AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策

第一本專為經理人與策略專家寫的AI評估指南

到底該如何應用AI、找出創造新價值的機會？
了解人工智慧最強大的力量，就在預測，
用經濟學的分析架構，設計出最佳的策略選擇！

「AI 對你的企業有什麼意義？看這本書就知道。」
--Google首席經濟學家哈爾．韋瑞安

自動駕駛、物體辨識、語言翻譯、詐騙偵測……
AI的應用正快速滲入每一個領域，人工智慧大普及的時代即將來臨。但是，能夠利用AI脫穎而出的企業屈指可數。AI科技對企業到底有什麼影響？

備受科技界與決策領導人推崇的多倫多大學羅特曼管理學院的三位教授艾格拉瓦、格恩斯、高德法布，是專門研究科技影響的經濟學家。在本書中，他們解答經理人該如何思考AI影響的各種問題。

• 對企業來說，AI到底是什麼？AI是預測的科技，而預測是決策的生產要素。
• AI的關鍵影響是什麼？AI的重大經濟意義，就是使得預測變得更便宜。可以被人工智慧預測取代的都會貶值；與人工智慧預測互補的都會升值。未來無可取代的就是資料與判斷。
• 當預測便宜到人人可以負擔，企業的工作流程、事業規模與範圍、商業模式、策略選擇全都會改變。三位教授發展出一套評量AI策略的AI Canvas，用輸入、預測、訓練、判斷、行動、結果、回饋這七個面向，幫助企業回答：
1. 什麼樣的預測對你的事業很重要？AI的發展會如何改變你倚重的預測？
2. 如何重新配置工作，AI與人類該如何合作？
3. 在工作流程中，哪些AI工具的投資報酬率最高？
4. 如何判斷推出AI產品的時機與對企業的衝擊？

每一個選擇，都是社會資源重分配的取捨。在本書中，艾格拉瓦等三位教授也探討大家普遍對AI的擔憂，包括：人類工作即將終結嗎？貧富不均是否將更惡化？幾家超級企業將贏者通吃？

AI是這個世代最具變革力的科技。了解AI 的本質與經濟意涵，才能準確評估AI的潛力，真正善用AI的預測能力，做出最好的決策。

台灣人工智慧學校執行長／陳昇瑋
美國前財政部長／桑默斯
《連線》雜誌創始主編／凱文．凱利
科技三巨頭Google 首席經濟學家、蘋果AI 研究總監、前微軟新英格蘭研究院顧問
一致推薦

AI可能會徹底改變你的生活，而這本書會徹底改變你對AI的了解。AI可能是有史以來最好的科技，而到目前為止，這是討論AI最好的一本書。――勞倫斯．桑默斯（Lawrence H. Summers）哈佛大學前校長、美國前財政部長、世界銀行前首席經濟學家


AI是這個世代最具變革力量的科技。艾格瓦拉、格恩司與高德法布不但了解AI的本質，還對AI的經濟意涵與權衡取捨提出深刻洞見。如果想要撥開AI的炒作迷霧，看清楚AI對社會的核心挑戰與機會，第一個步驟應該是閱讀這本書。――艾瑞克．布林優夫森（Erik Brynjolfsson）麻省理工學院教授、《第二次機器時代》作者


為了讓人更容易理解，這本書把人工智慧重新塑造成一個平價的新商品：預測機器。這是出色的創舉。我認為這本書非常有幫助。――凱文．凱利（Kevin Kelly）《連線》雜誌創始執行主編、《必然》作者

AI 對你的企業有什麼意義？看這本書就知道。――哈爾．韋瑞安（Hal Varian）Google 首席經濟學家

企業領導人、政策制訂者、經濟學家、策略專家、所有想了解AI 對制訂企業策略與決策的意義，以及對社會有什麼影響的人，都一定要讀這本書。――魯斯蘭．沙拉庫迪洛夫（Ruslan Salakhutdinov）卡內基美隆大學教授、蘋果AI 研究總監

我遇到太多對AI 興奮期待卻不知所措的人。這本書提供一個實際的框架，給對AI 茫然的人一個堅實的基礎。――施文．茲利斯（Shivon Zilis）OpenAI 負責人與Bloomberg Beta 合夥人

當前的AI 革命可能會使AI 供給很充足，但在達到那個狀態之前，需要仔細考慮一些艱深的課題，包括失業率增加與所得的懸殊差異。這本書提供一些架構，讓決策者得以深入了解AI 在其中運作的力量。――維諾德．柯斯拉（Vinod Khosla）柯斯拉創投公司、昇陽電腦創辦人兼第一任執行長

