帕斯卡·博内（Pascal Bornet），《不可替代》（IRREPLACEABLE）和《智能自动化》（Intelligent Automation）作者 – 采访系列

帕斯卡·博内 是智能自动化（IA）的先驱和畅销书《智能自动化》的作者。他经常被评为全球十大人工智能和自动化专家之一。他是福布斯科技委员会的成员。

博内也是一位有20多年经验的高级管理人员，曾领导企业的数字化转型。他是麦肯锡和安永（EY）“人工智能和自动化”业务的创始人和前负责人。

他还即将出版一本新书，名为： IRREPLACEABLE：在人工智能时代脱颖而出。

您是什么时候第一次接触到人工智能，并意识到它将会带来多大的影响？

我与人工智能的旅程始于20多年前，当时我在领先的咨询公司工作时开始参与人工智能和自动化项目。即使在那时，我也能感觉到这项技术有巨大的潜力来改变企业和社会。

然而，对我来说真正的转折点是在2015-2016年，当时人工智能开始在头条新闻中出现，例如AlphaGo击败围棋世界冠军。这是一个有力的例子，展示了人工智能已经取得了多大的进步，以及它开始在某些领域超越人类的能力。

这是企业从各个行业开始探索人工智能的时期。他们意识到这不仅仅是炒作——人工智能正在成为一个真正的游戏规则改变者。曾经持怀疑态度或犹豫不决的公司现在正在争相了解和采用这项技术。

看到这种心态的转变和人工智能进步的加速，我意识到我们正处于一场重大变革的前沿。人工智能不仅会改变几个过程，而是会从根本上改变我们工作、生活和相互交往的方式。这一认识既令人兴奋，又令人清醒，它驱使我专注于研究和工作，以帮助个人和组织应对这一转变。

您以强调人工智能的赋能作用而闻名，但大多数人担心失去工作。为了避免被人工智能取代，人类需要加强哪些技能？

人工智能自动化导致工作岗位流失的幽灵确实是许多人的现实担忧。然而，我坚信人工智能最终是赋能人类潜能的，而不是威胁——如果我们以正确的方式对待它。

关键是专注于培养和加强那些独特的人类能力，这些能力很难被人工智能复制。在我的书中，我将这些能力称为“人性”——真正的创造力、批判性思维和社会真实性。

• 真正的创造力是指产生原创的想法、解决方案和艺术表达，这些表达源于我们独特的人类主观经验、情感和直觉。虽然人工智能可以以新颖的方式重新组合现有的元素，但它缺乏人类经验的真实性和想象力的火花，这些火花可以带来真正的突破性创新。
• 批判性思维涉及分析信息、质疑假设和根据我们的价值观和对背景的理解做出道德判断。人工智能可以处理数据并识别模式，但它没有人类的辨别力、怀疑精神和道德推理能力。
• 社会真实性涵盖了我们建立深层次的、基于信任的关系、富有同理心的沟通以及领导和激励他人的能力。这些人际技能植根于我们的情商和自我意识，而人工智能无法完全模拟这些技能。

通过发展这些人性并学会与人工智能合作，个人可以提供具有独特人类价值的东西，并且受到高度重视。关键是利用人工智能来自动化例行任务，同时加倍注重我们的创造力、批判性思维和人际关系工作。

成为不可替代的也意味着要做好人工智能的准备，掌握与人工智能有效合作的技能，并且要“准备好改变”，培养韧性和适应性，以便在快速变化的世界中茁壮成长。通过培养这三个能力，个人可以自信地应对人工智能时代，并创造自己的不可替代的价值主张。

组织如何确保人工智能工具是增强而不是取代人类工人的？

为了确保人工智能工具增强而不是取代人类工人，组织需要采取以人为本的方法来实施人工智能。这意味着将人们置于人工智能战略的核心，并专注于如何利用这项技术来赋予和增强人类的能力。

工作设计是一个关键方面。随着组织引入人工智能，他们需要重新想象角色和职责，以专注于人工智能无法替代的独特人类技能。这可能涉及重新定义工作描述，以强调需要创造力、批判性思维、情商和复杂问题解决的任务。

