水能載舟亦能覆舟， 工具僅是能力加速器，究竟會發揮出正面還是負面的力量，就端看使用者如何運用。人工智慧猶如現代版的阿拉丁神燈，懂得善用AI 的人可說是擁有新世代的超能力，而一旦運用不當反而會成為其奴隸了。英國物理學家霍金(Stephen Hawking) 在其遺作《Brief Answers to the Big Questions》中就鄭重警告，除非我們學會規避AI 所衍生的風險，否則「創造人工智慧」將成為人類歷史上最重要也是最後一個事件。
無論如何，在未來的人類生活中，AI 會無所不在。隨著技術革新力度的不斷增強，嶄新多樣化的AI 工具和機器人無疑將改變每個產業，我們即將遭遇一場智能大爆發。
Amazon智能物流「貨找人」
近10 年來，Amazon 在智能服務體系的投入相當驚人，其中又以物流方面的創新最受矚目，包括無人機配送、無人駕駛卡車、智能營運中心都是領先全球的智能物流方案。Amazon不光在物流方面下功夫，更希望在各種層面都能創造高效、精準、貼心的智能服務體驗，因此，Amazon 積極建設相關的基礎架構，例如：人工智慧、大數據(Big Data)、雲端運算(Cloud Computing)、資料庫整合等領域，在這些投入上少有公司能夠與其匹敵。
物流服務是電子商務運行的核心體系，同時是電商平台能否提供快速服務的關鍵，為實現全方位倉儲自動化，Amazon 在2012 年以7.75億美元併購倉庫機器人製造商Kiva Systems，藉此強化智能物流的競爭力。目前Amazon 擁有3萬個Kiva 機器人，由系統中的資源分配演算法來進行指揮，接到指令後Kiva 會依規劃路徑來到貨架前，識別出等待出庫的貨物，然後Kiva頂起貨架將貨物送至揀選位置，大幅減少過去「人找貨」所造成的時間浪費與人為錯誤。
Amazon 自從有了Kiva，聖誕節不再需要聘用臨時工，成功地大幅降低勞動力需求與成本；此外，Kiva 不會抱怨倉庫太熱或太冷，也不會批評工作環境太差，甚至連燈都可以不用開，有助於降低管理運作的複雜度。導入智能物流使Amazon 能以更快速、更精準、更便宜的方式配送貨物，讓每位Amazon 員工達成的獲利是零售商Walmart 的3 倍。但另一方面，這項新技術還有許多等待著被克服的難題，面對快速增加的新商品，智能物流要如何在半個小時內學會抓取新的貨物品類，做出正確可靠的反應是當下亟待解決的重要課題。
Netflix個性化推薦更吸睛
可以預期的是，未來人工智慧扮演的角色地位將越來越吃重，Netflix的發展歷程就是典型的案例，公司運作正由人腦逐漸改變為以AI為核心主軸。早期Netflix 是一家DVD 出租及宅配公司，後來才將服務模式轉變為線上訂閱。根據用戶收看的行為、習慣來精準推薦影片是Netflix 成功的關鍵，用戶每天在Netflix 的平台留下上千萬個行為足跡，例如：點擊、搜索、詢問、評分、播放、暫停、倒帶、快轉，針對這些一一加以記錄與分析，Netflix 才能根據用戶的偏好與口味推薦他們感興趣的節目，藉此吸引新用戶的眼球，降低客戶的流失率，同時強化平台對於老客戶的黏性。
Netflix 首席內容官泰德是這套推薦系統背後的主要功臣，他年輕的時候喜歡熬夜看劇集與電影，因此培養出對於各類主題影片的深度了解，後來泰德在一家影音出租連鎖商店工作，由於出眾的電影知識及不凡的推薦能力，使得他所服務的門市總是大排長龍，顧客都急於聆聽他的寶貴建議，這項優異技能更讓泰德一路順遂晉升為公司的高層主管。2000 年的時候，他被挖角到Netflix，這項突出的能力同時促使Netflix「個性化推薦系統」的誕生，其背後的演算法就是由泰德的思考邏輯轉化而成，因為他會根據顧客的個人背景及租借歷史提供建議。原本內容推薦還參考了其他用Amazon 積極發展智能物流，無人機配送服務也是他們著力的重點之一。戶的評分與評論，現在Netflix 決定取消這個部分，更進一步由人類智慧轉向機器智慧的方向前進。
