人工智慧：過去科技突破的迴響

英國央行在其最新發布的《金融穩定報告》中警告稱，人工智慧產業的崩潰可能將英國推入衰退。報告指出，“受科技公司生產力和盈利能力變化的影響，人工智慧股票價格可能出現回調，這可能導致英國國內生產總值下降2.2%。”

這應該會給所有公司敲響警鐘。

人工智慧的風險遠不止矽谷一帶。然而，儘管領導者們都在為未來做好準備，但許多人仍然問錯了問題。

人工智慧是現實還是炒作？

過去三十年的技術發展應該告訴我們，答案可能是兩者兼具。

二十世紀最後一次的科技危機

千年蟲問題確實是技術風險，但現在看來，這似乎是一種反應過度。

英國花費數十億英鎊為「千禧年錯誤」做準備，各機構測試並糾正了支持從銀行支付、福利金和支付到航空旅行和國家網絡等一切系統的機制。

政府設立了「2000行動」倡議，以幫助企業做好準備；同時，銀行和主要基礎設施提供者也在最後期限前製定了廣泛的應急計畫。

午夜已過，飛機依舊在空中盤旋，自動櫃員機繼續吐鈔，燈火依舊明亮。這一切開始顯得近乎滑稽。

然而，這種表面上的平靜掩蓋了一個關鍵點。人們所擔心的許多混亂局面之所以能夠避免，很可能是因為各組織認真對待風險並做好了準備。網路安全也面臨同樣的問題。

事後看來，成功消除的威脅可能顯得被大大誇大了。

免得我們用現實嚇到你

網路泡沫給我們上了另一堂課。網路並非海市蜃樓，但估值卻常常是虛幻的。例如，Boo.com曾籌集巨額資金，試圖重塑線上時尚零售業，但在2000年因資金耗盡而倒閉。那些利潤微薄，甚至在某些情況下商業模式本身就存在缺陷的公司，卻被視為凌駕於經濟法則之上。

泡沫破裂後，財富消失殆盡，許多所謂的先驅者也消失。事實上，我敢打賭你現在正在網路上閱讀這篇文章。

形式先於內容

加密貨幣又給我們上了第三課。革命性的言辭可能會掩蓋其應用場景的薄弱之處。它們背後確實蘊含著嚴肅的技術理念，但整體而言，這場熱潮主要受投機、名人代言以及先擁有某種資產後再尋找其用途的怪異做法所主導。

在NFT熱潮的頂峰時期，Twitter聯合創始人傑克·多西的首個NFT以2.9萬美元的價格售出。一年後，其所有者試圖以近48萬美元的價格轉售，但最初的報價遠低於預期。這項技術並未消失，消失的是市場將數位稀缺性視為持久價值的意願。

人工智慧的興起融合了這三種故事的元素。

熟悉的面孔

就像千年蟲危機一樣，人工智慧（AI）帶來的風險在真正發生之前可能看起來有些誇大其詞。任何網路安全專家都會告訴你，如果最嚴重的損失被阻止，那麼先前的警告事後看來或許有些危言聳聽。但這並不能證明先前的警告是錯的。

對人工智慧而言，這意味著要將網路安全和治理視為營運層面的重要環節，而不是創新團隊的附屬項目。企業需要了解人工智慧系統所依賴的資料、這些系統可以存取哪些資料、它們的權限範圍是什麼、它們可能被如何操縱，以及如果系統發生故障，企業將如何應對。

隨著網路泡沫的興起，人工智慧（AI）似乎成為一項用途廣泛的技術，但卻被過度炒作，投資前景一片光明。它的確可以編寫程式碼、總結文檔，並自動化部分專業工作。但這並不代表每家人工智慧公司都價值連城，每款人工智慧產品都實用，或是每個資料中心都能回收成本。

從中學習的公司應該投資於能力、數據基礎、人員和工作流程，而不是把所有賭注都押在某個供應商、模式或產品在本季度表現最佳上。

與加密貨幣類似，人工智慧也形成了自己的一套神話。 「AI驅動」這個詞組已經變成了像「區塊鏈賦能」一樣，含義模糊不清，可能什麼也說不通，或者只是「請給我們更高的評價」。

在採用人工智慧時，企業領導者現在必須問自己一些枯燥但至關重要的問題：它解決了什麼問題？誰在使用它？它存取哪些數據？它能影響哪些系統？我們賦予了它什麼權限？如果它出錯、被操縱或無法使用會發生什麼？發生這種情況時，誰該負責？

正是這種混雜的因素使得理解當下的局面如此困難。一個簡單粗暴的論點是，人工智慧要不是一場革命，就是泡沫。但歷史顯示了一種更令人不安的可能性：它可能兩者兼而有之。

“這三個精靈會在我體內爭鬥。但我不會拒絕接受它們所傳授的教訓。”

商業領袖們常常試圖在人工智慧是否被高估的爭論中勝出，但他們真正應該做的是製定一項能夠應對這兩種結果的策略。應對人工智慧的合理之道既不是過於雄心勃勃的計畫（登月計畫），也不是完全停滯（暫停），而是進行可控的實驗。

這意味著要將人工智慧視為一系列“投資組合”，而不僅僅是一句競選口號。其中一些投資應該專注於防禦，重點在於了解人工智慧的實際應用場景、它可以存取哪些資料和系統，以及組織在出現問題時是否有能力應對。

其他一些嘗試應該著眼於探索，測試人工智慧在程式設計、客戶支援和知識管理等領域能夠創造的真正價值。有些人應該保持懷疑態度，尤其是在工具看起來很棒，但卻無法證明能夠節省成本、提高效率或明確所有權的情況下。

如果目標只是製定一個在董事會簡報中看起來不錯的AI策略，我們就忽略了過去2年的教訓。千年蟲危機、網路泡沫和加密貨幣都表明，炒作和實質並非互斥。真正的風險可能會被放大。變革性技術可能會吸引非理性投資。強大的理念也可能與薄弱的應用案例並存。

人工智慧或許能將這三個面向融合在一起。最終能夠駕馭人工智慧的公司，並非那些能夠完美預測未來的公司，而是那些在現實來臨時能夠迅速適應的公司。