例如，客户服务代表的角色可能会从处理常规查询（可以自动化）转变为处理更复杂、情感上更充满挑战性的情况，这些情况需要同理心和判断力。会计师可能会花费更少的时间进行数据输入，更多的时间用于解释洞察力和提供战略建议。

组织还需要在提升和再培训其员工的技能上进行投资，以便他们能够适应这些新角色。这包括不仅提供如何使用人工智能工具的培训，还要提供如何在业务环境中发展和应用“人性”的培训。

让员工参与人工智能实施过程也至关重要。组织不应自上而下地强加人工智能解决方案，而应让员工参与识别人工智能可以帮助他们的领域，并设计人机协作。这不仅有助于确保人工智能以有利于员工的方式增强作用，还有助于培养持续学习和适应的文化。

领导力在这方面也发挥着至关重要的作用。领导者需要为人工智能如何增强和赋予员工权力设定明确的愿景，并不断传达和体现这一观点。他们还必须积极解决工作保障问题，并创造一个让员工感到安全的环境，让他们能够尝试、学习和适应。

最终，目标应该是创造人类和人工智能之间的共生关系，每一方都专注于自己擅长的领域。通过设计工作和组织以遵循这一原则，我们可以利用人工智能的力量来增强而不是削弱人类的潜力和价值。

您之前曾表示，服务行业最有可能从生成式人工智能中受益。您能给出一些例子吗？strong>

服务行业，尤其是那些依赖人际交往和创造性问题解决的行业，可能会从生成式人工智能中受益匪浅。这种技术可以根据从现有数据中学习的模式生成新的内容（文本、图像、音频等），并且它有巨大的潜力来增强和放大服务行业中的人类能力。

一个主要例子是客户服务。生成式人工智能可以用于创建高度个性化和上下文相关的客户查询响应，利用大量知识库。这样可以使客户服务代表提供更快、更准确和更有针对性的支持。同时，人工智能可以处理常规查询，释放人类代理专注于更复杂、情感上更具挑战性的情况，这些情况需要同理心和判断力。

在创意领域，如设计和广告，生成式人工智能可以作为一个强大的构思和头脑风暴工具。例如，一位平面设计师可以使用人工智能根据一组参数生成各种设计元素或布局，他们可以根据自己的创造性视野和对客户需求的理解来完善和策划这些元素。人工智能生成的想法和人类的策划之间的这种协同作用可以带来更具创新性和影响力的设计。

在教育和培训领域，生成式人工智能可以用于创建适应每个学习者的需求、目标和进度的个性化学习内容和评估。教师可以使用人工智能来生成针对性练习、解释和反馈，允许他们以规模化的方式提供更个性化的支持。同时，人工智能可以从教师那里接管诸如评分等常规任务，使他们能够专注于更高价值的活动，如指导、辅导和培养批判性思维技能。

在医疗保健领域，生成式人工智能在患者教育和参与方面具有令人兴奋的应用。例如，人工智能可以根据患者的具体病况、生活方式和偏好生成个性化的健康建议、提醒和激励内容。这可以增强医疗保健专业人员的工作，通过加强关键信息、回答常见问题和让患者保持治疗计划的轨道来发挥作用。

这些例子中的共同点是生成式人工智能不是取代人类服务提供者，而是增强他们的能力。它承担了更常规、数据驱动的方面，允许人类专注于需要创造力、批判性思维和情商的高接触、高价值活动。

通过接受这种增强心态，服务行业可以利用生成式人工智能提供更个性化、更响应式和更具预测性的服务， 궁극上提高人类劳动力的价值和影响力。

您能分享一些人工智能在金融或医疗保健等行业的具体例子吗？

人工智能正在推动各个行业的变革，金融和医疗保健是人工智能影响特别显著的两个行业。

在金融领域，人工智能正在改变金融机构从前台客户服务到后台风险管理的各个方面。例如，许多银行现在使用人工智能驱动的聊天机器人来处理客户查询，提供24/7的支持，并将人类代理人释放出来处理更复杂的问题。这些聊天机器人可以理解自然语言、访问账户信息，甚至可以根据客户的历史和行为做出个性化的推荐，从而极大地提高客户体验。

