早期證據(jù)已表明“大規(guī)模采用人工智能技術(shù)將為企業(yè)帶來(lái)豐厚回報(bào)”，這意味著人工智能的顛覆性力量將逐漸顯現(xiàn)。政府、企業(yè)以及開(kāi)發(fā)者都應(yīng)對(duì)此有清晰認(rèn)識(shí)。人工智能技術(shù)近年來(lái)飛速發(fā)展，然而后續(xù)的采用依然處于起步階段。這使得評(píng)估人工智能對(duì)于公司和行業(yè)造成的潛在影響充滿了挑戰(zhàn)。

　　人工智能正要帶來(lái)下一波數(shù)字顛覆浪潮，而公司企業(yè)需要現(xiàn)在就開(kāi)始做好準(zhǔn)備。我們已經(jīng)看到有少數(shù)幾家早期進(jìn)入的公司已經(jīng)開(kāi)始從中獲得真正的利益，這使得其它公司在尋求和加速它們自己的數(shù)字轉(zhuǎn)型上面顯得更加緊迫。我們的發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)圍繞五大人工智能技術(shù)系統(tǒng)：機(jī)器人、和自動(dòng)化載具、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言、虛擬智能體（virtual agent）、機(jī)器學(xué)習(xí)（其中包括深度學(xué)習(xí)，并且是近來(lái)許多其它人工智能技術(shù)的新進(jìn)展的基礎(chǔ)）。

　　1、人工智能投資正在快速增長(zhǎng)，其中數(shù)字巨頭公司是主導(dǎo)者。

　　從全球范圍看，麥肯錫估計(jì) 2016 年科技巨頭在人工智能上投入了 200 億到 300 億美元，其中 90% 花在了研發(fā)和部署上，另外 10% 則花在了人工智能并購(gòu)上。VC 和 PE 融資、撥款和種子輪投資也在快速增長(zhǎng)，盡管基數(shù)很小，但已經(jīng)增長(zhǎng)到了總共 60 億到 90 億美元。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為一項(xiàng)賦能技術(shù)（enabling technology），已經(jīng)在內(nèi)部投資和外部投資中都占據(jù)了最大的份額。

　　2、在科技行業(yè)之外采用人工智能還處于早期的實(shí)驗(yàn)性階段。僅有少數(shù)公司進(jìn)行了大規(guī)模部署。

　　在我們調(diào)查的 3000 位知道人工智能的首席官級(jí)別（C-level）的高管中（來(lái)自 10 個(gè)國(guó)家，橫跨 14 個(gè)行業(yè)），僅有 20% 表示他們目前在大規(guī)模或在他們業(yè)務(wù)的核心部分使用與人工智能相關(guān)的技術(shù)。許多公司表示它們并不確定相關(guān)的業(yè)務(wù)案例或投資回報(bào)。在調(diào)查了 160 多種用例之后，我們發(fā)現(xiàn)其中僅有 12% 對(duì)人工智能進(jìn)行了商業(yè)化的部署。

　　3、人工智能的早期使用者與其它公司之間日益擴(kuò)大的鴻溝。

　　高科技和電信行業(yè)、金融服務(wù)行業(yè)是人工智能應(yīng)用方面的領(lǐng)軍者。它們也擁有最為激進(jìn)的人工智能投資意圖。這些領(lǐng)軍者的投資兼具廣度與深度：跨多個(gè)職能部門(mén)使用多種技術(shù)，并且將其部署到自己業(yè)務(wù)的核心。比如說(shuō)，汽車(chē)制造商正在使用人工智能來(lái)開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)和改善汽車(chē)操作體驗(yàn)，而金融服務(wù)公司則更可能將其用在消費(fèi)者體驗(yàn)相關(guān)的功能中。

　　4、早期的證據(jù)表明，人工智能可以給嚴(yán)肅的采用者帶來(lái)真正的價(jià)值，并且可以成為一股強(qiáng)大的顛覆性力量。

　　在我們調(diào)查中，將強(qiáng)大的數(shù)字能力與主動(dòng)的戰(zhàn)略結(jié)合在一起的人工智能早期采用者有更高的利潤(rùn)率，并且還有望在未來(lái)進(jìn)一步擴(kuò)大業(yè)績(jī)的差距。我們?cè)诹闶邸㈦娏彩聵I(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療保健和教育領(lǐng)域的案例研究突出了人工智能在提升預(yù)測(cè)和采購(gòu)、優(yōu)化和自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)、開(kāi)發(fā)定向營(yíng)銷(xiāo)和定價(jià)以及提升用戶體驗(yàn)上的潛力。

　　5、人工智能對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)的依賴，以及人工智能往往需要在特定數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的事實(shí)意味著公司沒(méi)有捷徑可走。

