呂本富教授:AI新畫布助數(shù)字化落地


2021年7月8日-9日,中國科學院大學經濟與管理學院呂本富教授在以“數(shù)據(jù)筑基,邁向數(shù)字經濟新征程“為主題的2021中國數(shù)字企業(yè)峰會上做了《AI新“畫布”》的主題演講。 很多生產力、生產關系層面的問...
2021年7月8日-9日,中國科學院大學經濟與管理學院呂本富教授在以“數(shù)據(jù)筑基,邁向數(shù)字經濟新征程“為主題的2021中國數(shù)字企業(yè)峰會上做了《AI新“畫布”》的主題演講。
很多生產力、生產關系層面的問題討論很多,在此之外,呂本富教授提供了一個數(shù)字化生產工具,叫“AI新畫布”。
一、AI新畫布模型對于企業(yè)來說,過去我們做信息化,做數(shù)據(jù)化,做平臺化,或者引入人工智能,做智能化,有沒有一個判斷的標準?我們給了一個工具,叫“AI新畫布”,用這個工具你可以判斷如果你將來做人工智能,你有什么樣的標準。
一份工作就是一組任務的集合,在分解工作流程,應用人工智能工具時,就去判斷人類的哪些任務可以自動化,剩余任務的順序和重點會不會發(fā)生改變。我們先分析哪個工作流程可以被人工智能所取代。
比如這個崗位流程任務能力圖,他有他的基本工作崗位,有工作流程,有任務,這里面給出的是財會專業(yè),在分析完以后,我們看看哪些部分可以被替代。
工作流程分析完以后,我們有個“AI新畫布”,就是分析人工智能在不同的應用場景,哪些工作流程可以被替代,它是我們思考構建評估人工智能的工具,識別每一項任務決策中各部分的具體操作路徑。
一是預測我們要做什么,二是判斷,三是行動,四是結果,這四個部分,需要三類數(shù)據(jù)的支撐:一是輸入性的數(shù)據(jù),二是訓練數(shù)據(jù),三是反饋數(shù)據(jù)。這七個要素,就構成了AI新畫布,我們拿它來分析一個企業(yè)。
二、AI新畫布的應用在具體實施的時候,我們有兩個維度,一是商業(yè)的維度,就是你哪個部分要用人工智能,為什么要用人工智能,這是價值主張;接下來是技術維度,有沒有解決方案,你有沒有數(shù)據(jù)源,你的模型開發(fā)怎么樣,效果評估怎么樣。
講完新畫布,我們以MBA招生為例說說它的應用。人工智能現(xiàn)在可以用在很多領域,比如可以識別X光照片,人工智能也可以代替法官的工作,可以代替老師來面試,當然,這只是我的一個設想。那么如果把MBA的招生流程進行人工智能化,怎么操作?我們需要從預測任務入手,什么是高價值學生?在分析這個工作流程的時候,第一要分析有多少申請者;第二,分析你要錄取哪些人;第三,MBA的學生不一定會到你這兒來,你如何讓他過來;第四,你如何分配各種各樣的資源。
我們首先確定一個目標,就是選拔優(yōu)等生。那么你必須把目標定義清楚,是畢業(yè)以后薪酬高,還是畢業(yè)以后五年之內當上CEO?這個定義要清晰。假設我們這個學院把影響力作為最重要的指標,我們畢業(yè)的學生要求五年以后有很強的話語權,那么我們把影響力作為指標體系進行測量,確定影響力的回報函數(shù)。在回報率和付出代價之間做一個權衡,這叫做回報函數(shù)。假設每年有50名校友可以進入全世界影響力排行榜,那么反過來收集這樣的數(shù)據(jù)來做訓練集,這就是新畫布在人工智能當中的應用。我們在收益和可能的成本之間做個權衡進行判斷,收集訓練集的數(shù)據(jù),然后是輸入,然后反饋,根據(jù)申請人的事業(yè)發(fā)展,每年進行一次更新,系統(tǒng)這么一運轉,未來在招生的過程當中就可以人工智能化了。剛才我說了,法官審案的過程,也可以用人工智能來審案,醫(yī)生在判斷膠片的時候,也可以用人工智能一起來做決策。
總之,人工智能和人類一起做,就是智能化時代最核心的特征。數(shù)據(jù)集的選擇相對簡單,同時,申請者提供的信息夠不夠,不夠的話是不是要擴大?在確定回報函數(shù)的時候,要確定如果做了誤判,你的損失是多少。
三、實施智能化的場景AI是通用技術,能改變組織運行的要素和環(huán)境,如果AI只改變流程和崗位,屬于組織戰(zhàn)術層面的問題,只要考慮投資回報率即可,如果AI改變整個組織的結構,則屬于戰(zhàn)略層面的問題,需要公司的CEO親自進行謀劃。
在具體實施當中,需要把流程分解成任務,對它進行量化分析,哪些可以替代,哪些可以優(yōu)化,哪些可以互補,把這些做完以后,只要確定投資回報率,就可以確定應用順序。
在這種應用過程中,還要注意一種特殊的情況,叫全自動決策。預測可以交給機器,但是判斷需要交給人類,但是有一種情況,預測和判斷都需要交給人類,比如智能汽車,如果你把預測和判斷都交給機器,就會產生倫理問題。
四,擁有行動的企業(yè)價值人工智能要素當中,最后一個是行動,企業(yè)在人工智能做決策的時候,有的是數(shù)據(jù)為王,有的不是數(shù)據(jù)為王,比如自動駕駛的汽車,這是行動為王,像特斯拉這樣的公司,就屬于行動的公司,前段時間特斯拉為什么那么強硬?我們預測,他要收集1000萬個人類司機的駕駛數(shù)據(jù),現(xiàn)在他已經收集完500萬個了,如果收集完1000萬個,是非常有價值的。
換句話說,企業(yè)要做人工智能化,你要看看你是擁有數(shù)據(jù),還是擁有算法,還是擁有行動,不同企業(yè)的人工智能路徑也不一樣。未出土時先有節(jié),便凌云去也無心。
(來源:保險業(yè)數(shù)字化峰會)
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