人工智能还正在改变金融领域的欺诈检测和风险管理。机器学习算法可以实时分析大量交易数据，识别可能指示欺诈活动的模式和异常。这样可以使银行更有效地检测和防止欺诈，减少损失，保护客户。

在投资和交易中，人工智能正在被用于做出更明智和及时的决策。算法可以分析市场数据、新闻情绪和社交媒体趋势来预测股票价格和优化投资组合配置。一些人工智能驱动的对冲基金甚至正在超越由人类交易员管理的传统基金。

在医疗保健领域，人工智能正在诊断、药物发现和个性化医学等领域取得重大进展。例如，人工智能算法可以分析医疗图像，如X光片和MRI扫描，以检测癌症等疾病的迹象，通常具有与人类放射科医生相当或更高的准确性。这可以带来更早的检测和更好的患者结果。

人工智能还正在加速药物发现，通过预测分子如何行为和相互作用，减少开发新药物的时间和成本。2020年，第一种人工智能设计的药物进入临床试验，标志着这一领域的一个重要里程碑。

个性化医学是人工智能影响的另一个令人兴奋的领域。通过分析患者的基因数据、生活方式因素和医疗史，人工智能可以预测他们患某些疾病的风险，并推荐量身定制的预防措施或治疗。这一转向主动、个性化的医疗保健有可能显著改善患者结果并降低医疗保健成本。

人工智能还被用于增强远程监测和远程医疗。可穿戴设备和智能手机应用程序可以实时收集健康数据，人工智能可以分析这些数据以检测健康问题的早期迹象，并提醒医疗保健提供者。在COVID-19大流行期间，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手在分诊患者、提供信息和减轻医疗保健系统的负担方面发挥了至关重要的作用。

这些只是人工智能在金融和医疗保健领域的几个例子。需要注意的是，在每一种情况下，人工智能都不是取代人类专业人员，而是增强他们的能力。它承担了更多例行、数据密集型的任务，使人类能够专注于工作的复杂、需要判断的方面。

随着这些行业继续采用和整合人工智能，我们可以期待看到更多创新的应用，这些应用将提高效率、准确性和个性化，最终带来更好的业务和消费者结果。关键将是以一种赋予人类力量而不是取代人类的方式来管理这一转变，利用人机协作的力量。

随着人工智能在商业中使用的增加，数据安全、隐私和治理变得至关重要。公司如何解决这些问题以与客户保持信任？

随着企业越来越多地依赖人工智能和数据驱动的决策，数据安全、隐私和治理的问题已经成为首要关注的问题。这些不仅仅是技术挑战，也是公司与客户之间信任的基本问题。正如我在最近由数据保护公司Clumio举办的网络研讨会中所讨论的，随着深度伪造、人工智能偏见日益增长以及数据泄露的巨大问题，企业现在比以往任何时候都更需要关注信任。

为了解决这些问题并保持信任，公司需要采取积极、透明和道德的数据管理和人工智能治理方法。以下是一些关键步骤他们应该考虑：

首先，公司需要优先考虑数据安全性。在数据生命周期的每个阶段都要实施强大的网络安全措施，以保护数据免受泄露、黑客攻击和未经授权的访问。包括数据加密、安全身份验证协议和定期的安全审计。公司还应制定明确的政策和程序来处理和报告任何安全事件。

其次，公司必须对其数据收集和使用做法保持透明。他们应该提供清晰、易于理解的隐私政策，告知客户哪些数据被收集，将如何使用以及可能与谁共享。客户应该对其数据拥有控制权，能够访问、更新或删除其信息，如有需要。

在人工智能的背景下，公司应该对人工智能的使用以及它可能对客户体验或决策的影响保持透明。如果人工智能系统正在做出影响客户的重大决策，例如批准贷款或确定保险费率，公司应该能够解释这些决策是如何做出的，并为客户提供途径来申诉或寻求人类审查。

第三，公司需要建立强大的数据治理框架。这涉及定义明确的政策和程序，用于数据的收集、存储、访问和使用。它还包括定义数据质量、数据集成和数据安全的指南，以及定义数据管理的角色和职责。

