เศรษฐศาสตร์และประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์

เราเห็นข่าวเกี่ยวกับ AI ทุกที่ บางครั้งเราเห็นความตื่นเต้นรอบ ๆ AI และบางครั้งเราเห็นบทความที่พูดถึงว่า AI จะเข้ามาแทนที่หรือทำลายงานของเราอย่างไร เรายังเห็นบทความเป็นครั้งคราวที่พูดถึงว่า AI จะทำลายมนุษยชาติอย่างไร

ในบทความนี้ ฉันจะไม่พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปหรือ AI ชั่วร้ายที่ต้องการทำลายมนุษยชาติ ฉันจะเน้นที่ AI ปัจจุบัน ซึ่งส่วนใหญ่ใช้อัลกอริทึมที่สามารถคาดการณ์ได้ และอภิปรายว่าเศรษฐศาสตร์ของ AI ทำงานอย่างไรและจะส่งผลต่อธุรกิจอย่างไร ฉันยังต้องการพูดถึงว่าเนื้อหาของบทความนี้ได้รับผลกระทบอย่างมากจาก (และผู้เขียนคนนี้แนะนำให้อ่านเพิ่มเติม) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence and Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI

บทความนี้แบ่งออกเป็นสามส่วนหลัก:

• ใน The Evolution of Technology ฉันจะพูดถึงอดีตและความคล้ายคลึงกันโดยสังเขปกับ Age of AI
• ใน กลยุทธ์ ฉันจะพูดถึงว่าการคาดการณ์ที่แม่นยำขึ้นอาจส่งผลต่อกลยุทธ์และรูปแบบธุรกิจได้อย่างไร
• ใน การโต้ตอบของมนุษย์และ AI ฉันจะหารือเกี่ยวกับวิธีที่มนุษย์สามารถเสริม AI และวิธีที่ AI สามารถส่งเสริมความพยายามของมนุษย์

วิวัฒนาการของเทคโนโลยี

ก่อนดำเนินการต่อ ฉันอยากจะพูดถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์บางอย่างที่คล้ายคลึงกับที่เราคิดเกี่ยวกับ AI ในปัจจุบัน ฉันจะยกตัวอย่างว่าการใช้เทคโนโลยีเฉพาะในวงกว้างเปลี่ยนความคิดของเราได้อย่างไร เราได้อะไรจากการคำนวณพื้นฐานไปจนถึงบริษัทพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทางได้อย่างไร

ยุคของคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์

สิ่งที่คอมพิวเตอร์ทำได้ดีที่สุดคือเลขคณิต ก่อนคอมพิวเตอร์ที่เรารู้จักตอนนี้ คำว่า "คอมพิวเตอร์" ถูกใช้สำหรับผู้ที่ใช้คอมพิวเตอร์ตามตัวอักษร ซึ่งเราเรียกว่า "คอมพิวเตอร์ของมนุษย์"

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี การคำนวณจึงมีราคาถูกลงและเร็วขึ้น และเราเริ่มคิดถึงทุกอย่างในแง่ของเลขคณิต การถ่ายภาพเป็นตัวอย่างที่ดี—ในอดีต การปรับเปลี่ยนหรือการใช้เอฟเฟกต์ภาพกับภาพถ่ายเป็นปฏิกิริยาทางเคมี อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ เราใช้อัลกอริทึมที่ศิลปินและช่างภาพสามารถเข้าถึงได้ผ่านชุดซอฟต์แวร์ เพื่อใช้เอฟเฟกต์ทางคณิตศาสตร์กับภาพถ่าย

นี่เป็นตัวอย่างที่ดีว่าเราคิดอย่างไรเมื่อต้นทุนของสินค้า/บริการลดลง เราเริ่มคิดถึงวิธีแก้ปัญหาในปัจจุบันในแง่ของเทคโนโลยีใหม่นี้ มันก็เหมือนกันสำหรับ AI

ยุคอินเทอร์เน็ต

เมื่อมีการใช้งานอินเทอร์เน็ตอย่างแพร่หลาย ก็มีการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ และเป็นการลดต้นทุนในด้านต่างๆ ตัวอย่างเช่น ค่าใช้จ่ายในการกระจายสินค้าและบริการมีราคาถูกลง และสิ่งนี้ได้จุดชนวนให้เกิดอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ในที่สุด บริษัทต่างๆ ก็เปลี่ยนกลยุทธ์และรอดหรือตายในที่สุด

