人工智慧時代，一個自我實現的預言 （上）
我想，對於人工智慧的第三次復興，正在引領我們進入第四波工業革命這件事，已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻，包括我在內的每一位企業經營者，都應該很想知道：未來到底會是什麼樣？我們該拿出什麼策略才能搶得先機？
水晶球、塔羅牌、或占星術，對不相信的人（例如我）派不上用場，那有沒有其他的方式能夠預測未來呢？
你可能聽過科技界最出名的幾個錯誤預測，像是蘋果在 2007 年推出第一支 iPhone 的時候，當時最受歡迎的 Palm 智慧型手機執行長說：
「我們學習和打拼了幾年的時間才想出一個好手機該長什麼樣子。PC的那些傢伙是想不出來的，他們連入門都進不來。」
Nokia 諾基亞的策略長則說：
「行動手機的發展將循著類似個人電腦發展的路徑。即使蘋果的Mac一開始受到很多關注，它仍只是個小眾的利基(niche)製造商。它們在行動手機的市場將亦復如此。」
微軟當時的執行長 Steven Ballmer 也嫌棄過 iPhone 的全觸控功能：
「500美元？全額補助？分期付款？我說它是全世界最貴的手機。它不會吸引企業用戶，因為它沒有鍵盤。這讓它無法成為發電子郵件的好機器。」
當然，即使是蘋果創辦人賈伯斯自己，他也說過「沒辦法用手整個環握住的手機，是沒有人會想買的」這樣的話。後來發生的事情，我想大家也都知道了--這些批評 iPhone 的公司，後來手機都沒人買，甚至退出整個行業，而 iPhone 雖然成為霸主，自己也把螢幕越做越大。
類似的錯誤預言還很多，像是 2008 年百視達執行長基斯說：
「從競爭的角度來看，不管是Redbox還是Netflix，根本都還不在我們的雷達螢幕上。我們比較要注意的對手是Wal-Mart和蘋果。」
或是1943年，IBM董事長湯瑪斯華森說的
「我想全球的市場需求大概是五部電腦。」
以上這些說法，從現在往回看，都被打臉打得很痛。因此我們知道，就算是產業內的專家或是主導行業的大公司，都難以預估科技改變的速度跟樣貌。那我們為何還是得預測呢？
因為啊，預測是人類智慧最重要的一環，也是人工智慧發展最關鍵的目標。
預測是決策的 #關鍵生產要素，過去要獲得高品質的預測，成本是非常高的，甚至可能無法達到。而人工智慧帶給我們的，起碼在現在這個階段，以及可見的未來 10 年左右，就是 #平價化、甚至免費的預測。
在《AI經濟的策略思維》一書中，Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb，三位作者給了我很大的啟發。
https://www.books.com.tw/products/0010803316
怎麼說呢？書中以亞馬遜這家提供電子商務服務的公司舉例，以前我們上網買東西，都是訂貨之後，通知系統，系統再通知廠商或是倉庫出貨，然後送到我們手上，也就是「先訂貨，再出貨」(shopping, then shipping)。現在我們在電商平台上買東西，也還是這樣。
但是這種情況因為人工智慧帶來的預測平價化，而即將產生改變。這是什麼意思呢？
現在啊，亞馬遜跟一些電商公司，已經可以做到「先出貨再訂貨」(shipping, then shopping)，這有點匪夷所思對吧！簡單來說，由於亞馬遜有很多人的消費行為資料，加上他們另外收集的無數大數據（例如旗下的有機連鎖超市 Wholesale 跟他們的 Alexa 語音助理），亞馬遜已經可以在你逛網站的時候，#精準推薦 給你我我們可能會想買的商品，不過到這一步，還是要你我 #決定買才會出貨。
但一切將有所改變。假設現在的亞馬遜人工智慧推薦你買的東西，每 20 款中，你只會下單買下 1 款，那麼先下單，再送貨，非常合理。
那麼，假設這個比例越來越高，變成每推薦 10 款，你就會買下 1 款，再變成每推薦 3 款，你就會買下 1 款...當人工智慧透過學習，預測能力越來越準確，他們甚至可以知道你需要什麼東西，直接在你消費之前，就把貨品先運到附近的倉庫，加快運貨的速度。
更進一步，假設他們發現，他們可以預測你可能需要的東西，然後直接在你需要的時候出貨給你，你連下單都不用，而且這樣反而更省成本，那麼購物這件事的定義就被改變了。現在是選擇要消費什麼，未來可能是選擇不要消費什麼。如果他們主動直接送來的東西你不需要，放在門口就可以了。
所以如果等到預測正確率真的高到上述的程度，亞馬遜或是跟他們一樣採用類似策略的公司，就會改變商業模式，而為了改變商業模式，也得預先改變投資項目，例如就得先建立處理退貨的車隊等等。而這樣的預先投資，也會倒逼新商業模式成真的速度。
目前這還只是一個思想實驗，但其實在一些垂直的領域已經被驗證可行，例如亞馬遜已經推出的 Subscribe & Save 以及 Dollar Shave Club、NuSocks 等。我推薦參考這篇文章的整理：Subscription Ecommerce Websites Saw 4,461% Revenue Boom in 5 Years: 20 Brands Reaping the Benefits
https://www.bigcommerce.com/blog/subscription-websites/#subscription-ecommerce-factors-for-acquisition-retention
老實說，現在經營一家新創公司，若被問到有沒有 AI 策略，都不太好意思說沒有。我最近也正在苦思新服務的切入點，因此想起之前為了製作 AI 線上課程而參考過的這本書，重新讀了一遍，覺得好像有點眉目了。
( 想上我跟洪智傑老師開的的 AI 入門課，請到這裡：
https://panschool.asia/product/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%BF%85%E4%BF%AE%E8%AA%B2 )
《AI經濟的策略思維》這本書的其中兩名作者去年也到了 Google 去分享這本書，如果各位沒時間讀書，也不妨花個 40 幾分鐘，把演講聽完吧！（後面十幾分鐘 Q&A 沒什麼意思，可以省略）
連結：
https://www.youtube.com/watch?v=ByvPp5xGL1I
大家不妨也來空想一下：如果人工智慧會繼續讓各個領域的高品質預測，變得平價化，接下來我們會看到什麼樣的改變呢？作者在演講中也有說，其實當人們被問到自己工作上到底要做哪些預測，一時之間都會回答不出來，我也是，但如果要想利用 AI 在自己的專業領域上，這一步是一定要先跨出的喔。一起加油吧！
#附上兩張書中提供的架構圖
