大數據時代,電腦一天會取代人類?PayPal創辦人:這是一種偏見

大數據時代,電腦一天會取代人類?PayPal創辦人:這是一種偏見
Photo Credit:Jeremy @ Flickr CC BY 2.0

我們想讓你知道的是

未來數十年最有價值的產業還是會由創業家建立,電腦發展的目標是增強人類的能力,而不是淘汰人類。

文:彼得‧提爾(Peter Thiel)

電腦已有足夠的能力執行過去我們以為專屬於人類的活動。1977年,IBM超級電腦深藍(Deep Blue)擊敗世界西洋棋王蓋瑞.卡斯巴洛夫(Garry Kasparov)。2011年, 美國知名益智搶答節目《危險境地》(Jeopardy!) 的史上最強參賽者肯. 詹寧斯(Ken Jennings) 輸給IBM的華生電腦(Watson)。今天, Google的自動駕駛汽車已經在加州上路。雖然知名賽車手戴爾.恩哈德(Dale Earnhardt Jr.) 不覺得備受威脅,但英國《衛報》(Guardian)(為全球數百萬車主和計程車司機)擔心,自動駕駛汽車「可能導致下一波失業潮」。

大家都預期電腦未來能做更多的事,多到有些人懷疑30年後還會有事留給人來做嗎?趨勢預言家希望這個答案是肯定的。對抗工業革命的盧德運動者(Luddites)則深怕被機器取代,寧可完全停止建立新科技的腳步。兩邊的人都沒有質疑電腦進步必然會取代人工。不過,這個前提並不正確,其實電腦應該和人類互補,並不會取代人類。未來數十年最有價值的產業還是會由創業家建立,電腦發展的目標是增強人類的能力,而不是淘汰人類。

人類和電腦擅長的事截然不同,人類有意識,會在碰到複雜狀況時擬定計劃,做出決策,但人類不擅長整理大量的數據。電腦正好完全相反,它們比較擅長有效的資料處理,卻很難做出大家都覺得很容易的基本判斷。

想要了解差異到底多大,可以拿Google的「電腦取代人類專案」(computer-for-human substitution projects) 為例。2012年,Google的超級電腦登上頭條新聞,因為在掃描1000萬張YouTube影片縮圖之後,它終於可以有75%的準確度辨認出貓。這好像很厲害,不過你可能會想到其實一般4歲小孩就能完全無誤的做到這件事。一部便宜的筆記型電腦在某些工作可以擊敗最聰明的數學家,但有些工作就算是給有1萬6000顆中央處理器(CPU)的超級電腦,也贏不了小孩。所以說,人類和電腦不該比較哪個會贏、哪個會輸,他們根本就不一樣。

人類和機器完全不同,意味著和電腦合作得到的成果要比和其他人交易得到的成果還大得多。我們不和電腦「交易」,就像我們不會和牲畜或桌燈交易一樣,這就是重點:電腦是工具,不是競爭對手。

利用電腦發展事業

電腦和人類互補不只是從社會整體的角度觀察出來的事實,這個結論也是建立偉大事業的途徑。我透過PayPal的經驗了解到這一點。2000年中,我們熬過網路泡沫並快速成長,但面臨到一個重大的問題:每個月都因為出現信用卡詐欺事件而損失超過1000萬美元。由於我們每分鐘得處理上千筆交易,不可能覆查每一筆的交易,因為沒有哪個品管團隊有這麼快的速度。

所以我們做了所有工程師團隊都會做的事,我們試著將解決方案自動化。首先,技術長馬克斯.雷夫金聚集一群數學專才,仔細研究轉帳詐欺的交易,然後將我們得出的結論寫成軟體,來自動辨識虛假的交易並立即取消。但我很快就發現光是這樣行不通。一、兩個小時之後,竊賊會反應過來並改變策略。和我們交手的是能快速適應變化的敵人,而我們的軟體卻無法跟著反應。

詐欺犯雖然能躲過自動偵測的演算法,但我們發現,要騙過人類分析師可沒那麼簡單。所以馬克斯.雷夫金和他旗下的工程師重新改寫成可以綜合偵測的軟體程式,電腦可以在設計出色的使用者介面上先標示出可疑的交易,再交給專人做最後的判斷。有了這套綜合系統,我們在2002年第一季首度轉虧為盈,1年前我們還淨虧2930萬美元。因為有個俄羅斯駭客誇口說我們絕對擋不住他,所以我們把這套系統取了個俄羅斯名字伊果(Igor)。聯邦調查局也來問我們是否願意出借伊果,協助偵測金融犯罪。這讓馬克斯.雷夫金大言不慚的說,他是「地下網路的福爾摩斯」。

這種人類和機器的共生關係讓PayPal存活下來,數十萬小商家才願意收受付款,壯大網路生意。即使大多數人沒有看過或聽過,但如果沒有人類與機器合作的解決方案,就不會有這些成果。

