人工智慧 (AI) 將對全球造成深遠的影響，目前在某種程度上已是如此，但未來還有更多的發展。
國際業務成長、人工智慧和全球擴張往往是相輔相成的。麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）最近分析了聯合國、世界銀行和世界經濟論壇（World Economic Forum）的經濟數據，報告指出，到2030 時，人工智慧有可能為全球經濟增加16% - 或約13 萬億美元。 它也可以提升全球國內生產毛額 (國內生產毛額) 高達26% 。
麥肯錫 (McKinsey) 的報告也指出，到了同一年，至少有70% 家公司可能會採用至少一種人工智 慧技術 - 可能是電腦視覺、先進的機器學習、自然語言、機器人流程自動化或虛擬助理。
但究竟什麼是人工智慧，它對全球擴張有什麼貢獻？ 以下，我們將解釋人工智慧的運作方式、對經濟成長的影響，以及人工智慧對現在與未來全球擴張的貢獻。
什麼是人工智慧？
人工智慧之父被廣泛認為是艾倫圖靈（Alan Turing），他最著名的成就可能是在第二次世界大戰期間幫助盟軍破譯密碼的電腦。圖靈也提出了後來被稱為圖靈測試的方法 - 只有當電腦對問題的回應與人類的回應無異時，電腦才能通過測試。
自1950年代以來，科學家們一直在思考，當涉及到機器以及機器用來詮釋資料和回答問題的演算法時，何謂「思考」和「智慧」。
人工智慧 的定義可能很棘手，但通常來說，如果一台機器以人類一般會回應的方式回應查詢，並且能夠做出需要人類智慧水準的決策，那麼這台機器就被 認為具有人工智慧 。
人工智慧的主要成分
布魯金斯學會（Brookings Institution）最近的一篇論文認為，人工智慧有三大特質：
- 意向性：就人工智慧而言，意圖性意指系統會做出決定，而不只是被編入預設的反應程式。意圖性要求人工智慧瞭解查詢的意義，並在確定答案的意圖下解析資料。 要做到這一點，人工智慧系統必須結合來自不同來源的資料，立即進行分析，並根據得出的結論採取行動。
- 智慧：人工智慧的智慧通常來自於它與機器學習和資料分析程式的互動。 這些技術的結合可以實現我們所認為的智慧型決策。舉例來說，將學生分配到不同學校系統的人工智慧系統不能依賴死記硬背的計算方式，它還必須衡量公平與正義等價值，為所有人創造有利的結果。
- 適應性：適應性指的是人工智慧系統在接收新資料、做出決策和詮釋結果時進行調整。 如果金融或環境條件發生變化，或者在自動駕駛汽車的情況下，如果路況惡化，人工智慧可以將新的資料納入考量，並據此調整決策。
此外，人工智慧結合了機器學習和深度神經網路。
機器學習使用大量的資料和精密的電腦演算法來進行預測。大量的資料非常重要，因為機器學習演算法需要評估盡可能多的過去結果，才能產生正確的預測。隨著人工智慧的發展和能力的提升，它很有可能能夠以更好、更準確的方式進行預測。
機器學習可以分為監督式學習和非監督式學習。
- 在監督式機器學習中，數據帶有有用的信息，例如標籤或解釋性事實——例如水在0攝氏度結冰——以幫助機器學習更快地取得進展。
- 無監督機器學習只提供沒有關聯標籤或事實的數據，因此演算法必須學會自行解釋模式並做出正確的解釋。無監督機器學習包括所謂的強化學習，在這種學習過程中，演算法會選擇並產生自己的數據。
人工智慧也使用所謂的深度神經網路(DNN) 來運作。 深度神經網路將多個學習任務結合為一個套件，創造出通用機器學習，或 GPML。GPML 的優點在於它可以輕鬆地理解各種輸入，例如視訊、音訊和文字資訊。
歷史上著名的人工智慧例子
過去幾十年來，人工智慧系統一直是頭條新聞。 20 多年前，IBM 的 Deep Blue 電腦就能在國際象棋比賽中擊敗大師級的棋手，而最近，它的 Watson則在 Jeopardy 賽事中擊敗了 Jeopardy 冠軍。
IBM 的人工智慧實驗已存在數十年，但隨著更強大演算法的產生，這些實驗也逐漸變得更複雜。例如，贏得 Jeopardy 比贏得國際象棋是更大的挑戰，因為 Jeopardy 是以語言為基礎的遊戲。因此，機器必須解析語言、成語、文化參考以及人類溝通其他方面的無限細微差異，而不僅僅是在棋盤上制定移動策略。