這是一本開創性的書，專注在策略專家與經理人必須了解與AI 革命有關的事，藉著對科技採取有理有據的務實觀點， 這本書利用經濟學與策略的原理，去了解如何藉由AI 來徹底改變公司、產業與管理方法。――蘇珊．埃塞（Susan Athey）史丹佛大學科技經濟學教授、前微軟新英格蘭研究院顧問

這本書是一個可喜而獨特的傑作：以一份筆調明快、讀來津津有味的調查，了解人工智慧將帶領我們前往何方，並對誇張的炒作與現實狀況做出區分，同時源源不斷地提供嶄新的獨特見解，而且用最高管理階層及政策制訂者都能理解的用語來解說。每個領導人都必須讀這本書。――鮑達民（Dominic Barton）麥肯錫顧問公司全球管理合夥人

阿杰・艾格拉瓦（Ajay Agrawal）
策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院教授、創造性破壞實驗室（Creative Destruction Lab）創辦人；也是麻州美國國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research）研究員，Next 36及Next AI創業學分學程的共同創辦人。艾格拉瓦的研究專長是科技策略、科學政策、創業財務與創新地理學，並擔任《管理科學》（Management Science）、《策略管理期刊》（Strategic Management Journal），及《城市經濟學期刊》（Journal of Urban Economics）的編輯委員。他在許多機構發表研究，包括倫敦政經學院、哈佛大學、麻省理工學院、史丹佛、卡內基美隆大學、柏克萊大學、華頓商學院，以及布魯金斯研究院。艾格拉瓦是AI機器人公司Kindred的共同創辦人。公司的使命是建立有人類水準的智慧機器。

約書亞‧格恩斯（Joshua Gans）
策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院科技創新及創業講座教授；也是多倫多大學創造性破壞實驗室的首席經濟學家。格恩斯發表超過120篇論文，也是《管理科學》編輯（策略）。他還編寫過兩本成功的教科書以及五本暢銷書，包括《父母經濟學》（Parentonomics, 2009）、《資訊共享》（Information Wants to Be Shared, 2012）、《破壞性創新的兩難》（The Disruption Dilemma, 2016），及《學術出版及其不滿足》（Scholarly Publishing and Its Discontents, 2017）。格恩斯是史丹佛大學經濟學博士，並在2008年獲頒澳洲經濟學會青年經濟學人獎。

阿維・高德法布（Avi Goldfarb）
多倫多大學羅特曼管理學院行銷學教授，也是創造性破壞實驗室首席數據科學家、《行銷科學》（Marketing Science）資深編輯，以及國家經濟研究局研究員。他的研究著重在數位經濟的機會與挑戰，經費來自Google、加拿大工業部、加拿大貝爾電信公司（Bell Canada）、AIMIA、社會科學與人文研究委員會（SSHRC）、美國國家科學基金會（National Science Foundation）、史隆基金會（Sloan Foundation）等。這項工作曾獲得白宮報告、國會證詞、歐盟委員會文件、《經濟學人》（Economist）、《環球郵報》（Globe and Mail）、《國家郵報》（National Post）、加拿大廣播公司電台（CBC Radio）、美國全國公共廣播電台（National Public Radio）、《富比士》（Forbes）、《財星》（Fortune）、《大西洋》（Atlantic）、《紐約時報》、《金融時報》、《華爾街日報》等媒體討論。高德法布是西北大學經濟學博士。


譯者簡介 林奕伶
曾任電視台國際新聞編譯，國際通訊社財經新聞編譯。譯有《人體素描聖經》、《行動思維時代》、《訂價背後的心理學》、《真希望我第一次買股票就知道這些事》、《FBI教你讀心術》等書。

 