在2002年出售PayPal 之後,我還不斷考慮,如果人類和電腦合作可以獲得比單打獨鬥更優秀的成果,那還可以依照這個核心原則創建出哪些事業?隔年,我向史丹佛的老同學艾力克斯.卡普,還有軟體工程師史蒂芬.寇恩(Stephen Cohen)提出一個新創事業的構想: 我們可以利用PayPal安全認證系統的人機複合模式來辨識恐怖分子組織和金融詐欺。

我們已經知道聯邦調查局對這個系統很感興趣,所以在2004年創辦Palantir, 協助人類從不同的訊息來源取得重要結論。這家公司在2014年可望順利達成10億美元的營收,《富比士》將Palantir 的軟體稱為「殺手級應用程式」(killer app), 因為謠傳它在美國政府尋找賓拉登下落時也出了力。

我們無法分享那次行動的細節,但我們敢說,光靠人類蒐集情報並不足以保護人民安全。

美國兩大情報單位採用的工作方法剛好完全相反,中央情報局(CentralIntelligence Agency)由強調人類優勢的間諜主導,國家安全局(National Security Agency)則由信奉電腦至上的將軍主導。中央情報局的分析探員必須過濾許多雜音,所以很難辨識出最嚴重的威脅。國家安全局的電腦可以處理大量資料,但光靠機器無法準確判定是否有人正在計劃進行恐怖攻擊行動。

Palantir的目標是超越對立偏見,由電腦軟體分析政府提供的資料,例如葉門激進分子的電話紀錄或和恐怖活動有關的銀行帳戶,藉此標示出可疑活動讓受過訓練的分析師檢查。

除了協尋恐怖分子,採用Palantir軟體的工程師已經能預測叛軍在阿富汗埋放土製炸彈的地點、起訴備受矚目的內線交易案、掃蕩全球最大的兒童色情犯罪集團、支援疾病控制和預防中心(Centers for Disease Control)抑制因飲食產生的疾病擴散,還有透過先進詐欺偵測系統,每年為商業銀行和政府節省數億美元。

先進的軟體讓上述的情況成為可能,但分析師、檢察官、科學家和金融專家更是重要,沒有他們積極參與,這些軟體一點用處也沒有。

想想看今天的專業人才都在做什麼?律師必須分別對客戶、對方律師或法官,以不同的方法清楚說明棘手問題的解決方案;醫師必須有能力和不是專家的病人溝通診療結果;優秀的老師不只要對教授的科目有專業, 也必須了解如何配合學生的興趣和學習風格,量身訂作教學方式。電腦也許能執行部分任務,但無法有效加以整合。在法律、醫藥和教育界,就算有再好的科技也無法取代專業人才,這些專業讓他們有更大的發揮空間。

拋開資訊科學的意識型態

「大數據」這個流行的詞語也象徵機器會取代人類的偏見。今天的企業有再多的資料也不滿足,誤以為有愈多的資料就可以創造更多的價值。但「大數據」通常都是沉默的資料。電腦可以找出人類沒有注意到的規律,但不知道怎麼比較不同資料來源整理出來的規律, 或是用這些資料解釋複雜的人類行為。可以找出見解的只有真人分析師(或者那種只存在於科幻片的人工智慧)。

我們沉迷於大數據中,只因為覺得科技很神奇。我們讚嘆電腦能獨力完成的小事情,卻忽略人類與機器互相截長補短所能達成的大成就,因為人類的參與降低機器的神奇性。華生電腦、深藍電腦和愈來愈厲害的演算法是很酷,但是,如果企業問的是靠電腦可以解決什麼問題,就不是最有價值的企業。未來最有價值的企業會問的是:電腦如何協助人類解決困難的問題。

Photo Credit: Jeremy @ Flickr CC BY 2.0

書籍介紹:

從0到1:打開世界運作的未知祕密,在意想不到之處發現價值》,天下雜誌出版

作者:

彼得‧提爾(Peter Thiel):

美國創業家、創投資本家、避險基金經理人。1998年創辦PayPal並擔任執行長,2002年帶領PayPal上市,把電子商務帶向安全快速的新紀元。2004年開始投資其他事業,先是在臉書(Facebook)擔任董事,同年成立軟體公司Palantir,利用電腦強化分析師在國防安全與全球金融領域的表現。

他也提供LinkedIn、Yelp和十幾家出色的科技新創公司早期資金,其中多家公司由PayPal的同事負責營運,他們的感情好到有「PayPal幫」之稱。

他現在是矽谷創投公司創辦人基金(Founders Fund)合夥人,投資包括太空運輸公司SpaceX和網路訂房網站Airbnb。他成立的提爾獎學金(Thiel Fellowship)鼓勵年輕人休學創業,引發全美激辯。他另外成立提爾基金會(Thiel Foundation)推動科技進步和對未來的長遠思考。

布雷克‧馬斯特(Blake Masters):

2012年在史丹佛法學院就讀時選修彼得提爾的課「資訊科學(代號183):新創事業」,細心整理的課堂筆記在網路爆紅。他後來創辦法律研究科技新創公司Judicata。

Photo Credit: 天下雜誌

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責任編輯:楊士範
核稿編輯:翁世航


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