AI存在各種可能性及突破，暫時看來人機合一才是作出最佳決定的出路。（央視圖片）

網約車公司Uber最近已結束其AI實驗室。（美聯社圖片）

儘管 的數據科學家受到裁員或無薪假影響，但Google等科網巨頭對AI仍熱誠不減。（RTHK圖片）

深度學習技術需大量數據作訓練及調試，如人臉辨識動輒需要數十萬張照片。（美聯社圖片）

常說「世事如棋」，不過在人工智能（AI）眼中，世事倒比棋局複雜得多，任你圍棋已打遍天下無敵手，但遇著今趟世紀肺炎疫情，卻被殺過措手不及，預測能力大打折扣，更連累不少炙手可熱的數據科學家被裁員。（文：方毅）

人工智能近年被廣泛應用於商業世界，無論是分析債仔還款能力、消費者購物習慣，甚至追蹤市場情緒以作出投資決定，都有AI技術的手影，而深度學習更是近年崛起成主流的AI技術，這門技術需要大量相關數據作訓練及調試，如人臉辨識便動輒需要數以十萬張照片。儘管如此，其判斷及預測能力仍受制於這些訓練數據，譬如過去的相片庫以白人為主，便令這些數據訓練出來的AI，對有色人種或亞裔人的辨認能力較差。

預測能力大減

今次疫情席捲全球，令消費者的購物行為大變，衛生物資成搶手貨，奢侈品及耐用品則無人問津，市民出入作息及社交的模式大亂，如Amazon各地的頭十位熱銷產品，近日均被口罩、廁紙等全面攻陷。企業利用歷史數據訓練的AI，面對前所未見的行為表現，預測能力大減，影響的是公司的銷售預測、入貨政策，連帶根據客人昔日消費行為作出產品推薦的系統亦失準。

消費模式大改 AI未能應變

《麻省理工科技評論》最近報道，有利用AI來偵察信用卡詐騙的公司，因消費者對奢侈品的胃口大減，變相令其中一個詐騙經常出沒的訊號減弱，而信用卡消費模式的突變，亦頻頻產生警鐘誤鳴的情況，要對AI進行再培訓。亦有企業以AI分析傳媒報道的情緒字眼，來作出投資建議，但因為報道在疫情下措辭悲觀，令AI的投資建議亦變得異常偏差。

另一家以AI來為客戶度身訂造Facebook廣告或電郵廣告的公司，亦因為AI不諳疫情忌諱，仍然寫出「銷情像病毒式傳播」等字句，而要人手干預。

Uber結束AI實驗室

AI的魔法在經濟低迷下失效，令之前的天之驕子——數據科學家的光環亦褪色。據一家初創公司早前的調查顯示，已有6%的數據科學家受到裁員或無薪假影響，《華爾街日報》指網約車公司Uber最近已結束其AI實驗室。Airbnb亦裁減29名全職數據科學家，雖然一些科網巨頭如Google仍然熱誠不減，揚言這正是執平貨的機會。

當然，AI是一門方興未艾的技術，仍存在各種可能性及突破，但在找出更懂得隨機應變的技術之前，AI絕對不是一勞永逸，要不斷進修，吸納新的數據，對其未見過的情況，也可能一籌莫展。暫時看來，人機合一才是作出最佳決定的出路。

所以不要再以為，只有人會生病，電腦是可以7乘24苦幹而不怨半句兼不會犯錯的工作狂。病毒固然傷害人類健康，但原來AI亦難獨善其身。