人工智慧在改變我們生活方式的關鍵方面，以及支持企業、政府和其他組織的運作方面的長期潛力很難掌握。但即使在今天，現有的和經過驗證的人工智慧應用也可能為世界各地的經濟和社會創造價值。
事實上，人工智慧透過預測性醫療保健、適應性教育和優化危機應變等創新，為提高社會各階層的生活品質做出了貢獻。例如，英國的國家衛生局建立了一個國家COVID-19 胸部影像資料庫，其中包含胸部X 光片、CT 掃描和MRI 影像的共享庫，以支援測試和開髮用於治療COVID-19 和各種其他健康狀況的AI 技術。
此外，透過在製造中使用自主機器人技術、人工智慧優化的供應鏈和自動駕駛汽車的智慧貨運路線等舉措，企業已經看到生產力和營運效率的提高。例如，許多物流公司正在使用人工智慧驅動的分類機器人來優化其倉庫營運。政府還可以透過個人化服務和自動化流程來利用人工智慧的力量。以新加坡的「Ask Jamie」為例，它是一個虛擬助手，透過人工智慧聊天和語音幫助公民和企業在大約 70 個政府機構中導航政府服務。
但政府面臨許多障礙——包括缺乏專業人才、對人工智慧研究和創新的投資有限，以及旨在確保人工智慧在所有部門以合乎道德、安全、透明和以人為本的方式應用的經常不明確的法規——這可能會阻止他們採用人工智慧用例並獲取人工智慧的價值。事實上，在開發和部署人工智慧用例時，政府必須主動考慮和解決快速變化的隱私領域以及人工智慧技術可能暴露的安全風險和道德陷阱。
下面，我們分享三個步驟來衡量人工智慧在一個國家的潛在影響，並研究這將如何在少數國家發揮作用。我們也檢視了一系列可以幫助政府克服當前挑戰並在整個經濟體中獲得此價值的措施。這些舉措包括在人工智慧可能對國家產生最大影響的領域啟動計劃，創建一個充滿活力的人工智慧生態系統，以及考慮任命一個人工智慧機構，正如一些國家已經這樣做的那樣。
人工智慧對不同的人可能意味著不同的東西，但在這裡，我們使用「人工智慧」一詞來指稱數據分析的一個子集。人工智慧系統包括電腦視覺、自然語言處理和高階機器人。它們既是自主的(在沒有人工監督的情況下執行複雜的任務)又是自適應的(通過從更多數據中“學習”來改進)。
2018 年 9 月，麥肯錫全球研究所模擬了人工智慧採用的趨勢，使用早期採用者及其表現作為全面企業可能希望如何吸收人工智慧的領先指標。總體而言，剔除競爭效應和轉型成本，早期證據表明，到 2030 年，人工智慧可能會帶來約 13 兆美元的額外全球經濟產出，使全球 GDP 每年增長約1.2%。
然而，雖然人們普遍認為人工智慧具有很大的潛力，但很難以可複製的結構化方式衡量和追蹤人工智慧在特定國家/地區的影響。
以下是一種可以幫助政府估計這種潛力的方法：
確定最相關的用例領域。麥肯錫的研究表明，數百個有可能在各國釋放價值的人工智慧用例可以分為 15 個領域，這些領域可以為衡量影響的努力提供資訊(圖表 1)。雖然這些用例領域中的每一個都包含大量 AI 應用，但它們創造價值的底層技術和機制是相似的，它們在應用於類似組織時的典型影響也是如此。
確定哪些用例領域與跨經濟部門的企業和組織最相關可能很有用。例如，與製造業最相關的領域是產量、能源和吞吐量(人工智慧可以實現預測性機械維護和資源生產力最大化)和整合供應鏈優化(包括需求預測和庫存優化)。
估計用例域的影響。使用基準，可以在企業層面或每個優先部門的組織層面確定相關領域的平均財務影響。例如，如果製造業中的預測性維護平均降低了 10% 的維護成本，那麼企業的息稅前利潤就會提高 2%。
擴大對產業和經濟層面的影響。假設對於一家製造公司，所有相關用例領域的總和可以增加 10% 的息稅前利潤。如果該行業所有企業的息稅前利潤總額為 100 億美元，那麼該息稅前利潤將上升至 110 億美元。如果淨營業盈餘(約息稅前利潤)佔製造業(總計200 億美元)的總增加值(GVA)(即對GDP 的貢獻)的50%，那麼人工智慧將在全行業範圍內增加10%的息稅前利潤將使該行業的GVA 增加5%。一旦了解了部門層面的影響，就可以透過將所有部門的影響相加，將其擴大到整個經濟層面。
當然，政府必須仔細考慮並解決實施人工智慧技術的潛在風險。這些風險包括以下：
隱私，客戶的隱私是否透過遵守當地和全球資料隱私法規來保護?
安全，人工智慧模型是否全面保護了網路安全漏洞和風險?
公平，AI 模型是否對所有細分客戶都公平公正?
##透明度和可解釋性，是否可以解釋AI 模型的工作原理及其使用的方法?
