世界經(jīng)濟(jì)論壇最新公布的《未來就業(yè)報(bào)告》討論了在未來五年人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展會(huì)如何影響全世界人口的就業(yè)。該報(bào)告稱，人與機(jī)器之間工作的重新分配預(yù)計(jì)會(huì)取代 7,500 萬個(gè)職位，但同時(shí)也可能創(chuàng)造 1.33 億個(gè)新的職位。

對(duì)于堅(jiān)信技術(shù)將威脅自身工作的人們而言，上述就業(yè)分配的重大變化可能并無法打消其顧慮。但真實(shí)情況是，更智慧的技術(shù)帶來的是絕佳的機(jī)遇，并幫助我們能夠?qū)Ｗ⒂谌绾螢槠髽I(yè)創(chuàng)造最大價(jià)值。創(chuàng)造力和策略性思考無疑還是人類的優(yōu)勢(shì)，而在結(jié)合機(jī)器的優(yōu)化處理能力后，我們應(yīng)對(duì)未來保持更加樂觀的態(tài)度。

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了解人與機(jī)器各自的優(yōu)勢(shì)

信賴機(jī)器通過以類似于人類的判斷和情境理解作出商業(yè)決策，我們距此還有很長的路要走。今天，我們可信賴機(jī)器在參數(shù)設(shè)置繁多和危險(xiǎn)性最小的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)處理任務(wù)和進(jìn)行分析。在某些需要人類干預(yù)或監(jiān)督的情況下，我們會(huì)依靠機(jī)器的幫助，更深刻地認(rèn)識(shí)情況并做出更自信的決策。

人類可從人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得很多益處。例如：

自動(dòng)化操作任務(wù)— 在算法由非常具體化的重復(fù)任務(wù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序方面，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已然取得了巨大的進(jìn)步。例如針對(duì)相關(guān)內(nèi)容或產(chǎn)品提供“您可能會(huì)感興趣...”的建議的網(wǎng)站，甚至還有那些欺詐檢測(cè)程序。雖然在識(shí)別未經(jīng)授權(quán)付款時(shí)涉及的變量遠(yuǎn)比圖書推薦復(fù)雜，但這些算法的共同點(diǎn)是它們針對(duì)某一任務(wù)高度定制，且擁有基于其卓越計(jì)算能力的驚人準(zhǔn)確度。

更智能的出發(fā)點(diǎn)— 通過廣泛追蹤用戶行為，系統(tǒng)可提供更智能的默認(rèn)設(shè)置、建議操作并隨著時(shí)間變化根據(jù)用戶的反響進(jìn)行調(diào)整和個(gè)性化。我們當(dāng)前在分析應(yīng)用程序中就是這么做的，其可將成功的技術(shù)從一個(gè)數(shù)據(jù)集移用到具有類似特征的其他數(shù)據(jù)源，從而更快地得出見解。

使復(fù)雜分析變得可行— 分析平臺(tái)正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)，為沒有數(shù)據(jù)科學(xué)背景的用戶提供高級(jí)分析能力。例如，依據(jù)哪種算法擁有最大的確定性，機(jī)器可挑選最佳的預(yù)測(cè)算法和聚類分析算法?？蓪?duì)基本模型進(jìn)行公布和解釋，以維持透明度并提供按需調(diào)整模型的機(jī)會(huì)。

提供更全面的視角— 機(jī)器可以不眠不休，高質(zhì)量地執(zhí)行重復(fù)任務(wù)和計(jì)算。憑借執(zhí)行更全面的分析的能力，計(jì)算機(jī)可以有效地考慮所有因素。這種全面的視角可幫助我們?cè)诜治鲋斜苊獯_認(rèn)偏誤。

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保持人類參與

目前，在長期規(guī)劃、抽象或創(chuàng)造性思考，或做出需要特定領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)或背景的決策方面，計(jì)算機(jī)還不及人類。例如，機(jī)器制訂的流程可能會(huì)提醒您注意某流失的客戶。但該客戶的離開也許是一件好事，因?yàn)槠湮促徺I利潤足夠高的產(chǎn)品。在用多種角度看待客戶流失的思路方面，我們比機(jī)器做得好。

或者，根據(jù)從之前銷售工作獲得的經(jīng)驗(yàn)，您的銷售人員可能會(huì)直接放棄銷售名單中的某個(gè)機(jī)會(huì)。養(yǎng)成這類直覺對(duì)于機(jī)器而言并不容易。機(jī)器可能會(huì)標(biāo)記出錯(cuò)過的機(jī)會(huì)，但銷售人員擁有經(jīng)驗(yàn)，不會(huì)為此浪費(fèi)時(shí)間。

對(duì)因果關(guān)系的充分理解也是人類的優(yōu)勢(shì)。雖然機(jī)器在有限的數(shù)據(jù)集中尋找隱藏關(guān)聯(lián)方面的表現(xiàn)得越來越好，但我們?nèi)砸揽咳祟惙直嬉蚬c巧合。預(yù)測(cè)分析能夠更為全面地探索“假設(shè)”情境，但仍然需要人類作出判斷，驗(yàn)證機(jī)器過于程式化的行為。

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關(guān)注即將出現(xiàn)的機(jī)遇

在結(jié)合和平衡人與機(jī)器的分析能力過程中，人類將可扮演眾多全新而重要的角色。數(shù)百萬個(gè)新興工作，包括世界經(jīng)濟(jì)論壇報(bào)告中預(yù)測(cè)的絕大部分工作均以數(shù)據(jù)為中心，這一點(diǎn)并不足為奇。隨著數(shù)據(jù)的使用案例增多，該范圍只會(huì)越來越大。

我們將需要人類的聰明才智來提出正確的問題，并優(yōu)化智能分析的結(jié)果。我們?cè)絹碓叫枰祟惐O(jiān)督和維護(hù)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)方面的倫理標(biāo)準(zhǔn)。其他企業(yè)將關(guān)注發(fā)展更高水平的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，以使分析結(jié)果對(duì)各種技能水平的用戶可用且有用。

無論技術(shù)變得多么智能，我們都不能忘記分析的最終目的：為決策提供依據(jù)。一旦我們知道需要采取的行動(dòng)，即可判斷可在哪些方面將決策交由機(jī)器作出，即知道哪些方面需要自動(dòng)化，哪些地方需要人類進(jìn)行監(jiān)督，哪些地方需要用到人類獨(dú)有的技能。最成功的企業(yè)不會(huì)是自動(dòng)化處理大部分任務(wù)的企業(yè)，而是了解機(jī)器及數(shù)據(jù)如何能夠最好地幫助決策者的企業(yè)。