商业决策未来或被AI承包？

麻省理工学院人工智能实验室主任丹尼尔·拉·鲁斯教授在最近的朋友互动人工智能会议上说，人工智能正在改变商业模式和“工作”本身。香港科技大学教授杨强说:“现代商业以人为本，未来商业以机器为中心。人和机器都有自己的位置。人们设计目标，提供数据，清理和标记数据，但人工智能模型是中心。人工智能像无人驾驶汽车一样经营业务。”

“事实证明，每个人都是根据经验和想法做出决策的，这是传统商业决策的首要特征。”品友互动的联合创始人谢鹏说。决策和实施过程需要大量的体力劳动，而且每次营销的结果都无法积累和沉淀。"通常是广告完成了，观众却迷失了."谢鹏说。

然而，由数据和技术驱动的不同业务实践不仅可以通过数据模型预测营销结果，还可以在此过程中不断反馈和优化。谢鹏举了一个射击的例子:“过去，我们只能盲目射击。我不知道怎么开枪。现在你可以知道射击时已经打了多少回合，并随时调整你的策略。”

丹妮尔·拉·鲁斯说:“任何有数据的企业或商业活动都可以从人工智能中受益。例如，企业可以分析历史数据，解释过去发生的事情，预测未来将发生的事情，并根据历史数据决定如何做出业务决策。”

杨强说，人工智能驱动的未来企业是一个全新的话题。“新的技术变化和旧的商业理论需要调和”，以实现机器的自主学习和决策，并实现“利益最大化和成本最小化”的多目标和多任务。在这方面，机器学习应该“简短、频繁和快速”。“短”意味着从数据到模型再到数据的循环必须短，最好不要让太多人参与决策。“频率”是指应该经常获得数据和反馈。“快速”意味着模型必须快速更新。“短、频、速是未来企业成功的必要条件，而不是充分条件。还有许多其他条件，但这三个条件是必不可少的。”杨强说。

此外，杨强还强调:“人工智能可以设计机制。”传统的博弈理论是给予一个博弈并使其利益最大化。反过来，机制设计就是确定最大利润，然后考虑如何设计游戏。在商业决策中，基于人工智能的机制设计可以应用于信息推荐和广告设计等领域。

然而，人工智能业务授权的实现仍有许多障碍。“生意直接关系到企业的金钱和利益。一个决定可能直接影响到企业的生死。”丹妮尔·拉·鲁斯说。真实的商业环境在算法和边界上并不像AlphaGo对Go评分的研究那样清晰。除了数据表示之外，环境、社会甚至天气等许多因素也会产生影响。人工智能的好处只是计算量和算法。如何结合客观现实因素做出准确判断是企业决策的重点。

制约人工智能决策的另一个现实因素是机器学习远未完全发展。丹妮·拉·鲁斯在现场展示了一段视频:一个成年人拿着一摞书故意向外撞开紧闭的门。门没开，他走开了。看完整个18个月大的孩子后，她走到门口，向内拉把手，成功地打开了门。“解决问题需要深入的推理。现在机器学习没有能力做到这一点。这仍然是一个谜，我们正在试图理解大脑是如何工作的。”丹妮尔·拉·鲁斯说。

在她看来，机器学习面临一些挑战，首先是数据注释。机器学习需要数千万个数据点，这些数据点需要被标记。“我们已经有工具和能力来标记单词、语言和图片，然后创建大型数据组，但是在机器人等其他领域，我们没有能力获得数据组。需求和成本问题值得考虑。”丹妮尔·拉·鲁斯说。第二个挑战是，尽管大量数据已经通过机器学习进行了处理，但处理数据并不等于创造知识，复杂的计算也不能带来自主性。

品友互动首席执行官黄晓楠强调了数据安全和隐私问题。商业数据需要高度保密。在人工智能提供服务的过程中，收集到的数据都是非实名数据，没有任何个人信息，这就对技术提出了更高的要求。(实习记者

崔爽)