圖：在公司內部采用人工智能的五項基本要素
一、對人工智能未來的展望
人工智能（AI）指的是機器展現類人智慧的能力。例如，在不需要詳細的、人工開發的軟件輔助的情況下解決問題的能力。通過查閱大量的模式數據集，機器可以“學習”執行任務，比如識別圖像、識別語音、識別文本中的相關信息、整合信息、得出結論和作出預測。隨著人工智能技術的迅猛發展，其實用性也在越來越多的領域得到了提升。
人們對于人工智能的組成結構并沒有普遍一致的定義。目前這個領域正在快速發展，開發者經常將現有的各種技術結合起來，以解決特定的問題。因此，“人工智能”這個術語涵蓋了廣泛的技術和應用程序，其中一些是較早技術的擴展（如機器學習），其余的則是其它一些全新的技術。事實上，并不存在被人們普遍接受的“智能”理論，人工智能的定義也隨著人們對當前進展的認識而不斷改變。盡管人們對于如何在這個領域劃定界限存在分歧，但有一件事是有廣泛共識的：人工智能將帶來下一波數字顛覆浪潮。
人工智能以及它帶來的就業機會
人們越來越認識到（并且為之焦慮），人工智能可能會對勞動力市場產生破壞性影響。之前發布的MGI研究項目表明，目前幾乎一半的工作活動都有實現自動化的可能，這一點可以通過調整現有的技術來實現。目前60%的職業中30%的活動都可以通過自動化技術來實現（見圖表1）。由于自動化的應用是在任務級別上，人工智能似乎會改變越來越多的職業，但不會徹底消除它們。這可能會對東南亞地區對某些勞動力技能的需求產生深遠影響，并可能加劇勞動力市場的動蕩。
圖表2：由于各種有利條件的出現，人工智能的普及正達到一個臨界點。互聯設備和數據可用性（單位：十億），改進的算法和訓練方法（錯誤率，%）。
另外：與信息處理（比如計算機視覺和自然語言）和驅動技術（機器人和自動駕駛汽車）相結合，機器學習技術有可能改變我們日常生活的許多方面（見圖表3）。
圖表4：東盟的人工智能應用創造出卓越的盈利能力和巨大的價值庫
然而，人工智能的采用并沒有實現其最大價值。前期實驗和隨后的實施需要公司對人工智能如何應用于其核心業務進行前瞻性和廣泛的觀察，而對于傳統的非科技行業的公司來說，后期的實施可能會讓人望而卻步。到目前為止，高科技、電信和金融服務公司在東盟國家占據優勢地位。我們也看到了交通和醫療等公共服務活動的激增，這是由多家政府機構和該地區的“智能城市”計劃所推動的。
在國家層面，新加坡在多個行業的人工智能實驗中處于領先地位。但是整個東盟地區的國家都掌握了一些主動權（見圖表5）。
圖表6：東南亞地區的聯系、數據流量以及人均國內生產總值的排名。
在東南亞國家之間，基于貿易和資金流的傳統領域高度互聯，但相關之間的數據流聯系卻不那么緊密。
政府可以利用財政政策來解決失業和社會混亂問題。但除了提供資金的安全保障外，還有其他方法可以利用技術來限制失業嗎？如果一個由人工智能推動的經濟需要更少的勞動力，那么是否有可能通過設計讓工作安排更加靈活，讓公司能夠協同工作？
最后，由于早期采用者緊握人才、兼并更小的創新者、并獲得不成比例的經濟利潤，人工智能行業存在著市場壟斷的風險。但這種可能性目前被大型跨國公司在該地區的技術擴張以及普及所帶來的益處所抵消。
當政府通過監管或財政政策進行干預時，應公開向公民保證，他們的利益得到了保護。一個例子是，確保人工智能系統不會復制和強化它們在輸入數據中檢測到的不平等和偏見。
支持有針對性的人工智能項目，起到拋磚引玉的作用。東盟各國政府可以支持人工智能“核心樞紐”的發展，將特定地區打造為人工智能人才和技術發展的溫床，以及人工智能商業化和創業精神的代表。這些舉措應該側重于開發適用于東盟地區行業和社會目標的應用，而并不一定是全球科技巨頭正在開發的技術前沿解決方案。
東盟自己的人工智能中心可以設計成集中人才，促進資源整合和良性競爭，并為各國政府與技術人員和其他利益相關方探討監管問題的紐帶或節點。各國政府或許必須為這些努力播下種子，但目前應該利用獨特的公私合作模式以確保商業能夠接納人工智能，并最終為社會經濟做出貢獻。如今，關于人工智能領域的全球性中心只有幾個，2016年單單硅谷就吸引了全球人工智能領域40%的投資。
要復制這種生態系統并不容易，但研究性機構、融資渠道以及強大的客戶基礎都是關鍵因素。以紐約為例，由于城市早期融資充裕便利，且媒體公司集中期望采購人工智能技術，這樣一來紐約市確立了自己的人工智能中心地位。出于與紐約同樣的原因，北京和深圳等亞洲城市也正在迅速崛起。由于各種有利條件的整合，其都在發展成為全球性的人工智能中心。
