吳恩達呼籲每個企業都要有首席AI官，你同意么？！

如今，越來越多的企業在內部設了各種「C級別」的職位，除了首席執行官、首席財務官，還包括首席數據官、首席信息官、首席技術官，甚至是首席客戶官和首席文化官等等，來承擔企業關鍵業務範圍的不同職能。

正如100多年前電力的出現催生了首席電力官，近20年來，IT與互聯網的風生水起也讓首席信息官和首席技術官成為推進企業發展的核心角色。

現下，我們又看到了人工智慧這一波浪潮給產業帶來的翻天覆地的變化，這也讓許多專家和企業開始重新審視企業的組織架構，以適應這一輪變革。此前，吳恩達在《如何物色人工智慧總監？》一文中提出，對於大部分有數據但缺乏深度人工智慧知識的公司來說，應該聘請一個首席人工智慧官（chief AI officer/ CAIO）或人工智慧副總裁（VP of AI），來指導企業的AI戰略。

但是，從目前來看，要讓CAIO成為企業C級別職位的「標配」起碼還需要數年的時間。當我們直接從LinkedIn上搜索「chief AI officer」，結果顯示只有18人具有這樣的職位名稱：

在LinkedIn上搜索「chief AI officer」的顯示結果

相比之下，搜索「首席健康官」的結果則有超過250個。

然而，許多專家們仍然相信，隨著企業的發展模式變得越來越複雜，企業對於具有領域專業能力的領導層的需求也將日益增加。機器學習、自然語言處理、機器人和計算機視覺等人工智慧技術正在從根本上改變企業的工作流程、改變市場規則、改變我們的生活方式。因此，專家預測，在未來的幾年中，企業對CAIO這樣一個職位的需求也將越來越迫切。

當然，就像並不是所有人都認同人工智慧的出現給工作和社會帶來的是積極影響一樣（如Elon Musk等所倡導的人工智慧威脅論），專家們對於企業是否真的需要CAIO也頗有一番爭議：

支持者：CAIO可以推進AI的應用並吸引更多AI人才

吳恩達認為企業應該設立CAIO這一職位的主要論點是：

• 首席AI官將能夠更好地確保人工智慧應用於業務場景中的各個部分

• 由首席AI官領導的專門的AI團隊可以幫助吸引緊缺的AI人才

同時，他還給出了企業在尋找首席AI官或人工智慧副總裁的一些建議：

• 對人工智慧和數據基礎設施好的技術理解

• 具備跨職能的工作能力

• 具有強大的企業家技能

• 能夠吸引並留住人工智慧人才的能力

吳恩達表示，有效的首席AI官應該有管理人工智慧團隊的經驗。由於人工智慧進化飛快，他們需要跟得上變化，但要求他們必須處於最前沿就沒那麼重要的（雖然這能幫助吸引人才）。更重要的是他們能跨職能部門進行合作，有搞清楚如何適應公司已有人工智慧工具的業務技能。

對此，曾在多家公司擔任國CIO和CTO的凱倫?勞森（Karen Lawson），在其發表的一篇文章也表示，CAIO將是企業吸引人才、優化工作流程的重要角色，他們將進一步推動人工智慧的實際業務價值。

此外，來自NASA的Steve Chien也透露，他擔任人工智慧負責人的Jet Propulsion Laboratory正在考慮開設一個CAIO的職位，領導該機構在機器人、AI和機器學習等方面的工作。他強調：「未來，每一位員工都會不斷思考AI可以幫助他們改善什麼工作環節，同時，企業也會希望能有一個首席AI官能夠監督和推進所有這一切變化。」

反對者：企業實施AI 戰略並不是簡單聘請一位CAIO就能解決的

相反地，AI公司Narrative Science 首席科學家、美國西北大學計算機科學教授克里斯蒂安?哈蒙德（Kristian Hammond）則提出，「企業千萬別設首席 AI 官」！

他自稱是一名真正狂熱的 AI 「信徒」，並且認同在企業中有效部署 AI 的價值。但是，他也表示，雖然因為急於實施「AI 戰略」而聘請懂 AI 技術的人來領導這項工作，可能看起來符合當前的趨勢，但這忽視了一個現實，即只有當這一角色對實際業務問題和業務目標有深入了解的情況下，創新計劃才可能成功。而這不是簡單雇一名「首席 AI 官」就能實現的。