人工智慧程式之所以如此擅長下棋，其中一個原因是它們處理問題的方式與人類不同。 當我們下棋時，通常會混合使用模式識別和直覺作為策略的一部分。電腦也會進行模式識別，但在幾秒鐘之內，它也可以在海量的資料庫中搜尋可能的位置和結果，找出最佳的步驟。
當華森學習玩《危險邊緣》節目時，它的做法也大致相同——它使用統計和規則導向的方法來解釋問題並縮小答案範圍。然後，它會根據所得到的結果進行回饋，從而逐步確定哪些演算法效果最好，以及在什麼情況下效果最佳。這種「學習」有助於系統在未來更準確地找到答案。
當然，大多數企業不需要他們的電腦來下棋或贏小遊戲。但幫助人工智慧贏得國際象棋比賽和危險遊戲的相同特質，也可以轉化為專業應用程式。
例如，用人工智慧系統取代醫生是不可能的，因為診斷、疾病治療和病人與醫生關係的許多細微差異很難用資料集來概括。 但人工智慧可以為人類醫師提供有用的補充。
人工智慧程式可以捲動數以十萬計的潛在診斷或治療方案，並在醫療環境中提供建議。 Watson 的語音辨識和機器視覺功能已證明在這方面非常有用。例如，它可以分析放射影像，並將結果傳達給醫生。
人工智慧的種類
人工智慧 可分為兩種類型： 狹窄人工智慧和一般人工智慧 。
- 狹義人工智慧 (Narrow AI) 目前存在於許多應用程式中，是為了完成特定、定義的任務而建立的人工智慧。聊天機器人、語音辨識程式、自動翻譯服務和自動駕駛汽車中都能找到它。亞馬遜、Google 和 Netflix 等公司的電腦也使用人工智慧來分析消費者的瀏覽、購買和觀看模式，並利用這些模式進行個人化推薦。
- 一般人工智慧，我們有潛力在未來發展成為更強大的工具，它包含了可廣泛應用的機器學習系統。 在理想的形式下，一般的人工智慧可以比人類學習得更快，其能力可以在智力和表現任務上超越人類的能力。
目前電腦還不能像人類一樣進行交流，而且在被詢問時，它們在「解釋」其選擇或建議方面也存在局限性。但它們在專業領域具有許多優勢。
人工智慧對世界經濟的影響
人工智慧對全球經濟的影響已經相當可觀。 人工智慧以各種方式影響經濟成長：
- 增加生產力與貿易機會：人工智慧對經濟成長的影響之一來自於其宏觀經濟效應。 例如，當人工智慧提高生產力成長時，生產力成長也會提高經濟成長。這也增加了國際化貿易的機會。
- 更好地管理複雜的生產單元：人工智慧透過提供集中化的管理系統，協助企業更好地處理複雜、分散的生產單元。 舉例來說，企業可以使用人工智慧更有效率地管理倉庫、預測消費者需求，以及改善快速週轉和送貨系統的準確性。
- 數位平台的擴展：由於人工智慧技術，透過數位平台進行貿易成為可能。 例如，線上拍賣網站 eBay 就使用人工智慧來自動化運作。
人工智慧如何協助企業拓展全球業務
全球拓展與人工智慧建立了卓有成效的合作關係。 人工智慧以多種方式協助企業拓展全球業務：
- 透過數位平台輕鬆擴張：人工智慧透過數位平台實現自動化，為企業拓展國際市場提供便利。 在美國，97 % 在 eBay（使用人工智慧）上活躍 的小型企業 都會出口部分產品。相比之下，不使用人工智慧的線下企業中，只有4% 出口產品。
- 準確的翻譯服務：人工智慧也提供即時、精準的翻譯服務，以改善對話、減少溝通失誤，並使國際化的合作更簡化、更有效率。 在商業活動中使用人工智慧翻譯，已被證實對貿易收入有正面影響 - 這種影響相當於將國與國之間的距離縮小超過35% 。
- 改善貿易談判：人工智慧不僅能增進溝通，還能增進溝通結果。 人工智慧可用於分析談判夥伴在各種情境下的經濟路徑、預測貿易情境中的不同變數會如何影響結果，以及預測非談判一方國家的貿易反應。 舉例來說，巴西已制定智慧科技 + 貿易倡議，強調將人工智慧納入為貿易談判的一環。
- 供應鏈管理：人工智慧系統也可以即時回應供應鏈。 他們可以偵測到模式和趨勢，並可以預測需求增加的地點和時間。他們也可以自動增加生產以滿足需求 - 或減少生產以因應需求的減少，進而減少浪費的勞動力和剩餘盤點。 對於需要找出如何為新市場提供最佳產品數量的擴張型企業而言，人工智慧已被證明是無價之寶。
