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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