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人工智能成功落地六大關注 (車品覺)

By on January 30, 2018

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

除了機械人，AI 已涉足汽車、金融服務、醫療保健和製藥及零售等行業。（路透資料圖片）

除了機械人，AI 已涉足汽車、金融服務、醫療和製藥及零售等行業。（路透資料圖片）

隨着人工智能不斷炒熱，根據MoneyTree全球風險投資報告，2017年AI相關公司的融資總額達50億美元，投資交易總數更達444筆，創出新紀錄。投資分布於AI基礎技術、汽車、金融服務、醫療保健和製藥及零售等行業。大部分專家都認為，2018年AI領域融資將繼續熾熱。

一項研究顯示，在調查的260家公司中，80%有投資AI。這些受訪公司表示，希望通過AI協助開發產品、改善客戶服務及提高經營效率。有人認為，AI已經走向主流，並期待從投資這項技術中獲得短期和長期的收益。話雖如此，經驗告訴我，AI距離實現全面落地還需要諸多的考慮，其中普遍有以下關注點：

一、可用性：提供易用的方式，通過直觀的交互介面，讓人們更輕鬆地接受新功能。只有出色的使用體驗才可提升普及率。

二、可擴展性：採用可擴展的設施（包括軟硬體及數據資源），支持不斷增長的需求。在敏捷開發的同時，必須考慮一些隱性成本，例如重複建設、技術切換、數據治理的花費。

三、勿忘安全性：要在數據安全方面大力投入，視之為人工智能的基礎部分。作為「新石油」的大數據，被盜用及洩漏後的風險也很高。

四、提升性能：若性能跟不上，功能再好的應用也會被用戶拋棄。而且數據體量愈大，性能提升會愈困難。功能與性能之間的取捨永遠存在，也不會因為更強的計算能力而消失。

五、保障個性化：給予用戶全方位的控制權，這將促進更大範圍普及，因為只有當用戶可以按照自己的需求來使用有價值的應用，才是真正的個性化。

六、檢查完整性：穩定的人工智能服務背後，要有數據品質機制作為支撐。這包括數據、演算法、IT工程的準確性、一致性和完整性等。

資金正大量流入AI領域，當中也存在一定程度的非理性繁榮。隨着當前的人工智能牛市接近第十個年頭，風險投資市場目前偏愛規模較大的公司，以及超過一億美元的超大規模融資輪。跟前幾年相比，早期階段的風險投資活動有所回落。人工智能何去何從，最關鍵還是用戶說了算，且看2018年獲入股投資的公司業績再說後話。

(編者按：車品覺最新著作《覺悟．大數據》現已發售)

歡迎訂購：實體書、電子書

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