開始之前,我們認為有必要提醒讀者:在這本書中你會碰到一些數學問題。然而,就算你自認為對數學很沒天份,請不要擔心,人工智慧的數學其實是非常簡單的,我們保證你能夠掌握。同時,我們也向你保證,下一點功夫是值得的:如果你理解AI背後的一些數學運作,你會發現它不再那麼神秘難解。

我們本來可以寫一本關於人工智慧卻又不參雜數學的書,畢竟,若照我們一直以來所聽到的說法,你可以選擇數學或朋友,但不可能兩者兼得。編輯最初懇求我們採取這種方法,低聲嘀咕著:「每多一個數學符號就損失3千名讀者」、「每多一個希臘字母就損失5千名讀者」之類的。無論如何,我們的回應是:該死的不可能(no δαμυεδ way),根據經驗,我們對讀者的信心絕對不止如此。我們兩位已經教了40年的數據科學和機率,其中包括許多MBA碩士生和大學生;他們在來到課堂之前,滿腦子充斥著討厭數學這種可怕的病毒思想。

然而,當他們明白這些超酷的人工智慧應用程式,從Alexa語音助理到圖像識別究竟如何運作時,我們看到這些學生的眼睛興奮地發亮。說穿了,不過就是大數據的概率罷了。他們這才開始明白,數學方程式根本沒有那麼難以理解。最後,他們甚至感受到數學的力量,意識到在正確的環境下,學習用一點機器思維來思考,也就是運用數據和機率規則做出決定,甚至可以幫助他們成為更聰明的人。 

所以,在接下來的7個章節中,我們將為你介紹七位精彩可期的歷史人物,每一位都有重要的經驗可傳授,告訴你為什麼聰明的機器需要聰明的人,反之亦然。你將會得到更高的AIQ和全新的領悟、讚歎人類多麼聰明,能夠將自己的創意構想和科學技術完美融合在一起。

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從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?
從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?

隨著越來越多的企業開始擁抱AI ,以及雲端與混合辦公的快速發展,企業內部各項應用程式與機敏資料大規模向多雲及 SaaS 環境遷移,傳統以「邊界防禦」為核心的資安堡壘正在失效。當企業邊界因遠距協作、邊緣運算及爆發式成長的 IoT 非受管設備而變得模糊,攻擊面隨之急遽擴大,讓過往依賴 VPN 與單點式防火牆的防護機制,在面對分散式 IT 環境時顯得捉襟見肘。

這種環境的破碎化,為企業帶來了前所未有的治理挑戰:IT 團隊不僅難以精準掌握「誰」正在「何地」存取「哪些」資源,更面臨各據點間安全控管標準不一的困境。一旦駭客突破薄弱的邊緣節點,傳統缺乏細緻控管與整體可視性的架構,將使其能輕易在網路內部橫向移動,讓企業曝露於巨大的商業風險之中。

面對 AI 時代日益複雜的威脅,建立一套從邊緣到雲端、從使用者到應用程式皆能覆蓋的整體性網路安全架構,已成為企業轉型的關鍵課題。

HPE Networking 以「全域零信任」重塑資安防禦架構

面對 AI 驅動的工業化網路犯罪,傳統「檢查清單式」防禦已難以應對具備專業分工的全球化攻擊組織,因為如今駭客透過人工智慧技術將攻擊手段自動化、精準化與規模化。HPE Networking 台灣區總經理林蒲英指出,資安已從技術選項轉變為企業生存準則。隨著企業IT架構日益分散,安全防護不能再是事後補強或附加的功能,而是必須內建於網路架構的核心。為此,HPE Networking 結合 AIOps 與零信任架構的安全網路戰略布局,協助企業深度融合網路連線與安全性,將防禦重心從脆弱的傳統邊界防護轉向「全域零信任」與「自主防禦」的堅實基礎。

建構全方位防禦矩陣:從存取控管到核心資料中心的安全實踐

HPE Networking 透過整合式安全架構,從使用者入口、傳輸連線到資料中心內部,提供層層遞進的防護力,協助企業打造真正可落地的零信任防護架構。

首先,針對最前線的身分與裝置權限,HPE Networking 提供基於雲端的網路存取控制解決方案Central NAC與Mist Access Assurance,透過自動識別並驗證所有連線裝置的身分,統一控管使用者與裝置的網路存取權限,避免未授權連線成為資安破口。相較傳統地端 NAC 架構,企業透過雲端管理模式,得以簡化存取策略與維運流程。

當流量離開終端進入傳輸階段,HPE Networking提供的SASE解決方案則扮演了連線安全的守護者。此單一雲端原生平台整合SD-WAN 與 SSE,讓使用者無論身處家中或外部據點,皆能安全存取企業應用。而透過集中化策略管理,企業也能在跨據點與多雲環境中維持一致性的安全防護與使用體驗。這種將資安功能移至雲端邊緣的做法,不僅大幅降低了傳統 VPN 造成的延遲,更確保了存取應用程式時的資料安全。

針對最具商業價值的資料中心與多雲環境,HPE Networking 則有 HPE Aruba Networking CX 10000 與 HPE Juniper Networking SRX 等關鍵解決方案,除具備東西向流量檢測外,亦能透過微分段(Micro-segmentation)技術,有效降低威脅在內部網路橫向擴散的風險,這就像是在建築內部加裝了無數道防火門,即便駭客僥倖攻破某一節點,也會被限制在極小的範疇內,無法在內部橫向移動,化解核心資產遭竊的風險。

此外,為了建立全面防禦基礎,HPE Juniper Networking SRX次世代防火牆則提供從分支、園區到資料中心與雲端的一致性防護能力,並整合 AI 驅動的進階威脅防護、安全情報與零信任機制等,能主動偵測並攔截潛在攻擊,為企業打造出兼具廣度與深度的現代化網路安全防線。

阿根廷娛樂度假村以 AI 驅動的零信任網路,推動智慧營運升級

HPE Networking 的解決方案已在全球多個場域,驗證其價值。以阿根廷綜合娛樂度假村 City Center Rosario 為例,為因應數位支付與 IoT 應用的聯網需求,該度假村需將原本封閉的賭場網路,轉型為高效能且高安全的對外連線架構。

透過導入 HPE Aruba Networking CX 10000交換器,利用內建狀態式防火牆實現微分段,該度假村得以提供更細緻的資料安全防護,讓賭場裝置能安全串接SaaS支付應用,並省下巨額傳統防護成本。此外,結合 HPE Aruba Networking Central 的 AIOps 管理與 ClearPass 的動態分段,該園區成功實現自動化身分識別與權限控管;此AI 驅動的整合架構不僅確保全天候營運韌性,更讓 IT 團隊能從繁雜維護中解放,轉而專注於最佳化賓客的個人化數位體驗。

網路與資安深度融合架構,支撐網路全方位防護的關鍵基礎

力麗科技經銷事業部總經理劉濬瑋指出,隨著企業數位轉型深化,資安已從單一防護機制,轉變為支撐營運的關鍵基礎。透過 HPE Networking 兼具效能與安全的全方位網路解決方案,結合 AI 驅動的自動化管理與智慧偵測,企業能建立從邊緣到雲端一致的防護策略,有效降低風險,確保在 AI 浪潮的快速迭代中,強化企業營運韌性,提升競爭優勢。

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