人工智慧帶來的思考

最近關於人工智慧、大資料、機器人、財務共用中心等, 這些詞彙出現的次數太多了, 成為了網路的關鍵字。 Google的語音助手, 在朋友圈裡火了一把。 火一把以後, 確實也帶來了一些思考。

財務共用中心, 曾經給財會界帶來一股悲觀氣息。 確實也因為財務共用中心的存在, 造成大批量的財務人員被裁員的。 我參加過一次龐金偉博士講的關於“大資料&企業納稅風險管控”的主題, 裡面就提到過一個大型的鋼鐵企業, 財務部只有17個人, 2個人搞核算, 15個人搞分析。 像這樣大型的企業, 在沒有實現財務共用中心的時候,

17個人可能財務部裡的一個小組成員都不只這麼一些。 所以, 當財務共用中心或者說人工智慧代替人工以後, 我們應該做什麼?

樂觀一點想, 那些單一且重複性的工作, 其實我們也不願意做。 這話沒錯, 但是當這樣的崗位, 都不需要你的時候, 還能做什麼?做分析?講真, 我怕以後連分析的活, 我們都是撿剩的了。 為什麼這麼說呢?很簡單, 分析是以什麼為“原材料”?大多還是以“資料”, 也可以稱之為大資料。 但是大腦加工資料的活, 我覺得超越不了EXCEL。 EXCEL是死的, 只有通過“人腦”“運作”以後, 才能出具我們想要的資料。 這話沒毛病, 但現在的人工智慧就是熟悉各種資料情景的, 你要什麼, 它給你什麼。 換句話說, 只要人類能造的, 它能更簡單、更快捷的造出你想要的結果。


前面提到龐金偉博士講的主題“大資料&企業納稅風險管控”, 關於人工智慧, 你也許也會想到關於稅務相關的:稅務不會讓財務失業的, 稅務的政策變化非常之快, 沒有明確的演算法, 不管是企業人員也好, 還是各地稅務機關,

對稅務法條的理解都存在偏差。 而人工智慧需要具體的、明確的規則, 不是抽象的, 面對稅務的複雜性和不確定性, 人工智慧很難做到, 而且稅務還需要大量的人際溝通。 我的理解是, 對稅務政策的理解看起來真的是很難, 但是人類在判斷的時候, 也是基於歷史的資料, 人工智慧在資料存儲方面, 對以往政策的解讀, 還是可以做出判斷的, 演算法也可以根據不同的場景, 得出不同的結論。 人工智慧的演算法本身也不是我們課本上學過的, 標準答案只有一個, 這樣的只是一個機器, 不是人工智慧。

說到人際溝通, 又想到了開篇Google的語音助手。 人工智慧真的無法替代人類的人際溝通嗎?這是一個問題。 本週二上國會舉辦了一場直播,

是關於“財務人工智慧與共用中心建設”的話題, 對於Google的語音助手, 孟高棟嘉賓很愉快的說了一句:“Google的語音助手, 標誌著人工智慧提升到了情景智慧。 像我們現在運用的很多都是資料智慧。 ”(大概意思)

對於人工智慧, 《未來簡史》也提出了很多看法。 下面就是萬維鋼老師對《未來簡史》的部分解讀:

一、從現在看來, 世界有三大趨勢, 對應著人的三種不同命運:

1、人工智慧如此強大, 人作為一個工作者的經濟價值和軍事價值都沒有了。

2、也許人類整體還是有價值的, 但是每個人作為個體, 是沒有價值的。

3、也許有些個體還是有價值的, 但他們是經過了生物升級改造的“超人”。

二、有人做了一項大規模的研究, 判斷各個行業的職位在未來被人工智慧取代的概率。

其中一個有意思的結果是考古學家這個職業是比較安全的, 在近期被取代的可能性很低。 但這並不是因為考古學太難了——更重要的原因是考古學是個沒什麼利潤的行業——人工智慧公司不值得為這個行業專門研發一套系統。

從上面萬老師的解讀, 我認為, 人工智慧, 只有你想不到的, 沒有造不出的, 但需要有一個前提:時間。 時間的早晚、多少年可達到什麼效果。 其他, 都不是問題了。 突然想到一句話:人類創造人工智慧, 就是為了讓人類失業嗎?你覺得呢?歡迎給我們留言, 告訴我們, 你的答案。

(本文為視野知行社社員的感悟, 圖片為視野知行社社員流雲無聲提供, 轉載請注明出處)

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