因此，他認為，企業不需要首席AI官。需要的只是一個了解如何將現實的業務問題與懂得技術解決方案細節的人進行溝通的團隊。

對此，在「華爾街日報」的採訪中，奇點大學（Singularity University）的人工智慧和機器人技術負責人Neil Jacobstein也指出，與一個小團隊探索如何用AI技術解決特定的業務問題相比，集中在企業中研究AI問題可能更為困難。

用他的話來說，「將技術的速度與團隊的靈活性相匹配是非常重要的。如果在企業內部又一個權威的AI專家，很可能造成每個人在工作中都要請示與他，這種工作方式不能像擁有強大團隊的分權組織那樣快速有效。」

首席AI官的6大職能和6大要求

事實上，在此之前，一些首席數據官（CDO）和有超前思維的 CIO 在企業中已經扮演了CAIO的角色。以CDO為例，近幾年來大數據的發展使得CDO這一群體大規模增加，據Gartner預測，到2019年90％的大型企業都將有一個CDO。而截止到2016年8月，Forrester調查發現，已經有近一半（45％）的大型企業在公司設立了CDO。雖然大數據與人工智慧技術之間有著緊密的關聯性，但是，首席AI官的職能仍然不能與CDO直接劃等號。

人工智慧應用專家葉偉志不久前也在其文章中闡述了首席AI官的6大職能，分別是：

理解/制定公司的戰略。即理解時代發展的大浪潮，基於公司的實際情況，找到合適的行業，進行公司的戰略定位，同時基於公司的產品，使用合適的方法進行分類(比如波士頓矩陣)，從而制定不同產品的執行戰略。

引入成熟的機器學習演算法。引入成熟的機器演算法，如，決策樹、隨機深林、邏輯回歸、SVM支持向量機、樸素貝葉斯、K最近鄰、K均值、Adaboost、神經網路、馬爾可夫等，但不需要去研究和提升演算法本身。

收集訓練數據。目前而言，機器遠沒有達到人的能力，因此無法從紛雜的世界裡面學習各種非標準化的東西，為了讓機器和演算法快速地成長，就需要專門的人員收集大量計算機可以理解和學習的數據。

建立行業專家系統。主要就是利用通用的人工智慧推理演算法和能力，加上既有的行業特定知識作為邊界，把知識和推理能力分開。同時配合符合行業規則的可被計算機學習的訓練數據，讓機器在這個範圍當中不斷地去學習挖掘深度的知識。最終這個專家系統，可以給企業提供重要的業務建議以及決策輔助。

使用成熟的人工智慧產品。跟不同的人工智慧產品廠家打交道，使用各種成熟的人工智慧產品，包括硬體、感測器、信息採集系統;機器學習框架，各種專家系統;機器人，系統，程序等。並選擇合適的產品成為自身企業商業拼圖當中的一部分。

創新的符合用戶體驗的循環。找到落地的用戶體驗和實現用戶價值的場景，然後找到合適的商業模式，建立一個創新的循環。即數據-知識-用戶體驗-新的數據。找到這樣一個循環往複的流，人工智慧事業才能像滾雪球一樣往前滾。

基於此，企業對首席AI官具有6大要求，即能夠理解和執行企業戰略、完全熟悉企業產品、理解人工智慧技術、有設計和執行商業模式大權利和能力、對信息和數據有足夠大敏感性、具有企業家精神。

因而，葉偉志認為，目前，在企業中，最適合充當CAIO這一角色的實際上是CEO。

不管有沒有首席AI官，企業都需要開始布局AI戰略

雖然專家們在是否設立CAIO這一職位的問題上形成了兩個「陣營」，但是，有一個廣泛的共識是，沒有人反對人工智慧將徹底改變產業這一事實，大家普遍認為，沒有儘早布局人工智慧戰略的企業將會被時代所「拋棄」。

據麥肯錫最近報道，全球範圍內對AI的投資一直保持著快速增長，並將迎來下一波的中斷，早期採用者將獲得巨大的收益。舉幾個具體的數字，科技巨頭在2016年花了200億至300億美元進行AI相關研究和收購，並且預計每年將花費6.5億美元招募AI人才。

不管有沒有首席AI官，考慮到人工智慧的重要性，每一個希望未來盈利能力的企業現在都需要一個AI戰略。

而對於從業者而言，不管將來是否會有首席AI官這一職位，也許我們可以從現在開始，學著像一名首席AI官一樣思考。

來源：Harvard Business Review

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