香港,中国-Media OutReach-2019年3月22日- 人工智能(AI)已被广泛应用于不同领域,且不可避免的,会对不少行业造成冲击。AI这个名词于1955年由美国科学家创造,用来描述一门新的计算机科学。时至今日,AI已成功融入我们的日常生活之中,比方说,当你拿起智能手机与Siri(一款内建在苹果iOS系统中的人工智能助理软件)交谈时,背后其实是AI正在运作;使用亚马逊上的客服聊天机器人时,也是由AI技术提供服务。
无论我们享受AI技术带来的便利,还是忧心自己的职位会被AI抢走,我们都无法阻止AI的发展步伐。
然而,纵使AI无处不在,但它并非万能,至少目前尚未能达到无所不能的地步。
香港中文大学(港中大)商学院副院长(创新)兼决策科学与企业经济学系教授张晓泉指出,AI在计算机科学中的应用,其实有别于其在经济中的应用。
张教授说:“电脑科学家和经济学家对各种创新技术的看法可谓南辕北辙,而目前AI较经常应用于预测和分类。然而,经济学家的研究重点是寻找因果关系,以及解释事物的底蕴。”他补充指,如果经济学家建立的一些数据分析模型能够和AI结合起来,将会产生一些有价值的结果。
不可预测的金融事件
在金融市场中,往往很难介定因果关系,纵使用上了复杂的金融模型,仍然会发生意料之外的事情;因此张教授认为研究人员不应该假设AI可以解决任何问题。
他表示:“金融领域存在不同程度的风险,在详细解构波动性的时候,我们就已经假设了特定的或然率分布;但在许多情况下,例如股市,我们不可能知道金融事件的或然率分布。”
他引用了一个例子,就是长期资本管理公司(LTCM)及其基金在上世纪九十年代末录得巨额亏损,导致美国联储局出面安排16家金融机构连手向其提供了36亿美元的援助。
这次LTCM事件和金融市场中的其他意外事件,例如2008年金融危机,被称为「黑天鹅」事件,它们都是随机且不可预测的。
传统风险分析套路假设各个事件的或然率互相独立,且相同地分布。然而,张教授认为这种传统套路无法有效地解释过去的黑天鹅事件。因此,若不改变有关套路,纵使运用AI来预测事件也只会徒劳无功。
张教授表示:“社会行为不受物理法则所规限,在许多现实生活的情况下,我们不知道事件发生的或然率。因此,在社会科学的范畴内,除了结果的不确定性(风险),决策工作亦常常面对着分布不确定性(模糊性)。”
从他的观点来看,黑天鹅事件之所以出人意表,只因为过去的研究人员忽视了模糊性对金融市场的影响。张教授在题为《具有模糊性的统计推断》的论文中解释了这个概念,其中他提出了一个模型,将统计推断中的模糊性纳入了对不确定事件的研究。
他解释道:“把模糊性纳入考虑后,导出的不确定性明显大于仅考虑到风险时的情况。相对于风险衍生的不确定性,模糊性衍生的不确定性以更快的速度增长。因此,当模糊性占主导地位时,先前被否定的假设便会变得不容否定。”
张教授的研究团队使用数学公式,显示即使模糊性只是温和地增加,置信水平也会从95%大幅下降到50%。这解释了为甚么即使发生黑天鹅事件的或然率非常小,但事件也真正发生了。以这个理论为基础,下一步就是找出模糊性的测量,这就是AI的大派用场的时候。
张教授解释道:“我们可以使用AI技术来确定基础分布会否发生变化。如果我们能够识别这个变化,就知道我们需要修订这个基础模型。因此,我们正在尝试利用以AI为基础的运算法来得出测量结果。”
中国会否成为未来的AI领头羊?
在AI发展的竞赛中,中美两国均被视为全球领先国家。2017年,中国宣布锐意成为AI的世界领头羊,现时内地AI行业的市值已接近1,500亿美元。此外,中国为全球AI初创公司提供了整体股权融资的48%。
中国将如何在AI的发展中与美国争一日之长短?
张教授表示:“在不久的将来,我认为中国的AI发展仍然非常迅速。但是,中国的发展方式与欧美截然不同。”
“美国以算法为先;中国则以应用先行。”
他认为谷歌和亚马逊等科技巨擘的工程人员将继续突破科学的界限,不断构思出原创的算法。然而,中国市场竞争极之激烈,能够投放大量时间来进行这类科学研究的企业着实不多。」
至于哪个国家能在AI的竞赛中处于领跑位置,张教授认为目前仍然言之尚早。然而,尽管各国都在努力发展相关技术,但日常应用仍然未能充分发挥AI的强大威力。他估计AI至少还需要五至十年才能完全融入我们的日常生活中。
他补充:“我们倾向于高估短期成就,但低估长远成果。长远来说,我相信AI将带来许多我们今天无法想象的新奇事物。就像互联网刚刚出现时一样,没有人能够预见它会对现时的生活产生多大的影响。”
人类角色不可替代
无论你喜欢与否,AI都已经成为了我们生活的一部分,在未来亦会继续对我们产生影响。张教授指出,问题不在于我们是否应该应用AI,而是“如何与机器配合,让我们人类继续掌握大局”。
他认为AI是一种工具,它有助缩短处理日常事务所需的时间,使我们可以集中精力和时间来完成更重要的工作。
张教授表示:“打个比方,我每天都会收到大量电子邮件,如果机器可以替我回复,我便可抽出更多时间来做更有意义的事情,例如一些需要运用创意的工作。”
同样地,我们可以想象到AI技术能够为各行各业节省时间,从而造福社会。“如果医生可以节省治疗普通病症的时间,而专注于利用AI来研究如何治疗复杂的顽疾,便会对我们的社会带来裨益。”
商业世界中也有一些东西是无法以机器取代的,例如领导力。
张教授表示:“虽然现时许多商界领袖基于数据分析结果来作出决策,但我不认为机器能够帮助他们制订策略。“
参考资料:
Yu Liu, Lihong Zhang and Xiaoquan (Michael) Zhang. 2019. "Statistical Inference with Ambiguity." (Working paper)
英文原文刊于港中大商学院“中国经商智慧”网站:https://bit.ly/2EAQkWY。
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港中大商学院的MBA课程在2019年《金融时报》(Financial Times)百强排行榜名列全球第57位,而EMBA课程亦在2018年排名全球第29位。港中大的商界校友人数逾35,000人,为香港之冠,其中不少校友已晋身政府和商界的重要决策层。商学院现有逾4,400名本科和研究生,现任院长为陈家乐教授。
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