　　公司不能推遲和拖延其數(shù)字化進(jìn)步，包括人工智能。早期的采用者已經(jīng)在創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)了，而且也似乎正將后進(jìn)者越甩越遠(yuǎn)。一個(gè)成功的方案需要公司解決數(shù)字和分析轉(zhuǎn)型中的許多元素：識(shí)別業(yè)務(wù)案例、設(shè)置正確的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)或購(gòu)買(mǎi)合適的人工智能工具以及調(diào)整工作流程、能力和文化。特別地，我們的調(diào)查表明高層的領(lǐng)導(dǎo)、管理和技術(shù)能力以及無(wú)縫的數(shù)據(jù)權(quán)限是關(guān)鍵的推動(dòng)因素。

　　6、人工智能有望實(shí)現(xiàn)價(jià)值利益，但也給公司、開(kāi)發(fā)者、政府等帶來(lái)了緊迫的挑戰(zhàn)。

　　勞動(dòng)力需要得到再訓(xùn)練，獲得新技能，從而能利用人工智能，而不是與之競(jìng)爭(zhēng);希望將自己確立為一個(gè)全球人工智能開(kāi)發(fā)中心的城市和國(guó)家需要加入全球的競(jìng)爭(zhēng)以吸引人工智能人才和投資;我們也需要推動(dòng)解決在道德、法律和監(jiān)管方面的難題，否則就會(huì)拖累人工智能的發(fā)展。

　　企業(yè)準(zhǔn)備好接受人工智能了嗎？

　　由于科技巨頭驅(qū)動(dòng)，人工智能的投資正在飛快增長(zhǎng)。科技巨頭正在人工智能技術(shù)領(lǐng)域投入數(shù)十億美元的資金。它們看到了 AI 技術(shù)在未來(lái)的方向——強(qiáng)勁的計(jì)算機(jī)硬件，越來(lái)越復(fù)雜的算法模型和巨量數(shù)據(jù)，這些需求都已部分實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上，在人工智能領(lǐng)域，大公司的內(nèi)部投資占據(jù)著主要地位：麥肯錫估算，在 2016 年這一數(shù)字是 180 億-270 億美元;而外部投資（來(lái)自風(fēng)投機(jī)構(gòu)、私募股權(quán)投資、并購(gòu)、資助和種子輪投資）大約為 80 億-120 億美元，如下圖所示。

　　科技巨頭主導(dǎo)了人工智能投資（單位：10 億美元）

　　人工智能有望提升利潤(rùn)，推動(dòng)行業(yè)轉(zhuǎn)型

　　通過(guò)回顧五個(gè)行業(yè)的大量案例研究，我們也展示了人工智能是如何轉(zhuǎn)變一些業(yè)務(wù)活動(dòng)，并具有根本地改變其他業(yè)務(wù)的潛力。這些案例證明了人工智能如何在整個(gè)價(jià)值鏈上和不同行業(yè)之間塑造不同的功能。這些案例還對(duì)利益相關(guān)者有著廣泛的影響，比如跨國(guó)公司、初創(chuàng)企業(yè)、政府和社會(huì)組織。而這些產(chǎn)業(yè)案例研究表明了人工智能的顛覆性潛力。

　　為了發(fā)展人工智能廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域的愿景，我們創(chuàng)建了五項(xiàng)案例研究，以表明人工智能如何通過(guò)多種形式影響具體的行為。我們選擇創(chuàng)建案例的行業(yè)是：零售、電力、制造業(yè)、醫(yī)療以及教育。類(lèi)型涵蓋私立、公有、社會(huì)企業(yè)，包括從勞動(dòng)密集型行業(yè)到業(yè)務(wù)到業(yè)務(wù)的重資產(chǎn)操作。

　　為了滿足人們的期待，人工智能需要在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)揮實(shí)際作用，以顯著降低成本，增加收益，并提高資產(chǎn)利用率。

　　我們分類(lèi)了人工智能可在 4 個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值的方式：

　　1-使公司更好地規(guī)劃和預(yù)測(cè)需求，優(yōu)化研發(fā)，提升資源;

　　2-以更低的成本更高的質(zhì)量，提高公司生產(chǎn)貨物、提供服務(wù)的能力;

　　3-以合理的價(jià)格，通過(guò)正確的訊息，將產(chǎn)品送達(dá)到客戶手中;

　　4-允許他們提供豐富、個(gè)性化和便捷的用戶體驗(yàn)。

　　成功的人工智能轉(zhuǎn)型需要哪些因素？

　　1、數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)：

　　打破數(shù)據(jù)倉(cāng)（data silos）

　　決定集成和預(yù)分析的層面

　　識(shí)別高價(jià)值數(shù)據(jù)

