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2021年7月8日-9日，中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院呂本富教授在以“數(shù)據(jù)筑基，邁向數(shù)字經(jīng)濟新征程“為主題的2021中國數(shù)字企業(yè)峰會上做了《AI新“畫布”》的主題演講。

很多生產(chǎn)力、生產(chǎn)關(guān)系層面的問題討論很多，在此之外，呂本富教授提供了一個數(shù)字化生產(chǎn)工具，叫“AI新畫布”。

對于企業(yè)來說，過去我們做信息化，做數(shù)據(jù)化，做平臺化，或者引入人工智能，做智能化，有沒有一個判斷的標(biāo)準(zhǔn)？我們給了一個工具，叫“AI新畫布”，用這個工具你可以判斷如果你將來做人工智能，你有什么樣的標(biāo)準(zhǔn)。

一份工作就是一組任務(wù)的集合，在分解工作流程，應(yīng)用人工智能工具時，就去判斷人類的哪些任務(wù)可以自動化，剩余任務(wù)的順序和重點會不會發(fā)生改變。我們先分析哪個工作流程可以被人工智能所取代。

比如這個崗位流程任務(wù)能力圖，他有他的基本工作崗位，有工作流程，有任務(wù)，這里面給出的是財會專業(yè)，在分析完以后，我們看看哪些部分可以被替代。

工作流程分析完以后，我們有個“AI新畫布”，就是分析人工智能在不同的應(yīng)用場景，哪些工作流程可以被替代，它是我們思考構(gòu)建評估人工智能的工具，識別每一項任務(wù)決策中各部分的具體操作路徑。

一是預(yù)測我們要做什么，二是判斷，三是行動，四是結(jié)果，這四個部分，需要三類數(shù)據(jù)的支撐：一是輸入性的數(shù)據(jù)，二是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，三是反饋數(shù)據(jù)。這七個要素，就構(gòu)成了AI新畫布，我們拿它來分析一個企業(yè)。

在具體實施的時候，我們有兩個維度，一是商業(yè)的維度，就是你哪個部分要用人工智能，為什么要用人工智能，這是價值主張；接下來是技術(shù)維度，有沒有解決方案，你有沒有數(shù)據(jù)源，你的模型開發(fā)怎么樣，效果評估怎么樣。

講完新畫布，我們以MBA招生為例說說它的應(yīng)用。人工智能現(xiàn)在可以用在很多領(lǐng)域，比如可以識別X光照片，人工智能也可以代替法官的工作，可以代替老師來面試，當(dāng)然，這只是我的一個設(shè)想。那么如果把MBA的招生流程進行人工智能化，怎么操作？我們需要從預(yù)測任務(wù)入手，什么是高價值學(xué)生？在分析這個工作流程的時候，第一要分析有多少申請者；第二，分析你要錄取哪些人；第三，MBA的學(xué)生不一定會到你這兒來，你如何讓他過來；第四，你如何分配各種各樣的資源。

我們首先確定一個目標(biāo)，就是選拔優(yōu)等生。那么你必須把目標(biāo)定義清楚，是畢業(yè)以后薪酬高，還是畢業(yè)以后五年之內(nèi)當(dāng)上CEO？這個定義要清晰。假設(shè)我們這個學(xué)院把影響力作為最重要的指標(biāo)，我們畢業(yè)的學(xué)生要求五年以后有很強的話語權(quán)，那么我們把影響力作為指標(biāo)體系進行測量，確定影響力的回報函數(shù)。在回報率和付出代價之間做一個權(quán)衡，這叫做回報函數(shù)。假設(shè)每年有50名校友可以進入全世界影響力排行榜，那么反過來收集這樣的數(shù)據(jù)來做訓(xùn)練集，這就是新畫布在人工智能當(dāng)中的應(yīng)用。我們在收益和可能的成本之間做個權(quán)衡進行判斷，收集訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)，然后是輸入，然后反饋，根據(jù)申請人的事業(yè)發(fā)展，每年進行一次更新，系統(tǒng)這么一運轉(zhuǎn)，未來在招生的過程當(dāng)中就可以人工智能化了。剛才我說了，法官審案的過程，也可以用人工智能來審案，醫(yī)生在判斷膠片的時候，也可以用人工智能一起來做決策。

總之，人工智能和人類一起做，就是智能化時代最核心的特征。數(shù)據(jù)集的選擇相對簡單，同時，申請者提供的信息夠不夠，不夠的話是不是要擴大？在確定回報函數(shù)的時候，要確定如果做了誤判，你的損失是多少。

AI是通用技術(shù)，能改變組織運行的要素和環(huán)境，如果AI只改變流程和崗位，屬于組織戰(zhàn)術(shù)層面的問題，只要考慮投資回報率即可，如果AI改變整個組織的結(jié)構(gòu)，則屬于戰(zhàn)略層面的問題，需要公司的CEO親自進行謀劃。

在具體實施當(dāng)中，需要把流程分解成任務(wù)，對它進行量化分析，哪些可以替代，哪些可以優(yōu)化，哪些可以互補，把這些做完以后，只要確定投資回報率，就可以確定應(yīng)用順序。

在這種應(yīng)用過程中，還要注意一種特殊的情況，叫全自動決策。預(yù)測可以交給機器，但是判斷需要交給人類，但是有一種情況，預(yù)測和判斷都需要交給人類，比如智能汽車，如果你把預(yù)測和判斷都交給機器，就會產(chǎn)生倫理問題。

人工智能要素當(dāng)中，最后一個是行動，企業(yè)在人工智能做決策的時候，有的是數(shù)據(jù)為王，有的不是數(shù)據(jù)為王，比如自動駕駛的汽車，這是行動為王，像特斯拉這樣的公司，就屬于行動的公司，前段時間特斯拉為什么那么強硬？我們預(yù)測，他要收集1000萬個人類司機的駕駛數(shù)據(jù)，現(xiàn)在他已經(jīng)收集完500萬個了，如果收集完1000萬個，是非常有價值的。

換句話說，企業(yè)要做人工智能化，你要看看你是擁有數(shù)據(jù)，還是擁有算法，還是擁有行動，不同企業(yè)的人工智能路徑也不一樣。未出土?xí)r先有節(jié)，便凌云去也無心。

（來源：保險業(yè)數(shù)字化峰會）