在人工智能的背景下，数据治理还延伸到模型治理。公司应该有机制来确保其人工智能模型是公平、无偏见和符合道德原则。这可能涉及诸如“模型可解释性”和公平性测试等技术，以及对人工智能驱动决策的人类监督和问责制。

第四，公司应该给客户更多地控制其数据的权力。这包括提供简单的方式让客户选择退出数据收集，或指定其数据可以如何使用。一些公司还正在探索“数据信托”或“数据合作社”的概念，客户可以自愿地将其数据汇集在一起用于特定目的，在安全和透明的方式下进行。

最后，建立信任在人工智能时代需要企业文化和领导层的根本转变。公司需要将负责任的人工智能和数据道德原则融入其核心价值观和决策过程中。他们应该教育和培训所有员工了解这些原则，并让领导层对维护这些原则负责。

通过采取这些步骤——优先考虑安全性、透明度、负责任的治理、赋予客户权力和培养道德文化——公司可以在人工智能时代建立和维持信任。这不仅仅是关于合规；它是关于积极地向客户展示，他们的数据和信任是有价值的并受到保护。

在数据成为新石油、人工智能成为增长新引擎的时代，信任是最终的货币。正如我在Clumio的网络研讨会上所观察到的，人工智能驱动的世界中的赢家将不是拥有最复杂的数据集或最大的数据集的公司，而是那些能够在其数字生态系统中建立起不可动摇的信任基础的公司。

人工智能模型中的偏见是一个重大的问题。您建议组织采取哪些最佳实践来识别和减轻人工智能系统中的偏见？

人工智能中的偏见确实是一个关键问题。人工智能系统从其训练数据中学习，如果这些数据反映了历史偏见或偏斜，人工智能的决策和输出中可能会放大和延续这些偏见。这可能会导致不公平、歧视性或甚至有害的结果，侵蚀人工智能的信任，并对个人和社会造成真正的伤害。

为了识别和减轻这些偏见，我建议组织采用以下最佳实践：

首先，了解可能渗入人工智能系统的各种类型的偏见。每个人都应该阅读关于188种认知偏见的内容。请前往维基百科并搜索“认知偏见”。您会注意到，常见的偏见包括：

• 选择偏见：当用于训练人工智能的数据不能代表人工智能将要应用的现实世界人口时。
• 历史偏见：当数据反映了历史上的社会偏见，例如种族或性别歧视时。
• 测量偏见：当数据的收集或标记方式引入了偏见，例如使用主观或不一致的标准时。
• 算法偏见：当人工智能模型本身引入了偏见，例如过度拟合某些功能或放大小差异时。

通过了解这些不同类型的偏见，组织可以更积极地检测和解决偏见。

第二，建立多样化和包容性的团队来处理人工智能项目。拥有不同背景、观点和经验的团队成员可以帮助识别可能不被注意到的偏见。这也很重要的是让领域专家和利益相关者参与进来，他们了解人工智能将被应用的背景。

第三，进行彻底的数据审计。在训练人工智能模型之前，仔细检查数据以识别潜在的偏见或偏斜。检查代表性、准确性和完整性。考虑使用分层抽样等技术，以确保不同群体得到公平的代表。

第四，在模型训练过程中使用诸如对抗性去偏见等技术。这涉及故意尝试用偏见数据“欺骗”模型，然后调整模型以使其对这些偏见更具抵抗力。还有各种算法技术可用于偏见减少，例如正则化、约束优化和后处理调整。

第五，广泛测试公平性和偏见。这应该包括在多样化的现实世界数据集和场景中测试模型，而不仅仅是训练数据。使用量化指标来评估公平性，例如人口统计学上的平等（确保模型的决策与敏感属性如种族或性别无关）和平等机会（确保模型对不同群体的性能相同）。

第六，提供人工智能决策的透明度和可解释性。使用SHAP值或LIME等技术来解释模型如何做出决策，并使这些解释对用户或利益相关者可用。这一透明度可以帮助识别偏见并建立信任。

第七，建立明确的问责和治理结构。指定管理人工智能中偏见和公平性的角色和职责，并建立定期审计、报告和缓解的流程。确保有渠道让用户或利益相关者能够提出偏见问题或寻求补救，如果他们认为自己被人工智能系统不公平地影响。

