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人工智慧（artificial intelligence, AI）終將搶走人類的飯碗嗎？企業在AI和人類智慧二者之間會做出什麼樣的選擇？

隨著科技的發展，AI對勞動人力的影響引起相當多討論。相較於人類工作者，AI在執行任務時具備了許多優勢，例如可以24小時工作、大量儲存資料、快速演算、不受記憶影響等。有鑑於這些優勢，臺灣大學資訊管理系教授黃明蕙與美國馬里蘭大學史密斯商學院（University of Maryland - Robert H.Smith School of Business）的學者魯斯特（Roland Rust），於2018年共同提出了AI工作取代理論（Theory of AI Job Replacement），探討AI取代人類智慧的趨勢與順序。AI工作取代理論共有3大論點。首先，綜合人類智慧與AI的發展情況，依照AI掌握任務難度的順序提出4種AI類型，分別為器械型智慧（mechanical intelligence）、分析型智慧（analytical intelligence）、直覺型智慧（intuitive intelligence）、情感型智慧（empathetic intelligence）。黃明蕙與魯斯特認為AI的發展是階段性且可預測的，其發展是從器械型智慧至分析型智慧，再到直覺型智慧，最後則是最高階段的情感型智慧。同時，他們也表示企業在提供4種智慧層次的服務時，應在人機之間做出選擇。

其次，黃明蕙與魯斯特認為AI的工作取代，基本上發生在任務級別（task level）而不是工作級別（job level）。也就是說，當AI 可以更好地完成部分工作任務，滿足公司的戰略目標以謀得利潤時，AI就會被逐步用來取代那些服務中的某些人力。而當AI的能力足夠接管一個工作的所有任務時，便會完全取代那個工作的人力服務。上述這種取代首先發生在「低層次」任務上，因低層次的任務處理對於AI來說較為容易。首先是器械型任務，例如機器手臂已廣泛取代低技能生產線員工，然後是具分析性的任務，最終，AI將能夠執行直覺和善解人意的任務。透過AI工作取代機制，黃明蕙與魯斯特推論，提供服務的創新方式正在出現且不可避免，而且工作取代的規模可能比許多人意識到的更大，使得企業在提供服務時必須在AI及人類智慧之間做出選擇。其次，這樣的選擇能為企業達到策略性目標，例如創造利潤。除此之外，AI對人力的取代依循著一個次第順序。

人工智慧的發展與人力資源

AI領域為一門製造智慧機器與程式的科學，最初由美國電腦科學家麥卡錫（John McCarthy）等人於1956年提出。早期的AI是由邏輯式運算與複雜的問題解決模式而形成，相關研究曾在1970年代因設備、資金等問題跌落谷底，後來再由聚焦在特定知識領域運作的專家系統（expert system）而再度受到重視。然而，成功引起人們對於AI關注的時間點則是於1997年及2016年，分別由「深藍」（Deep Blue）及AlphaGo在與人類棋手的比賽上成功勝出的實例。新技術的發展，例如大數據（Big Data）、機器學習（machine learning）、深度學習（deep learning）等，更是加速AI發展的重要因素。

由李開復及王詠綱所著的《人工智慧來了》書中，將AI定義為一個會讓人覺得不可思議的電腦程式，它與人類的思考方式與行為相似，有自我學習能力，並且會根據感知到的周遭環境，做出更進一步的行為以達到最佳效益。……【更多內容請閱讀科學月刊第625期】