เมื่อต้นทุนของสินค้าหรือบริการลดลง เราก็เริ่มใช้งานมันบ่อยขึ้น และเราสามารถเห็นสิ่งนี้บนเว็บได้เช่นกัน สิ่งนี้ยังเปลี่ยนความคิดของเรา และเราย้ายทั้งอุตสาหกรรมออนไลน์ นอกเหนือจากอีคอมเมิร์ซแล้ว ยังมีอีกตัวอย่างหนึ่งที่เห็นได้ในการใช้เครื่องมือค้นหา เราไม่ใช้สารานุกรมในการค้นหาข้อมูลอีกต่อไป แต่ใช้ Google หรือเครื่องมือค้นหาอื่นๆ แทน

ยุคของ AI

ค่าใช้จ่ายของ AI กำลังถูกลงในแง่ของพลังในการคำนวณและในแง่ของเครื่องมือ เครื่องมือ/ไลบรารีใหม่แต่ละรายการช่วยให้นักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงใช้เวลาน้อยลงกับปัญหาการคาดคะเน ตัวอย่างเช่น สามารถแสดง TensorFlow, AutoML หรือแม้แต่ scikit ของ Google เป็นตัวอย่างเพื่อการนี้ได้ นอกจากนี้เรายังสามารถแสดงการใช้การประมวลผล GPU ที่เพิ่มขึ้นเพื่อเป็นภาพประกอบของการลดต้นทุนใน AI

การคาดการณ์ยอดขายสำหรับไตรมาสถัดไปของบริษัทเป็นปัญหาการคาดการณ์ที่ชัดเจน แต่การพัฒนายานยนต์อัตโนมัติไม่ใช่ปัญหาในการคาดการณ์เมื่อทศวรรษที่แล้ว การลดต้นทุนใน AI กำลังเปลี่ยนวิธีคิดของเรา ซึ่งหมายความว่าเราเริ่มคิดถึงปัญหาต่างๆ ว่าเป็นปัญหาในการคาดการณ์ เราใช้ยานพาหนะอัตโนมัติในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม เช่น โรงงาน ซึ่งยานพาหนะสามารถตั้งโปรแกรมได้โดยใช้เงื่อนไขการตั้งโปรแกรม if-else การเปลี่ยนความคิดและมองว่านี่เป็นปัญหาในการทำนายช่วยให้วิศวกรพัฒนารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ซึ่งสามารถนำมาใช้ในป่าได้

นี่คือวิธีการทำงานโดยทั่วไป วิศวกรคนหนึ่งสอน AI ว่ามนุษย์จะทำอะไรในสภาวะต่างๆ และทำให้เกิดซอฟต์แวร์ออนบอร์ดที่ช่วยให้ผู้ขับขี่ใช้รถยนต์ได้หลายพันไมล์ แทนที่จะต้องเหนื่อยหลังจากผ่านไปสองสามร้อยครั้ง AI ได้เรียนรู้ว่ามนุษย์จะทำอะไรและเริ่มคาดการณ์ว่าควรทำอย่างไร นี่เป็นตัวอย่างที่ดีในการคิดเกี่ยวกับปัญหาในแง่ของการทำนาย

กลยุทธ์

นี่เป็นคำถามสำคัญ: AI จะส่งผลต่อกลยุทธ์ของบริษัทและรูปแบบธุรกิจหรือไม่ หากคุณคิดว่า AI เป็นเครื่องมือในการทำนายซึ่งช่วยให้คุณตัดสินใจได้ อาจไม่ชัดเจนว่า AI จะส่งผลต่อกลยุทธ์ที่แท้จริงอย่างไร เพราะเป็นเพียงเครื่องมืออื่นที่ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ แต่ถ้าคุณเริ่มคิดว่า AI เป็นเครื่องมือคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำสูง นั่นอาจเปลี่ยนกลยุทธ์ได้เอง มีตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมในหนังสือ Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