【推薦序】提升台灣產業的關鍵技術 / 台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋
人工智慧並不像多數人想的那樣，有思考，有智慧，很快取代我們的工作，甚至連世界都要占領了。
但它也不只是統計或是大數據的包裝，只是舊酒裝新瓶的行銷用語。它真實存在，在無數的科學及商業應用中，讓我們一再地看到它所帶來的影響，無論在語音辨識、機器翻譯、醫療診斷、信用卡盜刷偵測上。
當然，現在多數人好像都只是在媒體上看到這些應用，雖然它們真實存在，但也許因為距離遙望，感受不到其真實性及威力。但是就像過去所有因資訊技術所發生的典範移轉，就像網路改變我們使用電腦的習慣、搜尋引擎改變我們用網路的習慣，以及手機改變我們與朋友連絡的習慣一樣，改變會一點一滴地逐漸發生，而且一旦發生，就再也回不去。而曾經存在、習以為常的工作及生活形式及需求，很可能就會「被消失」。
因此，歷史告訴我們，我們不可以輕忽人工智慧這個人稱為「新時代的電力」的技術。輕忽者，小則失去個人的職場競爭力，大則讓整個公司與產業消失，都不會太讓人訝異。
這本《AI經濟的策略思維》，由人工智慧技術最重要的預測能力開始，告訴我們所謂機器學習的能與不能，與傳統統計之間的異同。從預測開始，我們可以善用人工智慧來進行決策，但人工智慧不是黑魔術，因此決策還是需要人的經驗及領域知識來引領，否則再好的技術也可能導引到錯誤的決策。無論如何，人工智慧只是個工具，我們必須要對它有足夠的認知，有足夠的智慧，擬定正確的策略來使用它。最後，本書談到人工智慧對於社會整體可能帶來的影響，包含商業上、工作權、個人隱私及人類的尊嚴等等。
這是一本給我們完整概觀，對人工智慧能有不偏不倚的認知，以及能幫助我們準備好下一步的指引。對於未知，我們當然更不能害怕，而是要正眼看著它，若人工智慧對你來說是全新的世界，本書提供給探索者一個完整的導覽及重點景點指引。
當然，若你有興趣更進一步深入人工智慧的新世界，台灣人工智慧學校的經理人周末研修班是專為企業中高階經理人而設計的班別。我們讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底了解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、局限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。
更進一步，台灣人工智慧學校的技術領袖培訓班提供人工智慧技術人才的密集培訓，讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術，協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。該班也提供「移地解題方案」，可以把各式人工智慧可解的問題帶來學校，四個月後把答案帶回公司。
在此推薦由本書入手，探索人工智慧；也謹以台灣人工智慧學校的努力，希望人工智慧在台灣不會是口號或流行語，而是真實幫助台灣產業提升到下一個階段的關鍵技術。

 

推薦序 提升台灣產業的關鍵技術 陳昇瑋
各界推薦

第一章 AI經濟學
第二章 平價改變一切

PART I 預測
第三章 預測機器的魔法
第四章 為什麼說這是人工智慧？
第五章 數據的投資報酬
第六章 人類與機器的分工

PART II 決策
第七章 決策的要素
第八章 判斷的價值
第九章 預測人類的判斷
第十章 控制複雜性
第十一章 完全自動化的考量要素

PART III 工具
第十二章 解構工作流程
第十三章 拆解決策
第十四章 AI時代的工作內容

PART IV 策略
第十五章 經理人的角色
第十六章 AI時代的事業調整
第十七章 機器學習的發展策略
第十八章 AI的風險管理

PART V 社會
第十九章 AI對社會的衝擊
各章註釋

AI經濟學
如果你還不熟悉下面提到的情景，我想很快就會熟悉了。一個小孩獨自在另一個房間做功課。你聽到小孩問說：「德拉瓦州的首府是哪裡？」於是家長開始思考：巴爾的摩⋯⋯太明顯了⋯⋯威明頓⋯⋯不是首府。還在思考的時候，一台叫Alexa的機器就說出正確答案：「德拉瓦州的首府是多佛。」Alexa是亞馬遜（Amazon）的人工智慧（artificial intelligence，簡稱AI）助理，可以翻譯自然語言，並以閃電般的速度回答問題。結果Alexa取代家長，成為孩子眼中無所不知的資訊來源。
AI無所不在。在我們的電話、汽車、購物體驗、交友配對、醫院、銀行與所有媒體都看得到。難怪企業領導人、執行長、副總裁、經理人、團隊領導人、企業家、投資人、教練等決策者都迫不及待要爭相了解AI：他們知道AI會從根本改變他們的事業。
我們三個人在觀察AI的進展上處於特別有利的位置。我們是經濟學家，事業生涯都在研究最新、最偉大的科技革命： 網路。多年的研究中，我們了解到如何看穿誇張的炒作，並聚焦在科技對決策者的意義。
我們還建立創造性破壞實驗室（Creative Destruction Lab, CDL），這是為了讓科技新創公司在種子階段（seed-stage）增加成功機率的計劃。最初，這個實驗室對各類型的新創公司都抱持開放的態度，但到了2015 年，最令人振奮的計劃大多是AI 應用的新創公司。截至2017 年9 月為止，創造性破壞實驗室已經連續三年成為最專注全球AI 新創公司的計劃。
因此，這個領域的許多領導人會定期來到多倫多，加入創造性破壞實驗室。舉例來說，亞馬遜Alexa AI 引擎發展的主要投資人威廉． 敦斯道爾佩多（William Tunstall- Pedoe）在參與計劃期間，每隔八週就會從英國劍橋飛到多倫多加入我們；舊金山的巴尼．裴爾（Barney Pell）也是如此，裴爾曾在美國太空總署（NASA）領導一個85 人的團隊， 率先將AI 送上外太空。
創造性破壞實驗室在這個領域的優勢，有部分是因為我們位於多倫多，許多近來引起AI 關注的核心發明都在這裡播種及孕育，這個領域被稱為「機器學習」。從前任職多倫多大學資訊工程系的一些專家，如今正帶領全球幾個首屈一指的AI 團隊，包括臉書（Facebook）、蘋果（Apple）與伊隆．馬斯克（Elon Musk）的Open AI。
因為與這麼多AI 應用如此接近，迫使我們專注在這項科技對企業策略的影響。我們會解釋，AI 是一種預測的科技， 而預測是決策的生產要素；經濟學則提供完美的架構，理解所有決策的權衡取捨。因此，憑著運氣和一些構想，我們發現正好有了天時地利人和，可以在科技專家與企業經營者之間架起橋樑，於是出現這本書。

