人工智慧 (AI) 將對全球造成深遠的影響，目前在某種程度上已是如此，但未來還有更多的發展。
目錄
- 什麼是人工智慧？
- AI 的關鍵元件
- 歷史上著名的人工智慧範例
- AI 的類型
- 人工智慧對世界經濟的影響
- 人工智慧如何協助公司在全球擴張
- AI 將如何影響未來的全球擴張？
- 瞭解更多關於 Globalization Partners 的全球擴展平台的資訊
國際業務成長、人工智慧和全球擴張往往密切相關。 McKinsey Global Institute 最近分析了來自聯合國、世界銀行和世界經濟論壇的經濟資料，並報告說2030，到 ，人工智慧有潛力在全球經濟中增加 16% 或大約 兆美元13。 它還可以將全球國內生產總值 （GDP） 提高 26%。
McKinsey 還報告說，同年，至少有 70% 的公司可能採用至少一種形式的 AI 技術 — 可能是電腦視覺、進階機器學習、自然語言、機器人流程自動化或虛擬助理。
但 AI 究竟是什麼？它如何促進全球擴張？ 下面我們將說明人工智慧的運作方式、它如何影響經濟成長，以及它對現在和未來全球擴張的可能貢獻。
什麼是人工智慧？
人工智慧之父被廣泛認為是 Alan Turing，也許最有名的是他在第二次世界大戰期間幫助盟友的破代碼電腦。 Turing 也提出了之後稱為 Turing 測試的項目，只有當電腦對問題的回應與人類的回應無法區分時，電腦才能通過這項測試。
自 年以來1950s，科學思維一直模糊著關於機器和機器演算法 的“思考”和“智慧”，以解讀資料和回答問題。
AI 可能難以定義，但通常認為 如果機器以人類一般會回應的方式回應詢問，且能夠做出需要人類智慧水準的決策，就會有人工智慧 。
AI 的關鍵元件
Brookings Institution 最近的一篇論文認為 AI 具有三個主要特質：
- 意向性：在 AI 方面，意向性意味著系統做出決定，而不僅僅是透過預定的回應進行程式設計。 刻意要求 AI 瞭解詢問的含義，並剖析資料以決定答案。 為此，AI 系統必須結合來自不同來源的資料，並立即分析資料，並根據其得出的結論採取行動。
- 情報：人工智慧的情報通常來自於其與機器學習和資料分析計畫的互動。 這些技術的結合讓我們能夠將之視為明智的決策。 例如，指派學生至不同學校系統的 AI 系統不能依賴旋轉運算，它還必須權衡平等和正義等數值，才能為所有人創造有益的結果。
- 適應性：適應性意味著人工智慧系統在接收新資料、做出決策和解讀結果時進行調整。 如果金融或環境條件改變，或者，如果是自駕車，如果道路條件惡化，人工智慧可以考慮新資料並相應調整其決策。
此外，人工智慧也整合了機器學習和深度神經網路。
機器學習使用大量資料和精密的電腦演算法來進行預測。 大量的資料至關重要，因為機器學習演算法需要盡可能評估過去的結果，才能產生正確的預測。 隨著人工智慧的開發和能力的提升，它很有可能能夠以更好和更精準的方式進行預測。
機器學習可以是監督式或非監督式。
- 在監督式機器學習中，資料會隨附有用資訊，例如標籤或解讀事實，表示水會在攝氏0度數下凍結，以協助機器學習更快速進展。
- 無監督式機器學習僅提供沒有相關標籤或事實的資料，因此演算法必須學習解讀模式，並自行做出正確的解讀。 無監督式機器學習包括所謂的強化式學習，其中演算法會在學習時選擇並產生自己的資料。
人工智慧也使用所謂的深度神經網路 或 DNN 運作。 深度神經網路將數個學習任務結合成一個套件，以建立通用機器學習，也就是 GPML。 GPML 的好處是它可以輕鬆理解各種輸入，例如視訊、音訊和文字資訊。
歷史上著名的人工智慧範例
過去幾十年來，AI 系統一直是頭條新聞。 IBM 的 Deep Blue 電腦在20幾年前可能擊敗了大棋大師，最近，其 Watson 也 擊敗了 Jeopardy 的冠軍。
IBM 的人工智慧實驗已經存在了數十年，但隨著更強大的演算法的建立，它們已經逐漸變得越來越複雜。 舉例來說，在 Jeopardy 獲勝是一項比在西洋棋中獲勝更大的挑戰，因為 Jeopardy 是以語言為基礎的遊戲。 因此，機器必須剖析語言、慣用語、文化參考和其他人類溝通層面的無限細微差別，而不僅僅是針對板上的運動制定策略。
