AI帶來威脅?或許你更應關心科技巨頭寡佔壟斷

AI帶來威脅?或許你更應關心科技巨頭寡佔壟斷
Photo Credit: Reuters/達志影像

我們想讓你知道的是

現今,AI尚停留在只有特定功能表現得比人類更加亮眼的階段,但AI擁有和人類同等智慧的未來並非不可能發生,其實目前有更加可視的危機需要關注。試想,這些被相信終有一天能夠超越人類的技術,正被掌握在誰手中?例如,深度學習研發仰賴海量數據的投入訓練,另外也需要資金和人才支持。

文:孫榆仟

「人們看見機器人走在路上殺人之前,他們都不會知道如何應對,因為這個場景聽起來太不真實。」特斯拉(Tesla)公司執行長,鋼鐵人馬斯克(Elon Musk)不只一次公開發表他對AI發展的擔憂,其強烈立場在AI高漲的聲勢下一度激起許多不安和辯論。

對部分人來說,「人工智慧」或許會激起科幻電影中具有豐富情感意識的機器人聯想,並擔憂起AI心智發展對人類社會可能的衝擊。但即使AI聽來充滿科技及未來感,在決定是否要恐慌之前,我們或許應該要先了解,AI 究竟是什麼?

人工智慧、機器學習、深度學習?

深度學習其實是從機器學習領域衍伸而來,而機器學習也只是人工智慧底下的一個支脈。人工智慧最初的發展是透過工程師撰寫程式和指令交由機器執行,讓機器解決問題。然而程序都是由人所撰寫,只要是工程師無法解決的問題,機器也無法找出解方。

機器學習的出現讓人們透過餵養電腦大量經過整理、篩選的資料,使其自行分析、優化路徑,進而達成諸如影像辨識、策略分析等目的,在自我學習中改善決策網路,突破過去侷限於人類編程的限制。

接著,機器學習又延伸出深度學習。同樣是大量投放資料進行自我學習,但模擬人類神經元連結的模式發展出類神經網絡,使機器執行特定功能任務時擁有比人類更加優秀的判斷能力,如Alpha Go背後所使用的就是這項技術。

人工智慧的實際應用

具體來說,企業究竟會如何使用這些技術呢?

拿目前發展AI最積極的Amazon為例,有別於過去單純分析大數據得出使用者偏好、做出動態定價,Amazon開發和圖像識別、語音助理相關服務,並且推出Amazon Rekognition、Amazon Polly、Amazon Lex等三項雲端AI服務。

三項服務各有其特色,其中專門做圖像分析的Amazon Rekognition以深度學習為基礎,進行影像辨識,建立視覺搜尋和影像分類,他的其中一項應用就是臉部情緒偵測。

假設今天有一名消費者進入商家中審視商品或參與活動,傳統上無法如同網路般計算跳出率、停留時間等量化數據,只能依靠店員或銷售額來推測好惡。Amazon Rekognition卻得以透過實體店面內安裝的錄像機蒐集顧客面部表情,偵測其臉上表情究竟是愉快或不滿,並將這筆情緒資料會傳至Amazon S3物件存儲,接著匯入REDSHIFT資料倉儲中存放,定期生產出一份行銷數據報告供店家參考。

如此應用圖像分析辨認面孔的方式解決了傳統零售店面蒐集顧客資料的難題,讓店家將客戶和適當的內容、活動進行配對,根據越多人給予正向情緒的產品或活動類型加強,吸引顧客參與。Amazon在Amazon Go和Wholefoods收購時都顯示拓展線下的決心,而這項服務除了可以做為外包服務租給其他企業使用外,也為其線下發展鋪路。

以上是AI技術使用的案例之一,截至目前為止,AI主要用途多在垃圾信件分類、影像及語音辨認、購物推薦等面向。所以從這些實務應用上我們可以發現,「人工智慧」的真實模樣和電影中描繪的充滿情感意識、自我思考及決策的模樣大相逕庭。

現今,AI尚停留在只有特定功能表現得比人類更加亮眼的階段,研究上令人驚艷的進展也難以套用到實際應用。AI擁有和人類同等智慧的未來並非不可能發生,但就目前來說,有更加可視的危機需要關注。

試想,這些被相信終有一天能夠超越人類的技術,正被掌握在誰手中?

AI將使科技巨頭更加難以傾倒

如前所述,深度學習研發仰賴海量數據的投入訓練,另外也需要資金和人才支持。

DTA
Photo Credit: 維京人酒吧
  • 數據

在人工智慧的精準度和「數據量」持正向關係的前提下,沒有企業比Google、Amazon、Facebook等擁有更雄厚的研發資本,每日郵件、關鍵字、按讚、消費資訊的流通無時無刻不為他們擴充海量且高品質的數據庫。

在質與量外,即時性也是決定數據價值的指標。科技巨人的資本能支撐他們的自建資料庫、數據蒐集和分析團隊,隨時獲取第一手資料分析;相反的,新創和小企業除透過購買數據和利用網路開放資料庫外,通常沒有餘裕取得符合自己研究領域需求且大量的資料,更不要提即時性數據的更新和使用。

科技巨頭們縱使現今願意將免費軟體放上網路,但真正具有價值的大量數據卻依舊緊鎖於資料庫中,因為他們深知「數據」是現今AI競賽的最大籌碼與資本。

  • 人力/人才

AI 本身還沒有聰明到足以進行資料篩選、整理,因此在海量數據外,企業必須雇用大批人力來篩選乾淨的數據供AI學習之用。假如想讓AI學會辨認「鳥」,則由人工揀去模糊、非鳥類的照片後,才能供給AI辨識學習。

另一方面,高階研發人才的爭奪也成為企業關注的一大重點。以Amazon為例,招募AI人才的年投資高達227萬美元、1178個職缺,彰顯對人才的渴求;同時,併購也是獲取人才管道,Google從2012年以來已經收購了12家AI公司,Microsoft、Facebook也都收購高達5間AI相關企業。

科技巨頭的名聲、資源讓許多科技人才趨之若鶩,形成大部分新創以被收購為目的的現象,小企業難以參與,更難以抗衡。

  • 資金

根據麥肯錫公布的AI趨勢報告,2016年全球企業在此領域的投資額有260~390億美元,其中科技巨人的投資額佔了200~300億美元,其他新創僅佔60~90億美元。資料存儲的軟硬體設備、數據整理的勞力到AI研發人才網羅、數據購買都仰賴資金支持,而麥肯錫這分調查顯示在資金規模上科技巨人就已經有著根本上的優勢。


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