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人工智能崛起“节点”已至,人类该如何应对?

人工智能崛起“节点”已至,人类该如何应对?

作者: 丸艺读财 | 来源:发表于2017-08-30 09:38 被阅读0次

最近喜欢看科幻类型的,前两天在朋友圈又看到一个H5,国内发布了首个金融人工智能融八牛,其实就是利用人工智能整合呈现资源,提升金融运作效率。

众所周知,信贷行业,时间就是金钱,资金周左不过来,一天都能拖死一家企业,这里吐槽一下,之前办某大佬行的信用卡一直被拒,扎我心也。

有了互联网以后,民间贷款仍是最快最贴心的。然而,昨天讲到的悲剧——2100块28天滚成17万,也是民间贷款的“贴心”服务。

我们想象这样一个场景,你对面是一个“机器人”,通过人脸识别就可以快速测试你的信用贷款额度,再从大数据中通过智能算法推荐适合你的信用卡或者贷款方式,最后与AI语音交流,达成协议,实现资金周左的目的。

国外这几年没有停止对AI的探索,只是我没想到,国内居然也开始了,这一天来的这么快。人类历史300万年,有文字以后的爆发也就5千年,那么人进化成“神人”的节点,难道就在这个世纪?

近年来,互联网金融巨头和独角兽纷纷将触角伸入Fintech行业以及人工智能(AI)领域。蚂蚁金服、京东金融、宜信、融360、平安等企业,逐步从“互联网+金融”过渡至“AI + 金融”。

从“蛮算”到“深度学习”

1997年,人类第一次败给人工智能“深蓝”,它运用并行计算系统,有32个微处理器,以大型复杂的“蛮算”来取胜。

两年间连胜李世石和柯洁的AlphaGo则不同于此,它的核心系统基于神经网络的“深度学习”。

也就是说,它能模拟人脑,通过大量数据分析及练习来学习职业棋手,再加以上万次的自我博弈强化,短短几个月的时间,就从略高于业余选手的水平到完胜世界顶尖棋手。

AlphaGo的学习能力之强,可见建立在大数据之上的人工智能(AI)模拟神经网络的深度学习和自我对弈强化,会带来超乎想象的结果。

然而,在这个“节点”爆发之前,需要大量数据支撑的金融行业,也仅仅是实现了办公和业务的电子化、自动化而已。

螺旋式演化未来已然到来

人类演化进程从来都不是线性的,而是螺旋式上升,通过自然选择节点,进而呈指数型增长。

作为模拟人类的AI似乎也学到了这一点,比互联网出现的时间更早,却沉寂了数十年,直到最近5年才又迎来爆发。

8月8日,九寨沟发生7级地震,中国地震台网火速发布的微信新闻稿中,详细介绍了震中地形、人口、历史以及周边村镇天气,出稿用时仅25秒,人类无论如何都达不到的巅峰速度,因为这竟是机器人的作品。

事实上,中国地震台网从今年6月份开始就已经开始测试该项功能。尽管“十大将被人工智能取代的高危职业”的观点还在热门上被讨论着,未来却已悄然发生。

取代人类?为时尚早

不久前,某国有大行将所有乐视员工信用卡额度降至1元的新闻被炒得沸沸扬扬。

随后,该行解释是由于新上线的“新一代”核心系统的智能化风控识别到乐视公司的风险可能会影响员工收入,进而影响信用卡还款能力后,系统自动作出了调整,现已恢复。

事件背后的“肇事者”——人工智能风控一脸懵逼。

事实上,人类的复杂性可能远远超出我们的想象,人工智能不单是要处理理性数据,还需要学习感性分析。

目前人工智能虽处于节点期,但开发时间不够长,机器学习远没有那么成熟,算法也需要不断改进。

包括微软Cortana、蚂蚁安娜、融八牛等在类的AI,现阶段都还处于幼儿状态,仍需不断学习来更新迭代,以便更好地帮助人类工作。

由此可见,人工智能想要完全取代人类、脱离人类管控,还为时尚早。

金融巨头的“AI武装人类”计划

作为国际金融服务的巨头公司,摩根士丹利的计划不是用机器替代人,而是利用机器学习算法来“武装”公司16000多名财务顾问,与“机器投顾”相比,有算法协助的真人顾问对于家庭理财来说是一个更好的解决方案。

算法不但可以帮助财务顾问处理一些日常事务,还可以根据收集到的客户个人信息以及市场环境变化等因素,向其提供建议,需客户之所需,从而带来更多的业务机会。

摩根士丹利的想法以及实践,在追求低成本的“人工智能”化时代大流里显得格格不入。

然而,炒掉人类编辑任用人工智能的Facebook在不久后就爆出“假新闻”风波,随后员工称AI采集的新闻50条里有20条是假的,需要人工配合审核才行。

人工智能在明辨是非的能力上仍显不足。人都不一定能明辨是非,又何况机器人呢?

“人机协作”才是正道

由于对新生事物天然的恐惧和怀疑,人类总是喜欢将自己放在新事物的对立面。

汽车刚面世的时候,有人呼喊着这将带来潜在风险,事实是,确实带来了一定的危险,但人类现在已经离不开它。

每一次创新的开始,都不乏这些质疑的声浪,但人类最终还是将创新带来的风险控制在了一定范围内,并且让新科技有利地辅助人类,推动了社会进步。

个人看法,人工智能依然如此,将机器学习+算法+大数据结合起来的“人机协作”才是可能性最大的发展方向。

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