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2023年12月30日
楊書健[1] 欲言不止[2]
談起人工智能,近年自然會先想到2022年出現的ChatGPT,以及幾個與之競爭的系統。這些系統都善於猜想,基於龐大的數據庫,系統估計最合理的答案。基於數據而猜想答案其實就是人類的學習模式,任何考試之中,考生也是基於試題和知識,估計能拿到最高分的答案。
專業工種較受影響
人類記憶力有限,而且還會記錯,因此萬不可能從「整個互聯網」去找答案。現代專業的學術定義是,一個需要特殊知識的行業,而又有一定習慣和行規,需要一代傳一代地傳承下去。因此,比併知識是專業工種所不能避免,而這一波人工智能亦會在這方面有一定優勢。例如,沒有人類律師能夠像電腦一樣,清楚記得每一條法律和每一個案例。因此,不少人聯想到網上醫生、網上律師等服務。是否成功就在乎人工智能的估計答案能否追上人類的專業判斷。看到驗身報告,電腦的確可以列出文獻內所有三四十個可能疾病,但能否由此估計出最有可能的疾病原因,再開出藥方,就決定了這類系統的價值。只有在社會相信系統判斷能力和人類專家一樣高,我們才再需要考慮監管等問題。
最終還是盈利問題
所謂創造性人工智能,也就是系統可估計出預料不到的答案。按《蒙娜麗莎》原有的顏色和筆法,一筆一筆地填色是臨摹,改變了顏色和筆順就變成了新畫作。新畫作受落與否,用家回饋就很重要。大家一直採用某系統,就會令系統作業愈來愈接近人類的審美觀。
然而,創造性人工智能的盈利模式卻不明顯。科技有用但賺不到錢並不罕見,千禧年那次科網泡沫爆破,就是因為有些網站吸引了「眼球」卻收不到錢,炒作一輪「眼球估值」之後,最終都需面對現實。不少專業工作都由法規保護,例如公司核數就需要持牌核數師承認。無論是拿到了獨立認證,可以直接面對顧客,還是只輔助持牌人士,擔任背後軍師,與專業服務相關的人工智能系統都有盈利模式。但一走出了專業領域,盈利就不容易產生。最好的繪圖系統也許能吸引一些月費會員,只怕更多人會寧願使用質素較差的免費系統。這些系統要成功,不單是技術問題,也是如何獲取盈利的問題。
上述的人工智能系統都是虛擬服務,和實體社會的接觸介面就是現有的電腦、手機。另外就是接駁新介面的系統,例如自動駕駛車輛,便屬人工智能系統直接指揮車輛。其實系統還是進行同類型的估算,面對現場環境,在加速、減速、左轉、右轉的組合,就是駕駛決定。
自動駕駛容錯率更低
人工智能系統「靠估」是它的根本設計方針,而不同應用環境容錯率會有異。繪圖系統追求創造性,只有主觀美醜,沒有對錯。專業服務亦可容許少許錯誤,因為有持牌人士最後把關,確保錯誤建議不被落實。到了自動駕駛,若沒有人類把關,容錯率就會收緊,因為全球每年還有數以百萬計的人死於交通意外,自動駕駛不需要做到零錯誤也有利社會。即使如此,自動駕駛系統還是要比人類司機安全率高幾倍才有望拿到政府批准。
作者為安泓投資的投資總監,亦為香港大學房地產及建設系客席副教授。他為《信報》/信網撰文,與讀者分享投資見解。
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