財經觀點/防AI失控 降低演算法應用風險

KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤。圖/KPMG提供
KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤。圖/KPMG提供

人工智慧(AI) 已成為產業顯學,各行各業出現更多AI應用場域,市場調查研究機構Gartner及IDC最新趨勢預測,人工智慧持續引領未來產業的發展。社會上非常關心AI能取代哪些職業?但更值得關注的是,「能應用AI的企業,取代無法掌握AI的企業」,與「受信任的AI,淘汰不受控的AI」這兩項趨勢。

在AI廣泛使用的年代,大眾每天上班的路徑、購買的商品、吃飯的餐廳,甚至閱讀與接受新聞的內容,都受到演算法強大的影響,但演算法的應用風險,也隨時潛伏其中。

例如Google圖片分類演算法,錯誤的將黑人與大猩猩自動判定為同類,應用人工智慧造成了「人工誤會」,引起軒然大波;多款自駕車造成人員意外傷亡,更撼動演算法的被信賴感。

新一代的AI能力,已經「從歸納規則到創造規則」、「從已知數據的分析監測到未知結果的預測」。為避免AI全面失控,「AI in Control」已經是今日要立即補強的課題。

要如何調校演算法,以完全符合人類的期望與信任,是屬於全新「演算法治理」的範疇,應該從演算法本身的可解釋性、大數據的正確性,及AI應用裝置計算力的效率性等多重面向著手,才能達成目標。

企業找尋未來的「人工智慧」發展熱點,可從可用數據樣本量高、應用情境複雜度低、任務商用價值性大,及風險因子小的任務投入。

金融業為例,應用聲紋與影像等生物辨識進行身分認證、刷臉提款、信用詐欺偵測、警示帳戶分析等面向,都是含金量高,且適合金融智能發展的面向。相對的,總體財經趨勢與股市預測、AI代操等任務,或受限於應用情境過於複雜、樣本量不足,或金融法規限制等,還有待突破。

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