在資訊科技日新月異的年代，每個組織——包括政府部門和公共機構——均面對「數碼轉型」（digital transformation）的挑戰，要積極研究如何善用科技來提升表現和能力。由於這個題目的重要性，筆者近日獲清華大學邀請，為其高級公共管理碩士課程（EMPA）以數碼時代下的管治為題來教學。雖然EMPA學費已遠較高級工商管理碩士（EMBA）為低，但收費仍然不菲；為避免有錢才可吸收知識的現象出現，決定將其中一些精華內容陸續在這裏跟大家分享，促進交流。
第一個想介紹的題目便是人工智能（artificial intelligence），即AI，它可說是在眾多現時炙手可熱的科技中，最被誤解的一項。例如很多人仍不知道人類比人工智能仍然聰明很多，《經濟學人》亦報道（註1），現有在坊間對AI科技的想像只是一場「炒作」（hype）；一個愈來愈流行的推測是AI研究將由今天暢旺的「AI夏季」（AI summer），慢慢步入較為冷清的「AI秋天」（AI autumn）。諷刺的是，雖然很多人對AI的認識依然片面，但不少人包括港人近日成為AI訓練員（AI trainer），自己卻完全不知情。
數碼轉型必須打破錯誤迷思
以上種種詭異和矛盾情况，正是很多機構包括政府部門和公共機構在善用科技推動「數碼轉型」上必須克服的挑戰。要成功轉型，最大困難和阻力通常並非科技本身，而是人和組織自己，當中包括必須打破錯誤的理解和迷思。其中一個決策者和管理人常犯的錯誤，就是認為「數碼轉型」就是用科技，特別是人工智能去取代人類；真正的事實是，人的智慧仍遠高於AI，所以要成功利用AI推動數碼轉型，必先了解現實情况，明白「人定勝AI」，人類切忌妄自菲薄。
「AI已聰明過人類」，仍只是荷李活科幻電影橋段。當社交媒體和平台成為了假新聞（fake news）溫牀的時候，荷李活電影可以說是造成對AI能力的誤解和過分高估的罪魁禍首。在不少全球賣座的荷李活電影中，遠至《未來戰士》、近至《變形金剛》等，觀眾均看到情感與人類無異但能力又遠勝人類的機械人存在。惟返回現實世界，AI能力仍遠較人類為低，只能夠在僅追求有程式可依的計算優化（optimization）工作上，比人類優勝。
從以上角度出發，AI這個名字，有「智能」這個字眼，很容易使人產生超越現有科技能力和局限的幻想。正如「電腦」的英文只是「computer」，中文直譯應是「計算機」，與它本身的性質和功能更貼切，而不會使人幻想「電腦」也如「人腦」，有計算之外的更多更高層次功能。
處理「隱性知識」 人腦仍勝AI
電腦不及人腦、人工智能仍未接近人類智能的重要原因，是AI仍未能有效處理「隱性知識」（tacit knowledge）的學習和吸收。「隱性知識」這個概念，主要由英國已故科學家Michael Polanyi提出（註2）。要明白何謂隱性知識的最簡單方法，就是先理解其相對概念「顯性知識」（explicit knowledge）。「顯性知識」是指有明顯規律可依，而可以被輕易「程式化」（codified），因而可交由電腦執行，建立人工智能的知識。簡單易明的例子包括邏輯和數學，因而如圍棋等完全有規則可仍；而能夠將每一步透過計算而優化的遊戲，便成為了AI稱霸的領域，由Google DeepMind開發的圍棋AI AlphaGo更是天下無敵手。
可是在日常生活中最普遍和有用的知識，很多時都是隱性知識。與顯性知識剛剛相反，隱性知識是不能被程式化，不能被歸納成可計算的具體規則和定律，而是需透過經驗及人與人之間的互動來建立和吸收，而且內容和意義可以是視乎不同情境（context）而千變萬化。
其中一個最佳例子，當然是人類的感情和愛。笑是不是代表高興？但人往往是苦中作樂，善於收藏自己。哭又是否代表悲傷？惟人又往往會喜極而泣。何謂真愛，亦是隱性知識的經典例子，完全難倒AI。將最好的物質生活給予另一個人，例如買最貴的求婚戒指，是否就代表真愛？若是的話，即窮人無真愛？
隱性知識是重要但又沒有常規可循，只能靠經驗累積，不斷透過人與人的互動才能建立和傳播。當然，有人可能質疑以上所提的「何謂真愛」，在科技應用上只屬較冷門和極端的情况，不影響AI發展。但現實上卻並不是——即使如無人車（self-driving car）面對的簡單情境，目標只是要順利完成行程，避免意外發生，也跟隱性知識息息相關。如前所提及，很多港人近日成為了AI訓練員，事緣在網上登記領取政府消費券的時候，均要通過一個「你是否機械人」的測試。這其實是嘗試幫助AI建立隱性知識的訓練，即機器學習（machine learning），特別是改善無人車的技術，明白路上每一件物件是什麼。
即使是一名行人或同一類物件，都有不同形態大小，這也是隱性知識，非由方程式可以決定。這亦是為何無人車等看似簡單的AI技術，遲遲仍未能實現的原因。早前因脫歐，英國缺乏大量貨櫃車司機而導致物資短缺；若無人車科技已成熟，早已在這黃金時機引入了。
人與AI的再分工
在AI科技下要開展「數碼轉型」，其實是人和AI的再分工，把較低層次例如繁複和沉悶的計算工作交給AI，而用人負責更高智慧例如需要創意的工作。因此，AI取代人類是假議題；如何用AI提升人類表現，使我們終可集中處理屬於我們長處所在的更高層次工作，才是意義所在。最近上映的電影《壯志凌雲：獨行俠》中，有軍官提到無人機優於傳統戰機，是它完全遵守指令；但其實能夠根據不同情况而決定應否遵循指令，才是人類智慧最寶貴之處。
註1：Cross, T. (11 Jun 2020). An understanding of AI's limitations is starting to sink in. The Economist.
註2：Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. London, Routledge.
作者是中文大學數據科學與政策研究課程主任
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