เมื่อเราซื้อของและซื้อสินค้าจาก Amazon พัสดุจะจัดส่งไปที่สำนักงาน/ที่บ้านของเรา ดังนั้น วิธีนี้เรียกว่าวิธีการซื้อของแล้วจัดส่งได้ เรายังทราบด้วยว่า Amazon มีเครื่องมือแนะนำและแนะนำรายการต่างๆ ในขณะที่คุณนำทางไปยังหน้าต่างๆ เราไม่ซื้อสินค้าที่แนะนำทั้งหมด แต่อย่างน้อยก็แนะนำสินค้าที่เราอาจสนใจ สมมติว่า Amazon เริ่มคาดการณ์สิ่งที่คุณจะซื้อด้วยความแม่นยำสูง หากคุณเริ่มซื้อ 80% ของสินค้าที่แนะนำ Amazon อาจตัดสินใจส่งสินค้าก่อนที่คุณจะซื้อด้วยซ้ำ เรียกว่าการจัดส่งแล้วซื้อของ นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนในกลยุทธ์ทางธุรกิจ เพราะเมื่อสินค้ามาถึงบ้านของคุณ คุณจะต้องส่งสินค้าคืน 20% และแบบจำลองราคาของ Amazon ในปัจจุบันไม่ได้อิงตามสมมติฐานนี้ บางที Amazon อาจตัดสินใจส่งรถบรรทุกไปที่เมืองของคุณสัปดาห์ละครั้งเพื่อไปรับสินค้าที่ส่งคืน และสิ่งนี้จะเปลี่ยนวิธีที่ Amazon เรียกเก็บเงินจากบัตรเครดิตของคุณ การบรรจุหีบห่อ และวิธีจัดการกับสินค้าที่ส่งคืนโดยสิ้นเชิง การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ทั้งหมดนี้เป็นประโยชน์ต่อปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีความแม่นยำในการทำนายสูงกว่า

ฉันเชื่อว่าเราสามารถทำงานในการทดลองทางความคิดมากขึ้นเช่นตัวอย่างก่อนหน้าของ Amazon โดยเพียงแค่คิดว่าจะเกิดอะไรขึ้นหาก AI สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์และ AI

ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์และ AI จะพัฒนาไปอย่างไรในอนาคต? พวกเขาจะแข่งขันหรือจะทำงานร่วมกัน? ฉันจะมุ่งเน้นไปที่คำถามเหล่านั้นโดยดูจากหนังสือ Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI ตามที่ผู้เขียนกล่าวว่าจะมีสถานการณ์ที่มนุษย์เสริม AI และที่ AI จะเสริมมนุษย์

มนุษย์เสริม AI

มนุษย์สามารถเสริม AI ในสามด้าน: การฝึกอบรม การอธิบาย และการรักษาไว้

การฝึกอบรม

AI ต้องการข้อมูลในการเรียนรู้ ซึ่งเรียกว่า ขั้นตอนการฝึก จึงสามารถคาดการณ์ได้

ในอนาคต เราอาจมีตัวแทนฝึกอบรมที่มุ่งเน้นเฉพาะการฝึกอบรม AI ตามความต้องการของธุรกิจนั้น ถ้าเป็นโรงงาน เจ้าหน้าที่ฝึกอบรมอาจต้องรับผิดชอบในการฝึกหุ่นยนต์ หากเป็นธุรกิจอีคอมเมิร์ซ เจ้าหน้าที่ฝึกอบรมอาจมีหน้าที่รับผิดชอบในการรวบรวมข้อมูลในอดีต

อธิบาย

เราจำเป็นต้องทำความเข้าใจว่า AI ให้คำตอบเฉพาะสำหรับปัญหาเฉพาะได้อย่างไรและเพราะเหตุใด

โดยทั่วไป เราต้องเผชิญกับการแลกเปลี่ยนระหว่างความสามารถในการอธิบายและความถูกต้องของ AI วิธี AI กล่องดำมีความแม่นยำมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการที่สามารถอธิบายได้ง่าย แม้ว่าจะมีเครื่องมือที่พัฒนาขึ้นเพื่ออธิบายว่าทำไม AI กล่องดำจึงทำนายเฉพาะ เราอาจต้องการบทบาทงานที่สามารถเข้าใจและอธิบายผลลัพธ์ของ AI ได้

ค้ำจุน

เราต้องแน่ใจว่า AI ทำงานตามที่คาดไว้

ในปี 2015 หุ่นยนต์ในโรงงาน Volkswagen ได้จับคนงานและทุบเขาจนเสียชีวิต เราอาจต้องการบทบาทที่รับผิดชอบเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ทำงานตามที่คาดไว้

AI เติมเต็มมนุษย์

ศักยภาพของ AI ทำให้มนุษย์มีพลังวิเศษ เนื่องจาก AI ทำให้การคาดการณ์ได้เร็วและแม่นยำกว่าที่มนุษย์เคยทำได้ มหาอำนาจเหล่านี้สามารถแสดงออกในคุณค่าที่พวกเขานำมาสู่สถานการณ์หรือการกระทำที่กำหนด