在某種程度上，每一個中心的價值源自規模經濟。但在整個地區鼓勵推動多個中心的做法需要審慎對待。每一個中心都需要專注于不同類型的人工智能應用，且具備本地相關性。這可以確保整個東盟地區能夠更公平地分配投資和收益。將人工智能用例與特定區域相匹配依舊是一個難題。但本地區利益相關方應考慮開發與其經濟發展目標和現有資產相符合的應用程序。通過資助本地的人工智能開發人員，同時吸引更多從業者參與國外的獎學金項目，從而能夠加強相應舉措，最終將全球最佳實踐和技術帶回本地區。
新加坡的AI.SG就是這樣一種創新模式，其在5年時間里獲得了1.5億新元的投資，也吸引到更多資源、人才和機構的支持。它的重點是將人工智能應用于金融、智能城市和醫療保健——這些都是新加坡本地面臨的首要問題。要知道，新加坡是一個地域有限，且人口老齡化日趨嚴重的金融中心。
對這些地區集中進行人工智能教育，或許會帶來雙重好處：提高教育質量，同時確保未來的從業人員能夠掌握數字技能。專注于教育的人工智能中心可以改善網絡連接，并建立必要的數據庫和標準。印尼、菲律賓、泰國和越南等東盟地區國家從普及的教育技術中獲益最大，這一進程可以將優質教育的覆蓋范圍擴大到數百萬人。
同時，建立另一個專注于提供公共服務的人工智能中心，能夠支持該地區各國政府進行數字化轉型，進而推動公眾采納人工智能應用。人工智能應用程序可用于公共服務項目，如檢測稅務欺詐、評估政府項目的有效性，或管理復雜的基礎設施系統。尖端技術和公共服務的結合將會對人才產生巨大的吸引力，并將成為學術研究機構、行業技術領袖和各國政府機構之間的協作的紐帶和橋梁。
這些中心并不是加速人工智能普及和促進公共權益的唯一途徑。大學項目也是一種不錯的選擇。例如，韓國最近成立了一個投資約8億美元的公私合作研究中心，用于培養人工智能核心技術方面的專業人才。
擴大圍繞人工智能展開的公開辯論
在企業和社會部門之間開展廣泛而持續的公共對話，從而達成關于人工智能治理的共識，并確保其被用于長期社會效益，這一點非常重要。這種辯論對于確保對技術的公共投資能夠產生公眾實際支持的結果至關重要。同樣重要的是，在公眾隱私和安全等問題上制定相關法律法規，這需要一個開放的過程。
這種辯論不應僅限于商業用例。它還應該延伸到人工智能對人類和社會的影響。人工智能的興起在道德、法律和安全方面存在著問題，有些是老生常談，有些則是新的問題：智能機器會攻擊重要的電力、健康和投票系統嗎？還是會成為他人這樣做的一個渠道？人工智能會擴大數字鴻溝，從而擾亂社會穩定嗎？對人工智能的過分依賴會影響社會資本和自主權嗎？這些都給人類社會帶來了新的緊迫感，正在促使從英國到迪拜等各國政府抓緊制定關于人工智能的長期愿景和目標。
在這種辯論中，政策制定者不應是唯一的發聲方。在人工智能帶來的問題方面，來自不同社會階層的的商業領袖和從業人員應該提出寶貴的意見。像類似于OpenAI、Future?of?Life?Institute、Partnership?on?AI這樣的組織已經在努力解決這些問題。Digital?Asia?Hub最近在香港成立，旨在從社會層面看待科技進步的影響。而東盟必須找到自己的答案，如何讓人工智能技術在該地區特有的文化、宗教和政治背景下發揮作用。
結語
人工智能仍處于發展早期階段。即使在發達經濟體，仍有大量的基礎工作要做。由于人們在數據可用性、算法復雜度和計算能力等方面的重大進步，這項技術本身也在飛速發展。人工智能技術將引領新一波社會生產率的增長，完全改變工作的性質，同時淘汰那些不把它們納入核心戰略的企業。接下來的關鍵問題是，這種顛覆如何對整個社會產生益處。
在東南亞地區，雖然人工智能的用例迅速增多，但它們的受眾和規模都很有限。銀行和電信運營商現在才開始采用數字技術和先進的分析技術，這些僅僅是人工智能的前身。新加坡在智能城市技術方面的進步顯示，人工智能可以改善東南亞地區的城市生活。為了加快這一進程，東盟各國政府可以進一步為企業提供便捷數據，并推動教育和衛生領域的一體化數據進程。它們還需要應對業內從業者短缺帶來的負面影響，提供穩定的監管框架，并通過創建專門的中心來解決應用規模和人才短缺的問題。
這些干預主要是為了引導不可避免的變革浪潮，以更快更好地發揮人工智能的積極作用。但這種技術的具體發展方向依舊是未知的。目前來看，我們只能提出一些每個社會都必須回答的大問題：我們準備好共享健康數據了嗎？數字鴻溝會變得更糟嗎？哪些創新值得投入公共資金和更多合作？讓這些問題公開化是確保人工智能創造一個更好社會的重要環節。
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