　　2、技術(shù)與工具

　　識(shí)別適合目標(biāo)的人工智能工具

　　合伙或并購(gòu)以填補(bǔ)能力缺口

　　采取靈活的“測(cè)試和學(xué)習(xí)式”方法

　　3、工作流程整合

　　將人工智能整合進(jìn)工作流程

　　優(yōu)化人機(jī)界面

　　4、開(kāi)放的組織文化

　　采取開(kāi)放、協(xié)作的文化

　　相信人工智能勞動(dòng)力

　　重新掌握技能以備不時(shí)之需

　　從職業(yè)分布來(lái)看，只有少數(shù)職業(yè)會(huì)被完全的自動(dòng)化取代，而對(duì)于 60% 的職業(yè)來(lái)說(shuō)，其中僅有 30% 的工作可以被自動(dòng)化。而從地域上來(lái)看，美國(guó)和中國(guó)正主導(dǎo)世界人工智能版圖，歐洲正在落后。

　　人工智能目前還面臨這些挑戰(zhàn)

　　人工智能為政府和社會(huì)提出了廣泛的問(wèn)題。在這份報(bào)告中，麥肯錫指出了其中的一些問(wèn)題，也包含部分解決問(wèn)題的方法。我們?cè)谶@些問(wèn)題上的進(jìn)展對(duì)于實(shí)現(xiàn)人工智能的潛在利益和避免風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。

　　1、鼓勵(lì)更廣泛地利用人工智能

　　目前的人工智能應(yīng)用集中于相對(duì)數(shù)字化的行業(yè)內(nèi)，而這些領(lǐng)域已經(jīng)是新技術(shù)的前沿了。擴(kuò)展人工智能的應(yīng)用范圍，支持新技術(shù)領(lǐng)域，特別是其中的小型公司，對(duì)于保證生產(chǎn)力的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要，可以保證市場(chǎng)健康，具有競(jìng)爭(zhēng)力。人工智能在更廣泛領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用也可以幫助平衡各行業(yè)的工資水平。人工智能可以帶動(dòng)生產(chǎn)力水平的發(fā)展，從而提高工資。更寬廣的應(yīng)用范圍有助于讓人工智能的好處推動(dòng)至更多的公司和工人身邊，而不僅僅是讓已經(jīng)處于收入金字塔頂端的前沿公司和雇員受益。

　　2、解決就業(yè)和收入分配問(wèn)題

　　人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化變革會(huì)深刻影響人們的工作和工資水平。在麥肯錫的調(diào)查中，絕大多數(shù)公司并不認(rèn)為自己會(huì)在未來(lái)大幅減少員工人數(shù)。然而，顯然會(huì)有一些職位的技能會(huì)不符合未來(lái)要求。政府可能會(huì)不得不重新思考社會(huì)服務(wù)的模式。不同的想法將被納入思考范圍，包括共享勞動(dòng)力、負(fù)所得稅和全球基本收入水平。

　　3、解決道德、法律和監(jiān)管問(wèn)題

　　人工智能提出了一系列道德、法律和監(jiān)管問(wèn)題。現(xiàn)實(shí)世界的偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)正在被寫(xiě)入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中。由于現(xiàn)實(shí)世界存在種族、性別或其他很多類(lèi)別的歧視，提供給機(jī)器學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)也不可避免地帶有這些特征，而人工智能也會(huì)在訓(xùn)練中學(xué)會(huì)偏見(jiàn)。

　　隨著偏見(jiàn)的內(nèi)部化，這些問(wèn)題正在加劇。同時(shí)，人們也對(duì)算法本身產(chǎn)生了懷疑，編程人員的道德見(jiàn)解會(huì)被編寫(xiě)進(jìn)算法中，在決策過(guò)程中，人們有權(quán)得知哪些內(nèi)容？誰(shuí)會(huì)對(duì)人工智能輸出的結(jié)果負(fù)責(zé)？這導(dǎo)致了人們對(duì)于算法透明度和問(wèn)責(zé)制的呼吁。

　　隱私是另一個(gè)問(wèn)題——誰(shuí)對(duì)數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)？需要哪些措施來(lái)保護(hù)高度敏感的數(shù)據(jù)（如醫(yī)療數(shù)據(jù)），而不必破壞其可用性？正致力于解決這些問(wèn)題的組織和機(jī)構(gòu)包括 Partnership on AI、OpenAI、Foundation for Responsible Robotics 以及人工智能倫理與監(jiān)管基金會(huì)。

　　4、確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性

　　大量的數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能訓(xùn)練系統(tǒng)至關(guān)重要。開(kāi)放公共部門(mén)的數(shù)據(jù)可以刺激私營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新，設(shè)置通用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)有幫助。在美國(guó)，證券交易委員會(huì)在 2009 年強(qiáng)制所有上市公司必須以 XBRL（可擴(kuò)展業(yè)務(wù)報(bào)告語(yǔ)言）格式披露其財(cái)務(wù)報(bào)表，從而確保公共數(shù)據(jù)具有機(jī)器可讀性。

　　5、在政府中部署人工智能

　　人工智能對(duì)公共部門(mén)的潛力巨大。它提升計(jì)劃、目標(biāo)和個(gè)性化服務(wù)的能力使提高政府服務(wù)水平和效率所急需的。在該報(bào)告的附錄中，作者探索了人工智能技術(shù)在兩大公有領(lǐng)域：醫(yī)療和教育的未來(lái)。