安全性和性能，人工智慧模型是否經過充分測試，以確保每次都能提供所需的安全性和性能?
第三方風險，所有第三方供應商和合作夥伴是否都遵循所需的風險緩解和治理標準?
實踐方法：人工智慧對海灣合作委員會國家的潛在影響海灣合作委員會(GCC) 中的許多國家—包括巴林、科威特、阿曼、卡達、沙烏地阿拉伯和阿拉伯聯合大公國(UAE)— —正在努力實現經濟多元化，遠離石油，實現現代化，並透過以下方式提高效率技術。人工智慧是許多海灣合作委員會國家押注的技術之一。例如，2017 年 10 月，阿聯酋政府啟動了阿聯酋人工智慧戰略，這是該地區首個此類戰略之一。同樣，2020 年 10 月，沙烏地阿拉伯的沙烏地阿拉伯數據和人工智慧管理局啟動了其數據和人工智慧國家戰略，旨在將沙烏地阿拉伯提升為數據驅動經濟體精英聯盟的全球領導者。 當應用於所有 GCC 國家時，麥肯錫的方法揭示了其綜合經濟體所有部門的 1500 億美元潛在價值。麥肯錫的分析表明，人工智慧可能會增加相當於 GCC 國家每個經濟部門 GDP 的 6% 或更多的價值。 事實上，在海灣合作委員會國家中，該方法表明人工智慧可以在公共部門和製造業中發揮變革性作用，分別具有12% 和15% 的影響潛力(佔GDP 的百分比) 。鑑於石油和天然氣是大多數這些經濟體中最大的部門，我們的分析還揭示了其中的巨大潛在價值;然而，隨著世界逐漸遠離化石燃料，投資新的人工智慧技術也可能是一個機會，可以加速必要的多元化，遠離石油和天然氣，並使其他高潛力產業現代化。 這種影響來自不同的用例領域，取決於行業。例如，在製造業中，預測性維護可能會大幅提高生產力，從而減少因故障和維護本身造成的停機時間，從而減少因故障和維護本身造成的停機時間，從而以更低的成本增加產量。先進的機器人技術也可以在該領域發揮重要作用，並且可以透過數據驅動的供應鏈優化來獲取重要價值——例如，透過更好的需求預測來提高產品可用性、庫存成本和整體生產成本。 在公共部門，成功實施人工智慧可能會對各國更廣泛的經濟產生巨大影響。該行業的一些用例可能對政府現金流產生有意義的直接影響，例如用於檢測贈款和轉讓系統中的欺詐和不正確付款或逃稅的高級分析——這通常是財務洩漏的重要來源。此外，許多公共部門用例透過提高公共服務的品質和結果來影響人口和整體經濟。透過在教育、交通規劃和消防等不同領域提供個人化、預測性和預防性服務，更好的結果可能會產生經濟乘數：它們不僅可以直接為政府節省資金，還可以提高公民和私人公司的生產力。 各國之間有顯著的細微差別(圖表 2)。例如，此方法顯示人工智慧對公共部門的潛在影響在阿聯酋(23%)、阿曼(15%)和卡達(15%)可能尤其明顯。在這些國家/地區，公共服務個人化、詐欺和債務分析可能代表了這一潛在價值的很大一部分。採購和支出分析也可能是卡達和阿聯酋公共部門的大量機會案例，因為採購和投資，尤其是在建築部門，佔這些國家公共支出的很大一部分。
同時，麥肯錫的分析表明，製造業可能會在巴林(32%)和科威特(30%)看到人工智慧的巨大影響。在巴林，這個機會可能源自於製造業佔經濟總量的 18%，而其他五個國家的平均比例僅為 9%。
當然，在海灣合作委員會經濟體中捕捉這一價值會帶來這些技術的潛在風險。例如，必須徹底檢視用於分配社會福利的人工智慧模型是否存在對社會階層的固有偏見。同樣，必須對製造工廠中用於預測性維護的 AI 模型進行測試，以確保它每次都能提供所需的性能和安全性而不會出現任何故障。
政府可以在獲取在一個國家實施人工智慧技術的諸多好處方面發揮積極和關鍵的作用。
政府可以在獲取在一個國家實施人工智慧技術的諸多好處方面發揮積極和關鍵的作用。他們可以根據當地政治和經濟結構等因素從多種方法中進行選擇。當這些方法應用於不同的部門或國家時，可能會遇到獨特的挑戰。根據我們對 AI 技術早期採用者的基準分析，麥肯錫確定了幾個範例計劃。
各國可以考慮創建一個由熟練的從業人員、研究機構、新創公司和大型企業組成的人工智慧部門或生態系統。五個推動因素有助於創建一個充滿活力的人工智慧生態系統，該生態系統有可能為公民、企業和政府實體帶來好處：人工智慧法規;高技能的勞動力;全球公認的前沿研究和創新;國內外資金相結合;以及世界一流的數據和計算機基礎設施。
當然，這些促成因素需要規劃和資源才能實現，並且不能保證會產生影響。在全球範圍內，各國政府已在推動因素方面率先採取措施：