人工智慧程式擅長於棋盤的原因之一，就是處理問題的方式與人類不同。 當我們玩西洋棋時，我們通常會將模式辨識和直覺的混合作為策略的一部分。 電腦也會執行模式辨識，但只要幾秒鐘，就能搜尋大量可能的位置和結果資料庫，找出最佳移動方式。
當 Watson 學會玩 Jeopardy 時，它也做了許多相同的事，它使用 統計和規則導向的方法 來解釋問題並縮小答案範圍。 然後，它將得到的結果的回饋納入，以便逐步確定哪些演算法最有效，以及在哪些情況下。 本“學習”幫助系統在未來更準確地找到答案。
當然，大多數企業都不需要電腦來玩棋子或贏得遊戲。 但是，幫助人工智慧贏得棋子比賽的相同品質，而 Jeopardy 遊戲也可以轉化為專業應用程式。
例如，使用 AI 系統取代醫師的可能性不大，因為許多診斷、疾病治療和患者與醫師的關係在資料集內難以封裝。 但 AI 可以為人類醫師提供有用的補充。
人工智慧計畫可以捲動瀏覽成千上萬的潛在診斷或治療協議，並在醫療環境中提供建議。 Watson 已證明，由於其 語音辨識和機器視覺 功能，因此對此很有用。 例如，它可以分析放射學影像，並向醫師傳達其發現。
AI 的類型
人工智慧可分為兩種類型： 窄化人工智慧和一般人工智慧。
- 現今許多應用程式中都存在的窄版人工智慧，是為完成特定定義任務而打造的人工智慧。 可在聊天機器人、語音辨識程式、自動翻譯服務和自駕車中找到。 Amazon、Google 和 Netflix 等公司的電腦也使用人工智慧分析消費者的瀏覽、購買和觀看模式，並使用這些模式提供個人化的建議。
- 我們未來有可能發展成為更強大工具的一般人工智慧，包含可用於各種應用程式的機器學習系統。 以理想形式來說，一般人工智慧的學習速度比人類更快，而且其能力可以超越人類在智慧和效能任務上的能力。
電腦目前無法像人類一樣溝通，而且在查詢時，他們在解釋選擇或建議的能力方面也有限制。 但它們在專業環境中提供了許多優勢。
人工智慧對世界經濟的影響
人工智慧對全球經濟的影響已經相當重大。 人工智慧以各種方式影響經濟成長：
- 提高生產力和貿易機會：人工智慧對經濟成長的影響之一來自於其宏觀經濟效應。 舉例來說，當人工智慧提升生產力成長時，生產力成長也會提升經濟成長。 它也增加了國際貿易的機會。
- 更完善地管理複雜的生產單位：人工智慧透過提供集中式管理系統，協助企業更妥善地處理複雜、極密集的生產單位。 例如，企業可以使用人工智慧更有效率地管理倉庫、預測消費者需求，並提高快速周轉和交貨系統的準確度。
- 數位平台的擴展：由於 AI 技術，透過數位平台進行交易是可能的。 例如，線上拍賣網站 eBay 使用人工智慧來自動化營運。
人工智慧如何協助公司在全球擴張
全球擴張和人工智慧擁有豐碩的合作夥伴關係。 人工智慧協助公司以多種方式在全球擴張：
- 透過數位平台輕鬆擴展：透過數位平台實現 AI 自動化，為公司提供國際化擴展的便利方式。 在美國，使用 AI 的 eBay 97中活躍的小型企業有 % 出口其部分產品。 相比之下，只有 4% 的離線企業不使用 AI 匯出其產品。
- 準確的翻譯服務： AI 還提供即時、準確的翻譯服務，可改善對話、減少溝通錯誤，並使國際合作更加簡化和有效。 在企業中使用 AI 翻譯已顯示對貿易收入有正面影響，這種影響相當於使國家之間的距離減少 超過 35%。
- 改善貿易談判：人工智慧不只是加強溝通，也能提升他們的成果。 AI 可用於分析各種情境中談判合作夥伴的經濟路徑、預測貿易情境中的不同變數將如何影響結果，以及預測非談判一方國家的貿易反應。 例如，巴西已發展出一項智慧科技 + 貿易計畫，強調將人工智慧納入貿易談判的一部分。
- 供應鏈管理：人工智慧系統也可以即時回應供應鏈。 他們可以偵測模式和趨勢，並預測需求何時何地增加。 他們也可以自動增加生產以滿足該需求，或者可以減少生產以回應需求減少，從而減少勞動力浪費和庫存剩餘。 對於擴展需要一種方法來瞭解如何向新市場供應最佳數量產品的企業，AI 已經證明是無價的。
