吵着要取代全世界的人工智能，最近终于陷入失业的困扰。据报道，瑞典的在线银行Nordnet正准备解雇其AI员工Amelia。Amelia去年夏天刚刚加入Nordnet。她的日常工作是帮助客户开设银行账户和处理一些银行数据。正常来说，速度应该比工作人员快，对银行的工作效率和效益应该也会有不小的影响。推动。出乎意料的是，这一年，艾米莉亚似乎并没有表现出好学生应有的能力。事实上，Amelia并不是第一个被解雇的人工智能。今年1月，英国一家超市解雇了上任仅一周的导购机器人Fabio。超市的初衷是为了吸引顾客，帮助销售商品。然而，几天后，他们发现法比奥这两件事都没有做好，有的顾客甚至见了就走来走去。这是怎么回事？正常情况下，AI可以提高工作效率是共识，但上任不久就被炒鱿鱼有点意外。但仔细想想，考虑到目前人工智能的发展水平，他被解雇其实并不意外。我应聘了一份自称技术精湛的工作，但我发现当我被雇用时，我并不能过得很好。在所有最有可能被人工智能取代的工作中，银行业首当其冲。原因在于，与其他行业相比，银行拥有庞大且相对完整的数据积累，而数据分析正是AI所擅长的。一个得算，一个可以算，真是天衣无缝。但这并不意味着AI可以在银行里畅行无阻，至少这不是今天AI能做到的。虽然在实验室中，开发者已经针对AI可能遇到的各种问题进行了全面模拟，AI在此过程中表现良好，但一旦投入实战，其实用功能仍可能受到挑战。以阿米莉亚为例，可能是以下两方面的原因。***，算法问题。算法有问题，它对数据的处理就会出现错误。虽然银行拥有完善的数据，但如果没有合适的算法进行处理，或者使用了不合适的算法进行处理，得到的结果仍然是不可接受的。比如在分析报告方面，目前还是以人工分析师为主。原因是人工智能在高度动态的金融服务中可能会出现分析错误。银行毕竟是做钱的生意，总是犯错，客户肯定不会做的。第二，沟通问题。既然是AI系统，解决客户问题就一定要涉及到语言沟通。银行是一个非常繁忙的金融机构，我们能看到的场景就是银行每天都在排队。如果AI的持续对话和专业学习不透彻，很可能在沟通过程中，客户会回答一些无关紧要的问题，造成反应迟钝、误解等问题，势必会影响工作效率，消耗客户的耐心。Nordnet作为网上银行，对AI的语义识别和对话能力的要求自然更高。这类似于AI客服。如果你说不好的话，你就卖不出去产品。产品卖不出去，只能等着被炒掉。对于导购机器人Fabio来说，沟通不畅或者沟通体验差一定是超市“火”的重要因素。也就是说，不打AI的名头，肯定生意兴隆。核心点在于技术是否真的成熟到可以应对任何情况。毕竟客户买AI不是为了让它学习，而是为了赚钱。本想事半功倍，却入不敷出无论是招AI还是人力，公司的目的只有一个：赚钱。但是公司花大价钱招你，你却坐以待毙，那就只能被赶出去了。据Nordnet称，该公司去年为引入AI技术付出了巨大的代价。2017年全年利润仅为2.47亿瑞典克朗，为2012年以来的最高水平。虽然不能确定银行利润的减少一定是引入AI造成的，但真正实用的消费级AI产品的价格仍然很高，更不用说以增加利润为目标的企业级人工智能解决方案了。Nordnet从AI系统提供商IPsoft购买的是一套解决方案，而不仅仅是一个AI柜员，我们不知道要花多少钱。但看看各大公司在人工智能研发上的资金投入：百度每年投入100亿元，欧盟计划在2020年之前投入15亿欧元，中国人工智能自2014年以来投入超过600亿元。不仅如此，AI人才年薪百万美元，这些成本会加到卖给C端的产品上。因此，对于处于布局、投资、研发初期的AI，有一点可以肯定，那就是成本居高不下。从这个角度来看，能在这个时候冒着亏损的风险去尝尝AI的企业，都是勇敢的。