人工智能,还是“人工”去实现智能?从ScaleFactor的倒掉谈起

阿尔法公社 2020-08-01 21:32

图片来源:图虫网

编者按:本文来自阿尔法公社(ID:alphastartups),作者Matt Turck,大发红黑怎么玩邦经授权转载。

在打造人工智能大发红黑怎么玩产品 的初期,“人工”的辅助可能必不可少,例如标注数据,辅助训练等。但是随着大发红黑怎么玩产品 逐渐成熟,大发红黑怎么玩你 能否 "炒掉 "这些人类,决定了大发红黑怎么玩产品 是否真的有竞争力,业务是否有持续性。对人工智能有深刻认知的知名投资人Matt Turck分享了自己的如上观点。

近日,《福布斯》发表了一篇大发红黑怎么玩关于 ScaleFactor的文章,这是一家利用人工智能大发红黑怎么玩技术 实现会计自动化的大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 ,它在融资1亿美元后倒闭。

以下是报道中涉及的问题核心:"根据前员工的说法,“人工智能”并没有制作财务报表,而是由数十名会计在ScaleFactor的奥斯汀总部或菲律宾的外包办公室手动完成大部分工作。一些客户说,他们收到了充满错误的账本,被迫重新聘请会计师,自己清理这些烂摊子。"

大发红黑怎么玩我 从来没有直接接触过ScaleFactor,所以大发红黑怎么玩我 对那里有可能真实也可能不真实的内幕一无所知,这并不是一篇专门讨论ScaleFactor事件的文章。

但是,大发红黑怎么玩我 确实对"人工智能与人类 "的话题很感兴趣,因为在过去的几年里,大发红黑怎么玩我 花了大量的时间研究和投资人工智能大发红黑怎么玩公司 ,对它们进行了深入的了解。

所以大发红黑怎么玩我 想分享一些在这个过程大发红黑怎么玩中学 到的东西,想提出两个主要的观点:

  • 在打磨人工智能大发红黑怎么玩产品 的早期,有人类参与是正常的,并不是一个错误或bug。但随着大发红黑怎么玩产品 逐渐成熟,大发红黑怎么玩你 能否 "炒掉 "这些人类,决定了大发红黑怎么玩产品 是否真的有竞争力,业务是否有持续性。

  • 还有一些重要的经验教训,即哪些具体的领域适合建立一个可持续发展的人工智能业务,哪些不合适。

AI幕后的人类

大发红黑怎么玩关于 AI大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 ,需要了解的一个关键问题是,它们和普通的SaaS大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 有何不同。(在本篇文章中,"AI大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 "是指利用AI为商业应用提供动力的大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 ,而不是AI大发红黑怎么玩工具 和大发红黑怎么玩技术 的提供商)

对于所有大发红黑怎么玩关于 人工智能商品化的故事,它们的深层次仍然是大发红黑怎么玩技术 性工作,需要大量的研发。

这种研发工作,尤其是早期,有相当一部分涉及到人工工作。大发红黑怎么玩我 所熟悉的每一家AI大发红黑怎么玩公司 都有一个 "AI训练师 "的概念,至少在早期是这样的。AI训练师是协助建立数据集、给数据贴标签或在AI无法自行解决问题时,大发红黑怎么玩帮助 解决的人。有时,所有这些都是通过让人类模仿AI应该做的事情来实现的。有时他们在沙盒中做,有时在生产流程中做。大发红黑怎么玩我 在三年多前就写过这方面的文章。揭穿人工智能产业中 "没有人类 "的神话。

所以在一个人工智能大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 的早期,大发红黑怎么玩你 往往会发现大发红黑怎么玩产品 的动力很大程度上是由人类提供的,只是在人类的工作基础上再加上一点人工智能的自动化。大发红黑怎么玩我 不知道具体的比例是多少,但也许70%的人类和30%的AI在初期也不是完全不可能。

现在,每个人工智能大发红黑怎么玩大发红黑怎么玩公司 的明确目标是,随着人工智能的训练越来越成熟,将这个比例急剧减少。一点一点,一个模块一个模块的将越来越多的流程自动化,最终尽可能地接近100%的AI自动化。

没有一个AI大发红黑怎么玩者创办大发红黑怎么玩公司 是只为了训练AI模型,训练模型是用AI改造业务的一种手段。

问题是,AI的进化是非常不可控的,大发红黑怎么玩你 可以相当快地达到早期的成功(例如60%或70%的自动化),但在后来大发红黑怎么玩你 经常会被卡住。有时这是暂时的:大发红黑怎么玩你 在几个月内没有进展,但最终下一个突破出现了。有时,大发红黑怎么玩你 会永远被卡住。