- 自動化例行任務：當公司擴展時，他們通常希望將精力集中在策略等高階任務上，而較少集中在官僚事務等低階任務上。 人工智慧可以透過自動化例行、官僚任務來提供協助。 例如，隨著公司在不同國家納入新員工，他們可能難以管理薪資發放等任務並提供福利。 人工智慧有助於將這些任務自動化，並避免人類員工遭遇麻煩和挫折。
- 提高效率和準確性：人工智慧還可以簡化公司內部的不同流程，使流程更有效率和更準確。 如果人類員工正在進行薪資發放任務或為員工登記加入健康保險計劃，他可能會犯錯兩大，導致延誤、付款錯誤或缺乏承保。 有了永不疲倦或分心的自動化系統，出錯的可能性就會變得越來越小。 人工智慧演算法可以比人類員工更快完成運算和資料輸入，進而提高效率。
AI 將如何影響未來的全球擴張？
人工智慧未來可能會影響全球擴張。 其中一個原因是採用新技術並有效結合它們需要時間。 隨著公司更常使用人工智慧，並更深入瞭解人工智慧能為他們帶來哪些好處，他們將能夠更有效地運用人工智慧功能。
隨著人工智慧的改善，其影響也會增加。 McKinsey Global Institute 估計，由於人工智慧的影響可能顯示出物流成長，沿 S 形曲線增加，因此人工智慧對全球經濟的影響將2030比現今高出三倍。
在未來，AI 可能會影響全球擴張，方式如下：
- 改善對未來趨勢的預測： 許多國際企業的成功主要取決於其預測和回應未來趨勢的能力。 AI 可以透過預測建模準確預測這些趨勢，並允許公司在拓展國際市場時做出更明智的決策，從而在此領域提供幫助。
- 增加智慧製造：智慧製造需要感測器系統、網路系統和實體機械之間的互連性。 隨著人工智慧變得更加複雜，它可以透過專門和簡化特定流程來大幅改善智慧製造。 人工智慧也允許日夜隨時持續製造，以提高生產力。 而其感官系統，以及對人類操作員的依賴度降低，也能提升製造廠區的安全性。
- 分析證據和做出結論的能力提升：未來可能會使用 AI 來讀取和解讀大量資料。 例如，在法律領域中，AI 的運作方式大多與律師助理相同，但速度更高，可讀取大量案件先例，並收集相關資訊以用於目前案件。
- 任務自動化的增加：例如，在人力資源 （HR） 流程中，自動化可以幫助簡化招聘、入職、培訓、薪資發放和提供福利。 而更複雜的 AI 形式，將可能比人類能夠更迅速有效地剖析稅法和國際法規。 因此，透過 AI 自動化這些流程將有助於公司節省時間和人力，並減少他們面臨處罰的脆弱性。
- 更可靠的自駕車：自駕車或自駕車有許多感測器，特別是雷達和光檢測器，可收集車輛周圍物體的資訊。 人工智慧系統利用這些資料，即時判斷物體的接近程度、道路上是否有危險，以及需要採取什麼路徑來避開物件。 自駕車可以幫助公司在擴張時節省成本，無需支付駕駛費用。 他們也不必訓練員工學習不同國家的新道路規則，因為人工智慧系統可以立即學習。 而人工智慧的發展可以讓這些車輛更安全，並增加在路上的能見度。
- 提高準確度和效率：我們也許認為現在的人工智慧流程效率相對較高，但人工智慧系統中存在一些錯誤。 您是否曾經致電自動藥局專線續配處方藥，但只是讓 AI 系統混淆，將您轉給人以解決問題？ 或者您是否曾與無法提供有用資訊的聊天機器人互動？ 在未來，更複雜的系統將帶來改善，幾乎是人性化的效能，並減少錯誤和限制。
- 更加關注業務創新：當公司必須減少對日常流程的關注時，他們的心理和創意資源就能夠自由地從事更高級別的工作。 在未來，隨著人工智慧變得更加複雜，公司內部的管理角色將越來越重要。 因此，它將釋放公司腦力，以承擔更多的智慧挑戰並發揮創意。 對願景和創造力的關注日益增加，很可能導致國際化的成功。
- 成本效益：人工智慧比人類員工更具成本效益，因為它只需要購買成本。 它不需要薪資、加薪、健康福利或退休供款。 也絕不會生病、無法工作或生產力下降。 隨著公司越來越採用人工智慧，他們可能會看到營運成本降低，利潤也隨之飆升。 這兩種事實結合為全球擴張企業釋放迫切需要的資本。
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