人工智能並非萬能

人工智能（AI）已被廣泛應用於不同領域，且不可避免的，會對不少行業造成衝擊。AI這個名詞於1955年由美國科學家創造，用來描述一門新的電腦科學。時至今日，AI已成功融入我們的日常生活之中，比方說，當你拿起智能手機與Siri（一款內建在蘋果iOS系统中的人工智能助理軟件）交談時，背後其實是AI正在運作；使用Amazon上的客戶服務聊天機器人時，也是由AI技術提供服務。

無論我們享受AI技術帶來的便利，還是憂心自己的職位會被AI搶走，我們都無法阻止AI的發展步伐。

然而，縱使AI無處不在，但它並非萬能，至少目前尚未能達到無所不能的地步。

中大商學院副院長（創新）兼決策科學與企業經濟學系教授張曉泉指出，AI在計算機科學中的應用，其實有別於其在經濟中的應用。

張教授說：「電腦科學家和經濟學家對各種創新技術的看法可謂南轅北轍，而目前AI較經常應用於預測和分類。然而，經濟學家的研究重點是尋找因果關係，以及解釋事物的底蘊。」他補充指，如果經濟學家建立的一些數據分析模型能夠和AI結合起來，將會產生一些有價值的結果。

不可預測的金融事件

在金融市場中，往往很難介定因果關係，縱使用上了複雜的金融模型，仍然會發生意料之外的事情；因此張教授認為研究人員不應該假設AI可以解決任何問題。

他表示：「金融領域存在不同程度的風險，在詳細解構波動性的時候，我們就已經假設了特定的或然率分布；但在許多情況下，例如股市，我們不可能知道金融事件的或然率分布。」

他引用了一個例子，就是長期資本管理公司（LTCM）及其基金在上世紀九十年代末錄得巨額虧損，導致美國聯儲局出面安排16家金融機構聯手向其提供了36億美元的援助。

這次LTCM事件和金融市場中的其他意外事件，例如2008年金融危機，被稱為「黑天鵝」事件，它們都是隨機且不可預測的。

傳統風險分析套路假設各個事件的或然率互相獨立，且相同地分布。然而，張教授認為這種傳統套路無法有效地解釋過去的黑天鵝事件。因此，若不改變有關套路，縱使運用AI來預測事件也只會徒勞無功。

張教授表示：「社會行為不受物理法則所規限，在許多現實生活的情況下，我們不知道事件發生的或然率。因此，在社會科學的範疇內，除了結果的不確定性（風險），決策工作亦常常面對着分布不確定性（模糊性）。」

從他的觀點來看，黑天鵝事件之所以出人意表，只因為過去的研究人員忽視了模糊性對金融市場的影響。張教授在題為《具有模糊性的統計推斷》的論文中解釋了這個概念，其中他提出了一個模型，將統計推斷中的模糊性納入了對不確定事件的研究。

他解釋道：「把模糊性納入考慮後，導出的不確定性明顯大於僅考慮到風險時的情況。相對於風險衍生的不確定性，模糊性衍生的不確定性以更快的速度增長。因此，當模糊性佔主導地位時，先前被否定的假設便會變得不容否定。」

張教授的研究團隊使用數學公式，顯示即使模糊性只是溫和地增加，置信水平也會從95%大幅下降到50%。這解釋了為甚麼即使發生黑天鵝事件的或然率非常小，但事件也真正發生了。以這個理論為基礎，下一步就是找出模糊性的測量，這就是AI的大派用場的時候。

張教授解釋道：「我們可以使用AI技術來確定基礎分布會否發生變化。如果我們能夠識別這個變化，就知道我們需要修訂這個基礎模型。因此，我們正在嘗試利用以AI為基礎的運算法來得出測量結果。」

「在不久的將來，我認為中國的AI發展仍然非常迅速。但是，中國的發展方式與歐美截然不同。美國以演算法為先；中國則以應用先行。」—— 張曉泉教授

中國會否成為未來的AI領導者？

在AI發展的競賽中，中美兩國均被視為全球領先國家。2017年，中國宣布銳意成為AI的世界領導者，現時內地AI行業的市值已接近1,500億美元。此外，中國為全球AI初創公司提供了整體股權融資的48%。

中國將如何在AI的發展中與美國爭一日之長短？

張教授表示：「在不久的將來，我認為中國的AI發展仍然非常迅速。但是，中國的發展方式與歐美截然不同。」

「美國以演算法為先；中國則以應用先行。」

他認為Google和Amazon等科技巨擘的工程人員將繼續突破科學的界限，不斷構思出原創的演算法。然而，中國市場競爭極之激烈，能夠投放大量時間來進行這類科學研究的企業着實不多。」

至於哪個國家能在AI的競賽中脫穎而出，張教授認為目前仍然言之尚早。然而，儘管各國都在努力發展相關技術，但日常應用仍然未能充分發揮AI的強大威力。他估計AI至少還需要五至十年才能完全融入我們的日常生活中。

他補充：「我們傾向於高估短期成就，但低估長遠成果。長遠來說，我相信AI將帶來許多我們今天無法想像的新奇事物。就像互聯網剛剛出現時一樣，沒有人能夠預見它會對現時的生活產生多大的影響。」

「雖然現時許多商界領袖基於數據分析結果來作出決策，但我不認為機器能夠幫助他們制訂策略。」—— 張曉泉教授

人類角色不可替代

無論你喜歡與否，AI都已經成為了我們生活的一部分，在未來亦會繼續對我們產生影響。張教授指出，問題不在於我們是否應該應用AI，而是「如何與機器配合，讓我們人類繼續掌握大局」。

他認為AI是一種工具，它有助縮短處理日常事務所需的時間，使我們可以集中精力和時間來完成更重要的工作。

張教授表示：「打個比方，我每天都會收到大量電子郵件，如果機器可以替我回覆，我便可抽出更多時間來做更有意義的事情，例如一些需要運用創意的工作。」

同樣地，我們可以想像到AI技術能夠為各行各業節省時間，從而造福社會。「如果醫生可以節省治療普通病症的時間，而專注於利用AI來研究如何治療複雜的頑疾，便會對我們的社會帶來裨益。」

商業世界中也有一些東西是無法以機器取代的，例如領導力。

張教授表示：「雖然現時許多商界領袖基於數據分析結果來作出決策，但我不認為機器能夠幫助他們制訂策略。」

參考資料：
Yu Liu, Lihong Zhang and Xiaoquan (Michael) Zhang. 2019. "Statistical Inference with Ambiguity." (Working paper)