最后，培养一个负责任和道德的人工智能文化。定期培训和教育所有员工关于人工智能伦理和偏见缓解。鼓励偏见问题的公开讨论和报告。让道德人工智能成为组织的核心价值和关键绩效指标。

通过采用这些最佳实践，组织可以积极地识别和减轻人工智能系统中的偏见。然而，认识到偏见消除是一个持续的过程，而不是一次性的解决方案至关重要。随着人工智能系统的发展和应用于新的背景中，新的偏见可能会出现。组织必须致力于持续的监测、学习和改进。

最终，解决人工智能偏见不仅仅是一个技术问题，也是一个社会和道德问题。它是关于确保我们在越来越多地依赖人工智能来做出影响人们生活的决策时，我们这样做是以公平和透明的方式进行的。

展望未来，您认为人工智能在工作场所的未来角色是什么？

展望未来，我认为人工智能将从根本上改变工作的性质，但不是取代人类，而是增强和提升人类的能力。

例行、重复的任务将越来越多地被自动化，释放人类的时间和精力来专注于高价值的活动，这些活动需要创造力、批判性思维、情商和复杂问题解决。人工智能将作为一个强大的工具，用于构思、分析和决策支持，增强人类的判断力和专业知识。

我们将看到更多的人机协作，人工智能处理数据密集型方面，人类提供细致入微的理解和道德监督。工作将被重新设计，围绕这种协同作用，强调那些人工智能无法取代的独特人类技能。

人工智能还将使服务更加个性化、响应迅速和预测性，从客户支持到医疗保健。它将推动创新，揭示新的见解，并创造新的价值形式。

然而，这种转变需要对劳动力进行重大重新培训和提升。教育和培训的作用将至关重要，以使人们能够在人工智能的协助下有效地工作。

最终，人工智能在工作场所的未来是关于增强，而不是取代人类。它是关于创造一种共生关系，人类和机器各自发挥自己的优势，增强效率、创新和人类潜能。

企业如何在接下来的五到十年内为人工智能带来的变化做好准备？

为了在接下来的十年中为人工智能带来的变化做好准备，企业应该：

• 制定与业务目标相一致的人工智能战略，确定关键的人工智能应用和投资领域。
• 在整个组织中建立人工智能素养，确保所有员工了解人工智能的基础知识及其对各自角色的影响。
• 投资数据基础设施和治理，确保数据质量、安全性和道德处理。
• 在受控环境中尝试人工智能，先从小规模开始，然后扩大成功的项目。
• 重新设计工作和流程，以人机协作为中心，专注于增强而不是取代人类的能力。
• 大量投资于员工的再培训和提升，专注于发展“人性”——创造力、批判性思维和情商。
• 建立跨职能的人工智能治理结构来管理偏见、公平性、透明度和问责制。
• 参与情景规划，以预测和适应人工智能对市场、业务模式和劳动力的颠覆性影响。
• 与行业同行、学术界和政策制定者合作，塑造人工智能的负责任开发和部署。
• 培养一种适应性强、注重学习的文化，拥抱变化和实验。

关键是将人工智能视为一段旅程，而不是一次性项目。企业应该从现在开始投资于技术和人类能力，并致力于持续的学习和适应，以便在人工智能驱动的未来茁壮成长。

2024年9月，您将出版您的第二本书，IRREPLACEABLE：在人工智能时代脱颖而出。您能告诉我们更多关于这本即将出版的书籍以及我们可以从中期待什么？

在我的即将出版的书《不可替代：在人工智能时代脱颖而出》中，我深入探讨了在人工智能时代茁壮成长的意义。

在一个日益由人工智能驱动的世界中，我们如何确保自己仍然不可或缺？如何保护你的工作、你的企业和你的孩子免受这项变革性技术的挑战？我们如何保护我们的人类本质？

在《不可替代》中，我提供了一个框架，用于在人工智能时代不仅仅生存，而是茁壮成长。

利用超过20年的开创性人工智能研究和实践经验，我揭示了在人工智能时代保持人类价值的秘密。我引导读者踏上一段旅程，掌握未来三项关键能力：成为人工智能就绪、人类就绪和变革就绪。

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