法規，鑑於與使用AI 相關的安全、隱私和道德風險正在迅速演變，政府可能會考慮建立一種系統的方法來積極關注甚至可能懲罰未能有效識別和管理與AI 相關風險的組織，2021 年，歐盟成為世界上第一個發布專門針對人工智慧開發和使用的綜合法規草案的政府機構。這些法規表明，組織應該有健全的流程來管理人工智慧風險並遵守現有和未來的法規。與其縮減人工智慧開發，組織可能需要創建一個風險管理和合規框架，使他們能夠繼續創新並以安全的速度部署人工智慧。此外，政府可能希望按照聯合國等實體的指導方針，根據最高的國際資料隱私標準來定義管理公民資料的法規。
勞動力，為了在人群中廣泛培養人才，芬蘭於2018 年推出了Elements of AI，這是一個免費的線上課程，旨在向公眾中的非專業人士介紹AI 基礎知識。隨著課程的發布，芬蘭政府承諾至少讓 1% 的人口接受教育——這一目標很快就實現並超越了。該課程現已提供 20 多種語言版本，全球已有 75 萬人完成了該課程。同樣，AI Singapore 推出了 LearnAI，該計劃針對社會各階層提供客製化的培訓課程，包括學生、教育工作者、行業專業人士和廣大公眾。
研究與創新，美國國家科學基金會成立了多個國家人工智慧研究所，專注於各種人工智慧主題，美國政府宣布撥款10 億美元，用於創建12 個新的人工智慧和量子資訊研發機構。同樣，AI Singapore 的AI 研究補助為專注於高級AI 的研究人員提供高達100 萬新加坡元(約合718,000 美元)的資金，以促進旨在開發基本新型AI 技術、演算法和相關技術的高品質研究工作。
資金，英國研究與創新中心承諾為人工智慧研發提供5.3 億英鎊的資金，其中1.29 億英鎊用於新的人工智慧演算法、工具和技術，4.01 億英鎊用於人工智慧的應用和影響。 AI Singapore 的旗艦計畫100 Experiments (100E) 旨在透過為每個100E 專案提供約250,000 新加坡元(約合180,000 美元)的資金，並讓研究人員和技術專家團隊獲得存取權限，從而解決不同行業實體的AI 問題陳述。
基礎設施，新加坡與南洋理工大學合作成立了自動駕駛汽車測試與研究卓越中心 (CETRAN)。在 CETRAN，新興的人工智慧創新(例如自動駕駛汽車)可以在沙盒環境中進行測試，旨在透過通用交通計劃、道路基礎設施和交通規則複製新加坡道路的不同元素。同樣，在中國台灣，經濟部門最近啟動了無人駕駛汽車技術創新實驗計劃，該計劃授權一家公司為電動自動駕駛小巴 Winbus 進行為期一年的實驗。
一些國家也啟動了變革性的人工智慧計劃，他們認為基於其自然優勢的最大顛覆機會。例如，新加坡正在該國的高潛力領域推出五個項目，包括智慧城市和智慧城市交通計畫、企業取得政府服務和資源的數位平台，以及電子支付項目。
為了幫助確定要啟動哪些計劃，各國可以考慮每個計劃的潛在經濟影響、計劃如何與戰略重點和內在優勢保持一致、目標部門採用人工智能的準備情況以及計劃對公民的潛在影響。
包括沙烏地阿拉伯、新加坡、阿聯酋和英國在內的許多國家都建立了集中的人工智慧權威機構，以實現人工智慧的價值。該機構通常負責監督該國採用人工智慧的方法和收益，從動員整個生態系統的任務到推動該國整體人工智慧議程的倡議。例如，新加坡的權威機構是國家研究基金會的一部分，直接向總理辦公室報告。
政府可以透過考慮上述一些步驟，向私營部門宣傳人工智慧的潛力，確定最大的機會在哪裡，並支持以合乎道德和安全的方式採用人工智慧技術，從而為獲取人工智慧的全部價值鋪路。解決這些技術風險的方式。但政府不能單獨做到這一點。例如，研究機構和大學可能會領導新人工智慧演算法的測試和開發，並將其解決方案用於商業化。他們還可以與政府實體合作，支持為組織制定一套全面的政策和指南，以確保在他們開發和部署的技術中安全、負責任和道德地使用人工智慧。
透過積極要求公共和私營部門實體提供更高品質、更快和更個性化的服務，公民可以成為變革的催化劑;他們還可以直言不諱地談論與人工智慧相關的隱私、安全和道德風險。最大的潛在影響可能來自私人公司，它們可以採用甚至創新人工智慧用例，培養員工能力，加倍投入人工智慧，並採用系統化的方法來識別和管理與人工智慧相關的風險。
事實上，透過技能培養、投資、採用激勵措施和法規，在整個經濟領域共同努力建立創新的人工智慧解決方案並支持人工智慧的廣泛採用，可能有助於各國捕捉人工智慧的經濟價值。如果仔細考慮並考慮到獨特的挑戰，人工智慧可能有能力從根本上改變世界各地的社會。
以上是McKinsey：從國家視角看人工智慧的潛在價值的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
