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投資STEM教育 迎戰AI革命

黃錦輝| 宏觀視野

2019年1月28日

回顧2018年世界科技大事,不論從技術、經濟或政治層面而論,筆者認為非「人工智能」(AI)莫屬。本文概述筆者在公開講座中提及有關「AI與人類之間關係」的多樣性,包括其「模仿」、「服務」、「深在」及「代替」人類等特殊關係。

從科學研究角度看,根據「人工智能」的基本定義,AI是一套能夠仿效人類智慧的電腦系統。已故電腦科學家亞倫.圖靈(Alan Turing)於上世紀五十年代推出確認AI系統效能的「圖靈測試」(Turing Test),今天它已成為AI研發和測試的標準。簡單而言,若然某人隔着牆壁(或透過電話)與另一人進行溝通而不能辨別對方是機器或人類的話,那麼該機器便通過了「圖靈測試」,成為科學界公認的AI系統。

全球智能人手將達8億

國際科技經濟媒體預測,全球AI市場總值到2025年將高達6000億美元之多,屆時全球智能勞動人手估計高達8億,佔總勞動人口超過兩成。面對龐大的市場,世界各國無不希望分一杯羹,中美兩國的競爭尤其顯著。

AI商機處處,中國近年重點關注「AI+」發展,開拓AI在不同產業的應用。香港一直以來亦注重產業應用,「AI+」是政府創新及科技發展的重點投資方向之一。AI技術對本地其他支柱產業,包括金融、醫療、智慧城市及再工業化的發展起了關鍵作用。

以「AI+金融」為例,金融交易主要集中在投資(或投機),包括股票買賣,目的固然是「搵錢」。專業人士一般會仔細分析股票市場的走勢,然後作出買賣決定。「算法交易」(Algorithm Trading)是近期熱門的金融科技,它主要是利用電腦程序進行自動買賣的方法,例如讓程序在交易過程中,可根據市場變動趨勢來決定交易時間段、交易價格、成交數量等。

過往算法以「定量金融」(Quantitative Finance, QF)為主導,因這建基於複雜金融數學模型。至近年隨着AI技術普及化,「定質金融」(Qualitative Finance)算法逐漸流行,金融系統利用AI分析社交網絡用戶群對市場的輿論,然後作出交易決定。

STEM對應用具重要性

「AI+」針對應用科學,因應不同問題找尋最佳的解決方案。在現實情況中,AI工程師解決問題時會運用科學方法,有系統地分階段作處理。基本上,他們會依循「系統開發生命周期」(System Development Life Cycle, SDLC),包括「計劃」(Planning)、「分析」(Analysis)、「設計」(Design)及「落實」(Implementation)四個階段。工程師在每一階段採用不同的「科學(S)、技術(T)、工程(E)、數學(M)」(STEM)元素。

首先,在初期的「計劃」階段,工程師會利用「科學」理論去分析問題,從中挖掘原因所在。其後在「分析」階段中,他們會採用「數學」模式分析所有因由,找出解決方案。再繼而進入第三階段的「設計」期,工程師會利用「工程」程序去挑選出最合適的方案,透過優化創作出最佳設計。最後,他們會利用「科技」去「落實」(Implementation)設計。

由此可見,STEM在AI應用中的重要性,而學習STEM必須從小做起。香港近年在STEM教育投資不菲,致力培育AI人才,將有助推動創科產業起飛。

創意產業難取代人腦

AI在工商業界已獲廣泛使用,雖然有助提升生產效率,但反過來令工人提心吊膽,恐怕職位被機器全面取代,導致飯碗不保。筆者認為,「機器代人」只會發生在重複性較高的工作上,畢竟AI應用在需要創意的任務方面,仍難與人類相比。有科技專家指出,在創意工作上,AI只屬輔助工具,即幫助人類提升生產力而已。

然而,工業界有不少工序(例如部件裝嵌)因循不變,而且甚為耗時。這類任務是典型工業自動化的目標,機器工程師通常會設計專用的生產機器人取代沉悶的人手操作。工業自動化實現了「機器代人」,結果大量工人被閒置。

在汰弱留強的工商業社會裏,這情況已司空見慣,不足為奇。例如「第一次工業革命」(1760年至1840年)推動「機器化」(Mechanization)、「第二次工業革命」(1870年至1914年)加強「自動化」(Automation)及「第三次工業革命」(1969年至2000年)促進「數碼化」(Digitization),三次革命在不同階段均大幅提升了當時全球的生產力及經濟效益,惟大規模失業潮在每次革命初期都不能幸免。

若然當時普羅市民未能接受大量失業的現象,加上政府袖手旁觀的話,社會必然會失去平衡,最終在失業人數不斷劇增的情況下,民眾會按捺不住,上街遊行、抗議甚至釀成暴亂,結果弄巧反拙而大大影響經濟。因此,一般負責任的政府會未雨綢繆,做好事前準備工夫,包括創造新產業,並為失業者安排再培訓。例如香港製造業於七十年代末推行大規模自動化,本地產業因應形勢轉型至服務行業,過程中勞動工人紛紛學習新技能,重新適應新的工作環境。

維持自身可就業能力

世界現正處於由「智能化」驅動的「第四代工業革命」。產業正作出結構性轉型,某些現有工種會慢慢被取代。回顧過往工業革命的歷史,這現象是常態,普羅大眾毋須自製恐慌,過分擔心「機器代人」。只要各人經常準備好自己,維持自身的「可就業能力」(Employability),又哪怕由科技創新所帶動一浪接一浪的工業革命呢?這點再一次反映出STEM基礎教育在數碼經濟時代中的重要性。

最後,筆者認為,「圖靈測試」是技術層面之事,對道德價值沒有判別。然而,不論是機器或是人,最重要的是堅持人倫道德。因此,筆者建議世界各地教育部門在編製中小學AI教材的同時,必須加倍重視有關「倫理」(Ethics)的議題。

作者為香港中文大學工程學院副院長(外務)、香港資訊科技聯會前會長、香港專業及資深行政人員協會副會長

 

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