技術轉型第一哩路!AI之外你更該關注的「IA」是什麼?

2019.12.24 by
未來商務產業焦點
技術轉型第一哩路!AI之外你更該關注的「IA」是什麼?
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現今熱詞「AI人工智慧」是現代人對於未來社會的目標之一,而在朝向這個目標之前「IA擴增智慧」將縮短人類與未來社會的距離,究竟2者有何差異呢?

如果未來的世界是指向人工智慧,那麼,在迎向人工智慧的發展過程中,有一個比人工智慧更貼近實際應用的「擴增智慧」(IA),會是現在這個階段更值得重視的一個科技趨勢。

在AI無法快速融入既有決策架構下,IA是一種更彈性的選擇。或許可以這樣比喻:AI是數位世界的革命派(Revolutionaries),IA則更像漸進式的改革派(Reformist)。

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)是這十年來的熱門技術詞彙,但擴增智慧(Intelligence Augmentation,簡稱IA)這個倒過來的陌生詞彙,卻在近年更快速地進入各種應用領域。什麼是擴增智慧IA呢?

事實上,IA與其說是一新技術,不如說是一種「應用思維」:差別在於出發點不同。人工智慧是模擬人類做出感知與決策,擴增智慧則是在人「主導」的情況下提供輔助。因此在技術上,AI與IA也就存在著高度重疊,例如自然語言、電腦視覺等技術。

更精確地說,AI和人類心智兩者間構成一道模糊的光譜:在智慧應用中,越接近協助人類決策的應用是傳統DSS(決策輔助系統,如報表生成軟體),越接近機器決策的應用則稱人工智慧,介於兩者中間的應用,就是擴增智慧。

擴增智慧IA一詞最早出自IBM華生實驗室,實驗室研究成員Grady Booch認為AI的「A」應解釋為Augmented而非Artificial。IBM聯邦及政府產業部門總經理Sam Gordy則認為,「未來並非是機器主導的世界,而是人類──機器協同合作(Collaboration)的結果」,機器主要的任務是擴大及升級人類的專業(也就是決策、判斷、推理能力),並非取代人類,因此他也強調了人類知能與機器學習的整合面向。

針對這個面向可用一個明確的例子說明:美國國家科學技術委員會(NSTC)在一篇研究指出,若單以AI人工智慧檢測淋巴腫瘤照片,速度較快但會有7.5%的誤診率,若以傳統醫師目視檢測,則速度慢,而誤診率為3.5%。但若讓醫生結合AI結果和實際影像進行綜合判斷,則誤診率可以大幅下降到0.5%。

換句話說,未來的智能應用場景(特別是醫療、商務等高端應用),並非朝向「全自動化」的方向奔去,而是強調以「人」為中心應用人工智慧的能力升級。

在商務應用中,「擴增智慧」將比人工智慧更貼近現實

雖然眾多的流行影視作品,過去渲染了AI人工智慧,根據CIO Dive網站的觀點報導仍指出,目前大多數人工智慧AI的商務應用,其實都是屬於「擴增智慧」IA的應用範疇,例如數據分析、決策引導、BI報表等,原因在於不少企業AI決策的風險控管能力、及AI導入後的組織調整能力仍有所不足。

企業到底該採用AI或者IA的思維與技術,實際上取決於企業對成果的容錯度與錯誤成本預期。以道路駕駛來舉例,自動駕駛是AI應用,而針對駕駛人的導航及路況提醒屬於IA,前者若決策失誤將產生嚴重結果(車禍),而後者出錯時則擁有較高容錯度(計算錯誤造成繞路或塞車)。

也就是說,在一個良率要求為97%的塑膠玩具生產線,導入AI作影像分析品管是合理的,但若是攸關性命的淋巴腫瘤檢測,由專業醫師搭配AI的「IA協同作業」才是較好的方案。

而「IA思維」的轉向,或許也能舒緩AI對社會面衝擊的疑慮。相較於一般認為AI自動化造成的結構性失業,以人為中心的IA技術,更傾向延伸人類能力,例如可強化聽覺、視覺敏銳度的生物晶片(Biochip)、或讓人類動作更靈活、應付複雜環境的高科技義肢等,皆是比IA整合度更高的人類擴增(HA,Human Augmentation)的例子。

另外,Gartner分析師Daryl Plummer指出,人類擴增技術的發展,將有機會在2023年讓全球殘疾人士的就業率提升為三倍。

客觀來說,IA將是企業對人工智慧的敲門磚,也是走向未來強AI技術轉型的第一哩路。

本文授權轉載自:未來商務產業焦點

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