但是，一旦发现投入与回报不成正比，甚至因此亏损，公司出于营收考虑，不得不裁掉AI。毕竟AI的意义在公司眼里绝对不是花瓶。因此，可能在一段时间内，由于研发的不断投入，使用AI的成本仍将是不小的数目。对于公司来说，AI做得很好和AI做得很好但不赚钱没有区别。解雇也是迟早的事。物不能发挥其全部潜能，也不能怪AI。当然，人工智能不能承担所有责任。毕竟，它对自己的能力也无能为力。中间可能存在的另一个问题是开发者和用户之间的隔阂。这种毛病体现在开发者没日没夜地想尽办法做出自己认为很好的产品。结果，客户不会使用它。这是一个很大的尴尬。这种感觉就像你买了一个几万的手机给奶奶用，她却只拿它照镜子。一款包含大量开发人员才能的产品无法在客户手中充分发挥其潜力。人工智能因此而被解雇，未免有些不公平。事实上，这种情况确实值得注意。在人工智能将取代人类哪些工作的大讨论之后，有人提出“人工智能不能取代教师，但会取代不会使用人工智能的教师”的观点，而教师可以被医生、律师、工人和许多其他职业。可以说，了解AI就像会用手机一样，将来会成为必需品。但对于很多人来说，手机的功能还没有被充分挖掘，所以他们很难区分5000元手机和1000元手机的区别：能不能打电话、能装软件？因此，要让客户充分挖掘AI的潜力，或许可以从以下两方面入手。1、开发商“私人定制”。开发者想做好一件事，而客户想用好一件事。这就要求产品必须是最适合客户需求的。根据客户的需求，体现开发产品的差异化，让客户在使用时更快上手，这是AI能效发挥的第一步。2.客户技能开发。一般来说，客户不需要知道AI是怎么做的，只需要知道如何让它按照自己的指令工作即可。但即便如此，还是有很多人在学习上有困难。比如很多老老师，一辈子都不会用电脑，也不愿意学，投影仪就成了摆设。因此，开发者在交接产品时，应提供全套技术指导，让其在产品满足自身需求的情况下熟练操作，实现AI产品价值的最大化。那么，以这种方式解决开发者与用户之间的鸿沟，对于洗白AI“没用”的冤屈显然是有积极意义的。人机合作效果不错，但AI“独立”几乎无能为力。这就是结局？事实上，被摒弃的人工智能只能作为个案处理，不能一概而论。毕竟，还有更多的AI应用正在如火如荼地燃烧着。这些应用程序中没有“不起作用”或“被解雇”等令人尴尬的AI词。那么，AI解雇还有其他原因吗？我们发现，被炒的AI和应用好的AI之间存在一个变量，这个变量就是：人为干预。根据人为干预的程度，我们可以将这两类人工智能分为独立人工智能和半独立人工智能。所谓独立AI，是指没有人为干预或干预较少的人工智能应用，AI具有高度的独立分析和决策，甚至完全自主决策。Amelia和Fabio基本属于这一类，因为与客户或消费者对话、分析数据、得出结论的过程基本无人化，他们在这个过程中完成了与客户的直接接触。我们常见的很多内容平台审核方式也可以算作这样。因为人工智能可以独立审查、通过或拒绝，这个过程没有人参与。这种独立的AI很容易出问题，比如内容平台经常出事故。虽然很多平台都增加了人工审核，但谁知道呢？半独立的AI是指更多的人为干预，AI只负责前期的观察和分析，最多加上一点初步的结论，最终的决定还是要靠人。比如用AI做各种预测，帮助医生看X光，招人，认古字，抓逃犯等等。显然，这种更多人为干预和控制的人工智能运行得相当好。也就是说，目前AI可能很难完全独立承担工作任务，即“替代”人类。有的公司忍不住发脾气，急着把鸭子上架，AI也束手无策。正因如此，人们更称呼AI为“助手”。从“辅助”到“替代”的转变过程，可能是AI降低被解雇概率的过程，也是人类AI技术进步的过程。当然，AI取代人类之后，还是会出现“被解雇”的情况，只不过这次被解雇的不是人类，而是更好的AI。到那时，开发人员将面临另一场永无止境的战争。
