Page 200 - 創新與創意

限於創立時即是數位化（born-digital）的公司，因為較傳統的公司在面對新競爭對手的情
況下，也紛紛轉而採用以人工智慧為基礎的模式。現在，沃爾瑪（Walmart）、富達
（Fidelity）、漢威（Honeywell）、康卡斯特（Comcast），都廣泛利用資料、演算法和
數位網路，設法說服外界它們真的能夠在這個新時代裡競爭。無論你是在領導數位新創

公司，或是致力改造傳統企業，都應該要了解人工智慧對營運、策略和競爭的革命性影
響。

人工智慧工廠

新型公司的核心，演算法說了算

這種新公司的核心是一個決策工廠，我們稱為「人工智慧工廠」。在 Google 和百度
（Baidu），人工智慧工廠的軟體負責進行每日數百萬次廣告競價。人工智慧工廠的演算

法，決定哪些汽車可以在滴滴出行（Didi）、Grab、Lyft、優步（Uber），提供載客服
務。人工智慧工廠設定亞馬遜上的耳機和馬球衫的價格，並在沃爾瑪的某些地點，運作
清潔地板的機器人。它讓富達的客服機器人得以運作，並在 Zebra Medical 解讀 X 光片。
在前述每個案例中，人工智慧工廠都將決策視為一門科學。分析法有系統地將內部與外

部的資料，轉化為預測、深入見解和選擇，接著由這些預測、見解和選擇來指導並自動
運作工作流程。

可以驅動數位公司創造爆炸性成長的人工智慧，竟然並不很複雜。人工智慧並不需要像
科幻小說描述的那樣，要會模擬人類的推理。

說來奇怪，可以驅動數位公司創造爆炸性成長的人工智慧，竟然並不很複雜。若要帶來
巨大的變化，人工智慧並不需要像科幻小說描述的那樣（科幻小說描述人工智慧與人類
行為並無差別，或者會模擬人類的推理，這種能力有時稱為「強人工智慧」）。你只需
要一個電腦系統，它能執行傳統上由人類來處理的任務，這通常稱為「弱人工智慧」。

有了弱人工智慧，人工智慧工廠就已經足以做出一系列關鍵決策。在一些情況裡，它能
管理資訊企業，例如 Google 和臉書。在其他情況下，它會指導公司如何打造、交付或運

作實體產品，例如，亞馬遜的倉庫機器人，或是 Google 的自駕車服務 Waymo。但在所
有的情況中，數位決策工廠都會處理一些最關鍵的流程和營運決策。軟體成為企業核
心，人類則移往邊陲地帶。

每個工廠都必須具備四個組成要素。第一是資料工作流 data pipeline，這是一個半自動化
的流程，以系統化、可持續和可擴大規模的方式，收集、清理、整合和保護資料。第二
是演算法，做出有關企業未來狀態或行動的預測。第三是實驗平台，在上面測試有關新

演算法的各種假設，以確保這些演算法的建議可創造想要的效果。第四是基礎設施，這
些系統會把這個流程建入軟體裡，並把它連結到內部和外部使用者。

以 Google 或 Bing 之類的搜尋引擎為例，只要有人開始在搜尋框中輸入幾個字母，演算
法就會根據眾多使用者曾輸入的字詞，以及這名使用者以往的搜尋動作，來動態地預測
完整的搜尋詞。預測的這些字詞會列在一個下拉式選單裡（「自動提示框」），可協助
這名使用者快速選定一個相關的搜尋。每一次按鍵和點擊，都會被取得當成資料點（data

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