Stitch Fix人機協力打造時尚
未來是人機共舞的年代，即使智慧機器的應用場合大增，但是人類智慧並不因此被抹滅了光芒。至少短期間內，人工智慧與機器人不可能取代所有的工作，唯有簡單、日常、重複性較高的職務比較容易被替代，各國虎視眈眈的汽車產業更是首當其衝。日本首相安倍晉三就曾於2018 年宣佈，於2020 年的東京奧運將提供自動駕駛汽車服務；2022 年實現無人駕駛系統的商業化，試圖將日本率先打造為無人車國度。
然而，需要創意思維、多元技能、美感設計、人文關懷的任務還是人類相當不錯的發展空間，根據不同產業的工作型態，管理者要設法調配出不同的人機協作比例，讓機器智慧協助我們找出服務的關鍵、制訂及優化服務策略。在理想的人機共創世界裡，機器會是最得力的助手與工具，而人類依舊是工具的主宰，要達到這樣的理想目標，需要人們進行大膽的實驗。
美國時尚電商Stitch Fix 的做法或許就是一個好的開始。Netflix 是儘量使用人工智慧來減少人為的參與，Stitch Fix 則是採取人機共創的商業模式，這家公司根據用戶註冊時填寫的資料，以及後來的交易紀錄進行產品推薦，Stitch Fix 整合大數據、深度學習、專家意見來為自己的顧客提供個性化服務，經過一段不算長的人機磨合時期，現在Stitch Fix 推薦後的實際購買率已經提高到90％以上，2015 年這個數字只有30％，2016 年進步到39％，顯見以機器推薦為基礎，再由專業造型師確立最終推薦方案的做
根據用戶與Stitch Fix 約定的寄送周期，專業造型師配合人工智慧設計出包括5 個產品的套裝方案，然後用一個漂亮的盒子郵寄給顧客，該公司稱其為一個Fix，盒子內可能是羊毛絨衣、黑色外套、紅藍上衣、緊身牛仔褲、亮紅高跟鞋的組合，想要的就留下來，不想要的就免費退回。Stitch Fix 利用「人機協力、智慧共創」的服務體系為大眾提供定製化產品，這和傳統線上零售商以快速配送及低價競爭取勝的方式有很大的不同，更加智慧且獨特的零售經營模式讓Stitch Fix 得以脫穎而出。
回到2007 年這個歷史轉捩點，當時正值第一代iPhone 上市、Netflix 開始崛起，Stitch Fix 的創始人卡崔娜(Katrina Lake) 開始研究影碟零售產業的發展，她發現只要Netflix 的市場占有率超過30％以上，其主要競爭者百視達(Blockbuster) 的當地門市就只有關門大吉一條路，並且從此觸發滾雪球般的惡性循環，可見傳統實體零售商如果不思變革，是不敵線上零售商衝擊的，最終只有走上滅亡。
運用人工智慧建構以客戶為中心的服務體系已是趨勢，企業可以利用大數據分析來進行問題分類，尋找影響顧客購物的關鍵時刻，進而掌握最常見的問題及最具價值的銷售機會，產品推薦只是品牌行銷的一個環節，公司整體的服務策略及流程都可以借用AI 的神奇力量來優化。經由智能服務系統的不斷地協力演化，我們可以有效排除用戶潛藏的誤解，在問題尚未爆發時獲得解決，還可以快速調整回復客戶問題的方式，進一步提昇公司與用戶的互動品質。
值得留意的是，最有價值的服務體驗不能完全是機械式的，我們要效法Stitch Fix 人機共創的做法，在運用人工智慧的同時保留人類智慧的運作空間，這種商業模式會顯得更具有人情味及趣味性，注入有溫度的情感交流，同時為用戶保留自由自在的購物空間。
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