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工商時報【資策會MIC產業顧問周士雄】

目前機器人的主要應用領域,多為生產製造端的範疇,故一般亦稱之為產業用機器人,隨著機器人在環境辨識、資訊溝通、主動判斷方面的能力已較過去大幅提升,機器人已跳脫生產製造的領域,開始走進企業的其他價值鏈之中,使得機器人的應用已由過去的產業用機器人,進展為商業用的機器人。

現在的機器人,不僅能辨識環境的狀態,甚至可辨別情感,更自然的與人互動,而讓機器人開始出現在賣場、飯店等服務業當中。服務業的工作有大部分是與消費者互動,因此過去不擅溝通的機器人無法勝任與消費者直接接觸的任務,而多是在服務業內部的工作流程(如搬運重物)中扮演角色。然而隨著溝通介面及人工智慧的導入,讓機器人也可以在服務業當中扮演第一線的接待,大幅的提升了商業機器人未來發展潛力。

機器人的應用領域持續的擴大,且逐漸取代人工,逐漸成為新興的勞動力。但是,除了上述提供有形服務的「硬體」機器人外,提供無形的「軟體」服務的機器人也正逐漸崛起,亦即機器人影響的面向,已經由過去的「藍領」階層,逐漸延伸到「白領」階層的工作精選領域。

企業的價值活動包括:生產、銷售、進料後勤、發貨後勤、售後服務,而支持性活動則包括人事、財務、計畫、研究與開發、採購等。過去機器人所能涵蓋的應用範疇,主要以生產端為主,而在商業機器人導入後,開始延伸到銷售、服務等第一線作業層面,但各類的支持性的活動,則仍需仰賴一般員工來處理。但在人工智慧的發展越來越成熟的態勢下,未來支持性的活動也極有可能即將被機器人取代,例如客戶服務、財務管理等。

機器人客服 人性化成關鍵

網路客戶服務因不與客戶面對面,僅需針對客戶的需求或問題提供快速的回覆,故只要透過完整的問答資料庫建置,就可以讓機器人自動因應客戶的問題找到對應的答案,目前已有業者投入資源發展人工智慧,希望未來特別是在網路客服的業務能由機器人來處理。

但透過機器人回覆通常都會出現一個問題,即機器人對問題的解讀容易出錯,而回覆的句子都不夠口語化,一眼即可辨別是機器回覆(類似網路上的罐頭文章),故如何提升機器人對文字的解讀及撰寫出人性化的文字,是機器人能否進入客戶服務領域的關鍵。近期Google為了讓其人工智慧引擎與人類對話時可以更有感情,「餵養」了其人工智慧引擎約3,000本愛情小說,要讓它學會更人性化的表達方式。

近期人工智慧在人性化的表達方式上,已有了長足的進步,如美國喬治亞理工學院電腦科學系的教授Ashok Goel,使用超級電腦建置了一個「機器人助教」。Ashok Goel讓機器人自動回覆學生的Email,包括學生的問題、課程行事曆提醒等。這堂課約有300名學生,一共有8個一般的助教及一個機器人助教,但截至課程結束,都沒有學生發現自己其實是在跟機器人對話。

在這個案例中,Ashok Goel教授發現過去他的助教們多半會被卡在回覆一些簡單但重複的問題上,以致於影響了回答其他重要問題的時間。而透過機器人助教的導入,他評估可以取代大約40%的學生問題,其他的助教就可以專心回覆另外60%較為困難的問題。

另外一個例子是利用機器人來寫詩,作家Oscar Schwartz在2013年創建了一個電腦寫詩的線上圖靈測試(指測試機器能否表現出與人等價或無法區分的智慧),目前已有好幾千人進行了這個測驗,有65%的人誤認電腦創作的詩是人寫的,顯示在這一領域上,人工智慧已達到讓大部分的人無法分辨的程度。

而在Alpha Go勝過韓國的九段棋手後,也越來越多人相信,人工智慧將可以從事更多需要思考的工作,如近期也開始有業者利用人工智慧推出「理財」的服務,透過人工智大力推薦慧的判斷,進行股票投資組合的調整、匯率風險的規避等等,甚至市場上也出現如Wealthfront、Betterment等訴求以機器人進行理財的金融服務公司,由此可見,機器人所能涵蓋的企業營運範疇,已經越來越多元,有朝一日,企業之中的重要幕僚、第一線勞動力都可能會被機器人大幅取代。

在人工智慧的領域上,有一個「摩拉維克悖論」(Moravec's paradox),指的是人類高層次的推理其實需要的計算並不多,反而是低層次的感覺運動技巧,卻需要用到大量計算資源,這和傳統假設恰好相反。對應到人工智慧的發展上,就是對人類來講是困難的東西(如下棋),對人工智慧來講是容易解決的,但對人而言簡單的東西(如直覺反應),對人工智慧反而是很難處理的。

愈簡單的工作 AI反難取代

故就人工智慧的發展來看,未來可能被機器取代的職位將是財物、人事、客服等,反倒是打掃清潔這種簡單的工作,反倒是機器人較難取代SALE的,因此在商用機器人全面被導入企業之後,過去企業擅長用來衍生其獨特競爭力的業務活動,可能都可以被大量的機器人化,故如何發展專屬於人類或具有建立有差異性的職能,從而與機器能勝任的重複勞動實現互補,以創造獨特的競爭力,應該是企業開始享受商業機器人導入所帶來的好處的同時,也必須要積極思考與面對的問題。

(本文作者為資策會MIC產業顧問)

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