預測科技將改變世界

我們的第一個領悟就是，新一波的人工智慧並沒有真正帶來智慧，而是帶來智慧中的一個關鍵成分：預測。小孩問問題時，Alexa 做的就是接收聽到的聲音，預測小孩說的話，然後預測那些話要尋找什麼樣的資訊。Alexa 並不「知道」德拉瓦州的首府，但Alexa 能在有人問起這個問題時，預測到他們要尋找的是一個具體答案：多佛。

我們實驗室的每個新創公司都是因為能夠利用更好的預測而成立。Deep Genomics 藉著預測當DNA 改變時細胞會有的狀況，來使醫療得到改善；Chisel 藉由預測文件的哪些部分要編修，來改善法律實務；Validere 靠著預測運送原油時的水含量，改進原油監管移轉（custody transfer）的效率。這些應用可以說是大多數企業在不久的將來做事的縮影。

如果你在試著理解AI 對自己有什麼意義的時候陷入迷霧，我們可以幫助你了解AI 的意涵，並指引你瀏覽這項科技的進展，即使你從沒有實做過卷積神經網路（convolutional neural network）或研讀過貝氏統計（Bayesian statistics）。

如果你是企業領導人，我們會幫助你了解AI 對管理與決策的衝擊；如果你是學生或剛出校門的畢業生，我們會提供一個架構，讓你思考工作的演變及未來的生涯；如果你是金融分析師或創投業者，我們會提供一個結構，讓你能夠發展自己的投資方法；如果你是決策者，我們會提供準則，讓你了解AI 可能會怎麼改變社會，以及政策如何塑造這些改變，讓這些改變變得更好。

經濟學提供成熟穩固的基礎去了解AI 的不確定性，以及AI 對決策的意義。隨著預測能力變得更好，降低不確定性， 我們要利用經濟學告訴你，AI 對企業決策有什麼意義。反過來說，這也會讓你察覺在企業的工作流程中，哪些AI 工具的投資報酬率最高。接著我們會引導出設計企業策略的框架，例如該怎麼重新思考事業的規模與範圍，以便利用這個以平價預測為基礎的新經濟現實。最後，我們列出工作、企業權力集中度、隱私與地緣政治等各方面與AI 相關的主要權衡。

什麼樣的預測對你的事業來說很重要？ AI 更進一步的發展會如何改變你倚重的預測？你的產業要如何重新設計工作， 來因應預測科技的進步，就像個人電腦與網路崛起時，產業如何重新配置工作？ AI 很新奇，但是我們的了解並不夠，不過用來評估預測成本下降意涵的經濟學工具非常可靠。雖然我們提到的例子肯定會過時，但這本書的架構並不會過時。隨著科技進步，而且預測變得更加準確與複雜，書中的洞見仍會持續適用。

這本書並不是在談在AI 經濟中成功的方法。我們強調的是權衡取捨。數據愈多，意味著隱私愈少；自動化愈多，意味著操控愈少。我們不會為你的企業開出最佳策略，那是你的職責。對你的公司、事業或國家最好的策略，取決於你在衡量各方面情況時所做出的取捨。這本書提供一個找出關鍵決策考量、並對正反兩方進行評估的架構，以便得出對你而言最好的決策。當然，就算掌握這個架構，你還是會發現事情瞬息萬變，需要在沒有充分資訊的情況下做決策，但這樣做通常也比什麼都不做來得好。