当然,从商业的角度来看,能否达到高度自动化会有天壤之别。在早期,大家扎堆参与,大发红黑怎么玩你 拥有一个大发红黑怎么玩技术 和增速非常厉害的业务,但这个业务可能是负毛利的。大发红黑怎么玩你 当然希望随着时间的推移,大发红黑怎么玩公司 成熟后在整体经济效益上更像一个SaaS业务(还有一个额外的好处,就是大发红黑怎么玩你 的核心人工智能大发红黑怎么玩技术 很难复制,所以有一定的护城河)。但是,如果大发红黑怎么玩你 不随着时间的推移,大幅提高大发红黑怎么玩产品 的自动化程度,减少人类的工作在大发红黑怎么玩产品 中占的比例,大发红黑怎么玩你 就不可能建立起可持续的业务。

虽然除了媒体报道,大发红黑怎么玩我 对真实的情况并不了解,但大发红黑怎么玩我 怀疑这就是ScaleFactor的情况:早期投资人资助了愿景,并打赌该大发红黑怎么玩公司 将能够随着时间的推移从人类参与过渡到完全自动化的人工智能。然而,由于大发红黑怎么玩公司 无法实现足够高的自动化,后几轮的投资人在观察这个业务时,发现了毛利率是负的,于是都决定不投钱,最后大发红黑怎么玩公司 之前的融资烧光了。

选择正确的方向和用例

对于AI大发红黑怎么玩者来说,在这篇文章中可能得到的最有用的启示可能是:当谈到建立一个以利用AI自动化为核心的初创大发红黑怎么玩公司 时,并不是所有的领域和商业方向都是平等的,所以大发红黑怎么玩者应该谨慎和明智的选择适合现阶段的方向。

AI是可以进行预测和决策,它很强大,但即使经过了非常完备的训练,也不是100%的正确。

所以,如果大发红黑怎么玩你 的大发红黑怎么玩产品 对准确度的要求是在100%的时间里都必须100%成功,那完全用AI来解决就会变得很困难,尤其当人们期望这个100%的成功是实时发生的时候,那就更难了。

这里有一些简单的(可能也是不完美的)启发式框架来思考这个问题。

完全自动驾驶是一个很好的例子,需要100%的实时成功。一辆由人工智能驱动的汽车需要实时做出无数个决策(停车、转弯、避让行人等),并且100%正确,否则人就真的会死掉。在目前的AI大发红黑怎么玩技术 状态下,完全自动驾驶还无法实现,而每一个人的生命都只有一次,出了事故,对于当事人来说就是100%。

在另一个极端,有的应用方向上,80-90%的准确率是完全可接受的。比如Google Photos对于人脸的自动识别归类,把A的人脸识别成B的人脸,这虽然让人不快,但它造成的后果没那么严重。并且用户对这方面的容忍度较高,也不期望这种处理是实时发生。这可能是新晋人工智能大发红黑怎么玩者最容易攻克的方向,大发红黑怎么玩你 可以用人工智能完全自动化解决,不需要人类干预和辅助。

中间的用例和方向才是棘手的。

例如聊天机器人,它需要实时操作,但是对于准确度的要求可能80%-90%的成功率就可以接受。当然,当聊天机器人出错的时候还是很烦人,但是它只要在大部分时间内正常工作就能满足需求,对于用户,总比在电话里等30分钟客户代表才接电话更好。(在不需要预测的情况下,开发人员也可以在其中加入一些简单的业务规则来提升体验,补足人工智能的缺点)。

最困难的恰恰是ScaleFactor切入的会计这样的方向。在这里,大发红黑怎么玩你 需要在100%的时间里获得100%的成功率——会计要求非常的精确。但是在现在的阶段,AI的大发红黑怎么玩技术 还没法满足这种需求。所以,需要人类来完成最后一公里的工作——检查出AI系统中出现的任何问题,然后在把结果呈现给客户之前纠正它。对于会计业务,这是可能的,因为最终客户通常并不需要他们的财务报表是实时的。

最后的这个例子,就是因为AI大发红黑怎么玩技术 的不够成熟,导致自动化程度不够,进而使业务没有持续性;对于大发红黑怎么玩者来说,这是一个棘手的类别。在AI大发红黑怎么玩技术 还未成熟的时候,选择需要在100%的时间里获得100%的成功率的方向显然风险更高;在其他一切条件相同的情况下,选择一个需求更强,更容易实现的方向,在商业上是更理智的。

本文编译自知名投资人Matt Turck的个人博客。

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