[人工智慧] 缺乏信任,是人工智慧僅能作為輔助的原因

[人工智慧] 缺乏信任,是人工智慧僅能作為輔助的原因

一次看完今日三篇分析>>

人工智慧服務 Respondable 提供寫信建議,增加收到回信的機率
軟體公司 Boomerang 推出 Respondable 輔助使用者寫 email。Respondable 會計算主旨長度、字數與問句,並計算收件人的回信機率。若用字遣詞過度複雜,Respondable 還會主動提供編輯建議,例如:「建議使用小學三年級的用語」。Link

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使用者撰寫信件時, Respondable 會在右側顯示收到回信的機率。圖:Boomerang

楊立德:

自從臉書開放了即時訊息 API,就出現了大量訊息機器人(chatbot)。在此熱潮底下,其實是對人工智慧領域的探索。

但目前缺的是訓練機器人的資料,因此 Boomerang 還無法做出「回信機器人」,只能提供「建議修改機器人」。例如 Boomerang 需要知道使用者收到建議後,會怎樣繼續修改內文。無論是記錄建議被採納的比例,或最終修改的範圍,這些反饋都能讓人工智慧更加聰明。

但另一方面,這代表使用者的信件資料都會傳回 Boomerang 的伺服器,變成其訓練人工智慧的養分。雖然 Boomerang 宣稱會刪除信件資料,但如何證實?使用者必須充分理解這隱憂。

機器人沒辦法負責任,只能輔助

進一步說,人們對於人工智慧期待的是「機器幫我做事」,例如幫忙回信;不過換位思考一下,我們能接受信件內容來自於對方的「人工智慧」嗎?如果人工智慧應用到交通運輸 — 例如機器人司機 — 卻無法對乘客負責,有多少人敢乘坐?

而信任是雙向的。即便人工智慧代替你回信給我,內容出錯的時候你也不能把責任推給人工智慧,因為人工智慧無法負責任,人才可以負責。而你也不能承認自己是用人工智慧回信,因為收信者也不能接受。

在產品介紹論壇 Product Hunt 的討論裡,許多人認為 Respondable 很像 Grammar.ly 的進化版。Grammer.ly 是一款 Gmail 外掛程式,可對單字跟語法錯誤提出修正建議。主要服務族群是英文不好的人。若將 Grammar.ly 與 Respondable 比較,Grammer.ly 強項是檢驗文法正確,Boomerang 則是讓信件變得文情並茂。

人工智慧尚未找到最佳應用領域

美國信仰「科技決定論」,認為一切問題都會隨著技術進步而被解決。即使 Respondable 有技術限制,但市場仍相信最終能解決。這種狀況在每個新技術浪潮下都存在,物聯網、大數據與虛擬實境都是如此。大量創業者拿著槌子找釘子,用手上僅有的技術嘗試解決所有問題。

而當每個新概念出現時,都會出現大量嘗試性的產品。就像在行動時代,所有東西都被做成 app,而最後真正留存的不過少數幾個。最終人工智慧也會找出最適合解決的問題,Boomerang 的這產品只是探路先鋒罷了。

 

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