[烤面包的打字机] 预测机器AI将带来的创新结构

by Kim Dongpyo

Published 05 Jul.2024 11:05(KST)

“那么，引入人工智能（AI）之后，对我们到底有什么好处？”

从金融、证券、汽车等所有产业领域，到人事、财务、营业等企业内部各类职能领域，几乎没有不提及人工智能的地方。所有人都在谈论人工智能。然而，要听到一个关于我所在的产业领域、我的组织究竟会如何改变的明快答案，却并不容易。关于“硅谷大型科技企业是这样做的”“金融金融科技企业通过人工智能实现了那样的创新”等应用案例汗牛充栋，但人们仍然难以抓住要领。图书《人工智能经济学》给出了明确答案：“人工智能是一种进行预测的技术。”

加拿大金融科技企业Verafin利用人工智能开发了金融欺诈检测系统，构建了一个预测金融欺诈、认证银行客户身份的系统。它运用最尖端的机器学习模型，技术能力出众。美国纳斯达克以27.5亿美元（约合3.8万亿韩元）将其收购，使之成为独角兽企业。其实，运用人工智能并非Verafin一家的特点，既有的大型企业也在将人工智能引入自身服务，并推出利用人工智能的新服务。然而，成功案例却并不多见。

作者们关注的是，Verafin将“通过人工智能进行预测”整合进了组织内部的核心工作流程（workflow）。这不仅仅是为了证明“预测可以变现”，更是一个案例，表明若要让预测业务成为可能，组织本身也必须随之进行创新。

第一次世界大战期间，英国陆军引入了坦克。当时骑兵仍在活动，坦克是能够扭转战局的武器。英国却将这种坦克编入骑兵部队。德国开始重新武装时，英国把马的饲料增加了10倍，给骑兵军官配备两匹马，给坦克军官配备一匹马。真正从坦克上“尝到甜头”的，是军队组织严重瓦解的德国。他们没有把坦克附着在既有组织之上，而是认为新技术需要新的组织和新的战略。历史书中，“闪电战”这一表述至今仍象征着德军的威力。

新技术从来不是模糊地被引入的。技术的采纳大致分为三个阶段：导入阶段、应用阶段和系统阶段。大多数技术只渗透到导入阶段和应用阶段，有时即便如此也能带来生产率的提升。但真正的创新，只有在“组织的创新”相伴时才有可能。真正的变革，只有当创新者创造出新的系统阶段解决方案时才会拉开序幕。内森·罗森伯格指出：“无数商业失败，大多是因为创业者没有理解自己偶然着迷的那一部分，与整个系统其余部分之间的相互依存关系。”

此外，新技术总是会遭到既有组织与既有惯性的抵制。托马斯·爱迪生发明电灯泡之后，又过了20多年，到了20世纪，电力仍然是一种罕见的动力来源。1897年，爱迪生演示电灯泡点亮而声名鹊起。几年后，他在曼哈顿珍珠街启动发电站，用路灯点亮了那条街。此后又过了20年，美国家庭中只有3%在使用电力。

本书展示了电力如何取代蒸汽，成为占据主导地位的动力来源，也展示了人工智能为何会成为21世纪的新电力。作者此前通过《预测机器》一书提出了人工智能经济学的初步框架，但只讨论了技术采纳阶段中的第一阶段——“导入阶段”。而人工智能真正的创新，恰恰是“系统”的创新，这本书正是从他们自我反思——当初竟然遗漏了这一部分——出发而写就的。