AI已經不是未來式，不論是網頁搜尋結果、不經意滑過的廣告，都是AI應用滲入生活的例子。
而在數據經濟大潮之下，大數據加上演算法，彷彿是一流的建築師，拿到了源源不絕的優良建材，讓看準趨勢的企業得以搭建堅固的數據紅利護城河。
但隨著應用漸廣，人類對AI的恐懼不再只是幻想。AI會搶走我的工作嗎？AI會不會侵犯我的隱私？AI會讓下一世代的社會更不公平嗎？這些疑問已經化作實際的問題，逐步逼近。
不管是美夢還是噩夢，AI已經來了。這些機會與困難，會對未來發展有什麼影響？人類又該怎麼應對？《遠見》特邀全球人工智慧領軍人物、創新工場董事長兼首席執行官李開復「指點迷津」。以下是採訪問答精華：
傳統行業導入AI，未來影響世界經濟
《遠見》問（以下簡稱問）：人工智慧由大數據驅動，才能產生數據紅利，請問目前有哪些公司已經開始收割數據紅利？
李開復答（以下簡稱答）：簡單地說，誰手中有最多數據，並能跟商業場景結合，誰就能收割最多數據紅利，而中國大陸在這方面是最領先的。人口紅利轉為數據紅利，其實也是過去我寫過的書中主軸。
第一批收割數據紅利的是互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊等。第二批是金融公司，數據雖然沒有這麼多，但靠著多年累積，也不容小覷。領跑者像中國工商銀行、中國平安保險，不輸美國最領先的金融公司。
另外，還有AI新創公司，它們把軟體賣給這些傳統公司，比如說，曠視科技、第四範式等。這些企業透過打造AI技術賦能給傳統行業，來獲取應得的數據紅利。
有些傳統公司沒有足夠好的AI跟執行團隊，所以，光有數據，是沒有辦法創造價值的。而AI公司將技術與人才，作為產品加顧問的模式，輸入這些傳統公司，這個幫助其實是巨大的。
傳統公司從AI得到價值，這是一個特別重要的概念。資誠會計師事務所跟麥肯錫都有做過調查研究，在未來十年，會帶來給全世界大約130億到160億美元（約3876億到4760億台幣）的價值。這些錢不是都給AI公司賺取，很多其實是給了傳統公司。
傳統公司過去效率低下，但現在有了AI技術的賦能，能增加收益或降低成本。所以，傳統行業使用AI，應該是未來十年對世界經濟產生最大效應的方向。
偏見致不公平，AI有辦法解決
問：AI有利於企業的營運，但如何看待AI帶來的不公平問題？
答：立法來避免一個技術初期產生的挑戰，是可以的。但如果立法做得過度，就會讓這個國家的技術成長更慢。
台灣的第三方支付就是一個例子，因為立法讓第三方支付很難提前起步，台灣因而喪失了領先國際的機會。
不過，還是要面對問題，並找出解決方案。以AI帶來的不公平為例，如果餵給AI的數據裡面都是男性，而沒有女性樣本，可能就會產生不公正，導致招聘的AI可能只招男而不招女。
同理，如果人臉辨識系統應用上能精準辨認黑人，而白人辨認差，用在執法上，可能就會把更多黑人關起來。
很多人把這種不公正怪罪到AI有偏見，其實，AI本身很公正，但數據源不平衡、不夠多，也沒有平均分配才是問題。
這些不平衡，可能是數據蒐集者的無知、經驗不夠，所以要教育他們，並利用工具來提醒他們。
比起來，AI的偏見一定遠低於人的偏見。我們都是人，知道每個人的偏見有多嚴重。例如，有個以色列的研究告訴我們，該國法官吃中飯以前，平均判案會比中飯後來得嚴，為什麼呢？因為生理因素，肚子餓了不開心。
假使數據源夠平衡，但AI在申請貸款、人臉辨識等判斷結果，似乎還是對某些族群不利的話，可以將數據裡面標註種族的欄位拿掉，不就解決了嗎？如果怕依照住址而猜出種族，可以再把住址拿掉。
機器的偏見，可以透過技術拿掉，但人的偏見能拿掉嗎？如果懂技術，這些問題都能夠理解並解決的，可有時就被特定人士放大。
隱私資安隱憂，靠新技術搞定
問：AI也引起大眾關於隱私的擔憂，你覺得該如何解決？
答：歐盟提了GDPR（歐盟一般資料保護規範），有很多好處，像是讓每個人知道自己哪些數據被利用了，但它的問題在於實際應用。
造訪歐洲的網站，動不動就會跳出「你要不要將數據授權給我？」的訊息，其實用戶也根本不知道該不該授權，最後只好一直答Yes，而沒有產生任何保護用戶的效果。
但也不能不負責地把問題丟到用戶手中。用戶說了Yes就可以害他，這麼做是不對的。隱私這類問題的解決方案，應該靠技術。
現在的隱私問題，還不能百分之百靠技術解決，但至少能解決七成以上，像是聯邦學習（Federated Learning）、同態加密（Homomorphic Encryption）等技術，能把個人資料交給AI運算，但無法被逆向導出個資。
過往新技術出現時的挑戰，也是靠技術解決。電的應用剛推出時，常有人觸電，甚至被電死，所以有人就發明了斷路器來避免觸電。
而在電腦才剛剛連上網路的時代，電腦很容易受病毒攻擊，但不是靠立法規定電腦業者要提交相關報告來解決，而是靠一些聰明人發明的防毒軟體。
所以，我個人更傾向要靠市場、媒體的力量監督每一家公司，來解決問題。
重新思考能力，提早因應轉換
問：AI時代人類的部分工作可能被取代，該如何順利轉換為AI時代的工作者？
答：以一個接線生為例，假設因為被AI取代，而改做了客服。三年後，發現AI也可以客服，因而轉作文案工作，但三年後發現，AI也能寫文案。好像是洪水來了，從小石頭跳到大石頭，但最後都會被淹沒。
不過，如果這個接線生其實善於溝通，讓大家跟他談話就會覺得舒服。也許他就適合幫公司處理緊急的客戶困難，例如，客戶要來告你了，或是非常憤怒，甚至達到準備報警的情況，這可是AI處理不來的。
把自己從接線生提升到客服，再提升到可以處理緊急狀態的人，是一條路線。另一條路線，是你特別了解客服這件事，可以去當管理AI客服的人：輸入資料給AI客服、調整參數等，這樣的話，你也提升到不會被取代。
要不然，可以選一個完全無關的行業，比如去做護士，或是其他不會被取代的行業。但絕對不是等著老闆、公司、政府來安排，再去用救濟金去尋找工作機會，那時就已經太遲了。
只要我們上課能背誦的東西，AI都能做的更好。AI考試、下棋、診斷X光、電腦斷層等，都已經比人做得更好。
人們真實的能力，是學習、創造、分析、判斷的能力，以及戰略的思惟，這不是有上課會考試就能學成。我們也需要重新思考，哪些是真的能用一輩子，而且永遠不會被AI取代的能力。