- 日常工作自動化：當公司擴張時，他們通常希望將精力放在策略等較高層級的工作上，而較少放在官僚事務等較低層級的工作上。人工智慧可透過自動化例行性的官僚任務來提供協助。 舉例來說，當公司在不同國家納入新的員工時，可能會很難管理薪資和提供福利等工作。人工智慧可協助將這些工作自動化，讓人力工作者免於麻煩和沮喪。
- 提高效率和精確度：人工智慧也可以簡化公司內的不同流程，使其更有效率、更精確。 如果人力員工正在執行薪資工作或為員工加入健康保險計劃，他可能會犯一兩個錯誤，導致延誤、付款不正確或缺乏保障。有了永不疲倦或分心的自動化系統，出錯的可能性就會變得更小。而人工智慧演算法可以比人工員工更快地完成計算和資料輸入，因此也提高了效率。
人工智慧未來將如何影響全球擴張？
人工智慧在未來可能會比現在更強烈地影響全球擴張。 原因之一是採用新技術並將其有效整合需要時間。隨著公司更多地使用人工智慧，並更好地瞭解人工智慧能為他們做什麼，他們將能夠更有效地利用人工智慧的能力。
隨著人工智慧的進步，它的影響力也會增加。 根據麥肯錫全球研究院 (McKinsey Global Institute) 估計，由於人工智慧的影響可能會呈現邏輯成長，沿著 S 型曲線增加，因此到2030 時，人工智慧對全球經濟的影響將比現在高出三倍。
未來，人工智慧可能會以下列方式影響全球擴張：
- 改善對未來趨勢的預測：國際化企業的成功在很大程度上取決於其預測和應對未來趨勢的能力。 人工智慧可以在這方面提供協助，透過預測建模準確預測這些趨勢，讓公司在拓展國際化市場時能夠做出更明智的決策。
- 增加智慧型製造： 智慧製造 需要 感測器系統、網路系統和實體機械之間的 互連 。隨著人工智慧變得越來越複雜，它可以透過專業化和精簡特定流程來大幅改善智慧型製造。 人工智慧也可以在白天或晚上的任何時間持續製造，以提高生產力。 而它的感測系統，加上減少對人類操作的依賴，也能提高生產現場的安全性。
- 提高解析證據和做出結論的能力：未來，人工智慧可能會被用來閱讀和詮釋大量的資料。舉例來說，在法律領域中，人工智慧的運作 方式與 法律 助理大致相同 ，但速度要快得多 - 閱讀大量的案例先例，並收集相關資訊，以用於目前的案件。
- 提高任務的自動化程度：以人力資源 (HR) 流程為例，自動化有助於簡化招募、入職、訓練、薪資和提供福利等工作。更複雜的人工智慧將可能比人類更快速有效地解析稅法和國際化法規。 因此，透過人工智慧將這些流程自動化，將可協助公司節省時間和人力，並減少遭受罰款的風險。
- 更可靠的自主駕駛汽車：自主駕駛汽車或自動駕駛汽車有許多感應器，特別是雷達和光線偵測器，可收集車輛周圍物體的資訊。人工智慧系統利用這些資料即時判斷物體的距離、路面上是否有危險，以及需要採取何種路徑避開這些物體。 自動駕駛車輛可協助公司在擴張時節省金錢 - 他們不必支付駕駛員薪資。由於人工智慧系統可以即時學習不同國家的新道路規則，因此他們也不必訓練員工學習這些規則。 而人工智慧的發展可以讓這些車輛更安全，並增加它們在道路上的存在感。
- 提高準確性和效率：我們可能認為現在的人工智慧流程相對有效率，但人工智慧系統仍存在一些錯誤。 您是否曾撥打自動化藥房專線重新配藥，卻讓人工智慧系統感到困惑，並將您轉接至人工客服以解決問題？ 或者您曾與無法提供有用資訊的聊天機器人互動過？未來，更精密的系統將帶來更好的、幾乎類似人類的性能，並減少錯誤和限制。
- 更加專注於業務創新：當公司必須更少專注於例行性的日常流程時，他們的心智與創意資源就能騰出來做更高層次的工作。未來，隨著人工智慧變得越來越複雜，它將在公司內擔當越來越多的管理角色。 因此，它可以釋放公司的腦力，讓我們接受更多智力上的挑戰，並做出創意上的躍進。更加專注於願景和創造力將有可能帶來國際化的成功。
- 成本效益：人工智慧只需購買成本，因此比人力員工更具成本效益。 它不需要薪水、加薪、健康福利或退休供款。它也從來不會生病、缺勤或損失生產力。隨著越來越多的公司採用人工智慧，他們很可能會看到營運成本降低，利潤飆升。 這兩項事實結合起來，為全球擴張事業釋放了急需的資金。
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