ขยาย

เครื่องมือ AI ช่วยให้มนุษย์เพิ่มขีดความสามารถในการเป็นมนุษย์ ในหนังสือ Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI ผู้เขียนใช้ตัวอย่างของซอฟต์แวร์ Dreamcatcher ของ Autodesk ซึ่งใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเพื่อทำซ้ำผ่านการออกแบบที่เป็นไปได้

นักออกแบบสามารถออกแบบเก้าอี้ที่มีน้ำหนักเบา ราคาถูก และแข็งแรงได้โดยใช้เครื่องมือนี้ AI พยายามสร้างการออกแบบตามเกณฑ์ที่กำหนดและให้ผลลัพธ์แก่ผู้ออกแบบ จากนั้นนักออกแบบจะใช้เลือกหนึ่งในการออกแบบที่กำหนดและใช้ความคิดสร้างสรรค์ในการออกแบบนั้นเพื่อสร้างสัมผัสสุดท้าย

สิ่งนี้คล้ายกับสิ่งที่คอมพิวเตอร์มอบให้กับคนในยุคคอมพิวเตอร์—เพียงในระดับใหม่และน่าตื่นเต้นในแง่ของสิ่งที่ AI สามารถช่วยเหลือได้

โต้ตอบ

AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเพื่อช่วยเหลือผู้คนโดยโต้ตอบกับพวกเขา Alexa ของ Amazon, Google Home และ Siri ของ Apple เป็นตัวอย่างที่โดดเด่นของตัวแทน AI เชิงโต้ตอบประเภทนี้ เนื่องจากเอเจนต์เหล่านั้นได้รับการปรับปรุงในการทำซ้ำแต่ละครั้ง เราจะเริ่มใช้งานบ่อยขึ้น และมันจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของเรา เช่นเดียวกับเวอร์ชันที่ลึกกว่าของสิ่งที่เรากำลังทำกับสมาร์ทโฟนของเรา ตัวแทนเหล่านั้นจะเป็นผู้ช่วยส่วนตัวของเราและพวกเขาจะเสริมเรา

Augment

ตัวอย่างของการเสริมทางกายภาพด้วย AI สามารถพบได้ในโรงงาน แม้ว่าโรงงานต่างๆ จะถูกควบคุมโดยหุ่นยนต์ในตอนนี้ แต่โรงงานเหล่านั้นส่วนใหญ่เป็นระบบที่อิงตามกฎและถูกขังในกรง เผื่อไว้ เพื่อความปลอดภัย หุ่นยนต์จะช่วยมนุษย์ในฐานะเพื่อนร่วมงาน และจะได้รับการออกแบบมาให้ไม่ทำร้ายผู้คนในขณะเคลื่อนย้ายและทำงานในโรงงานได้อย่างอิสระ

บทสรุป

แม้ว่าจะมีข้อกังวลบางประการที่กล่าวว่า "หุ่นยนต์มีประสิทธิภาพมากกว่า ดังนั้นคนงานที่เป็นมนุษย์จะถูกละทิ้งในอนาคต" Markus Schaefer หัวหน้าฝ่ายวางแผนการผลิตของ Mercedes กล่าว "เรากำลังเปลี่ยนจากการพยายามเพิ่มระบบอัตโนมัติให้สูงสุด กลายเป็นส่วนสำคัญในกระบวนการทางอุตสาหกรรมอีกครั้ง” เทคโนโลยีใหม่ๆ นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีที่เราทำสิ่งต่างๆ แต่การประดิษฐ์คันไถไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการใช้แรงงานในฟาร์ม และการประดิษฐ์คอมพิวเตอร์ก็ขจัดความจำเป็นสำหรับนักคณิตศาสตร์ เช่นเดียวกับการปฏิวัติทางเทคโนโลยีทั้งหมด การถือกำเนิดของ AI จะถูกใช้เพื่อช่วยให้มนุษยชาติบรรลุกระบวนทัศน์ใหม่ ไม่ใช่แทนที่ทั้งหมด

พร้อมสำหรับความรู้ด้านเทคนิค AI เพิ่มเติมหรือไม่ ลอง ดำน้ำลึกสู่การเรียนรู้การเสริมกำลัง เพื่อเรียนรู้วิธีสอน AI ให้ขับรถขึ้นไปบนภูเขา