分析：Oracle「自動駕駛」願景雖全面，但仍不完整

在任何業務領域的「自動駕駛」概念都意味著在數據驅動的指導下不斷優化。換句話說，人類和機器可以在不斷擴大的環境情況下，得到信任可自主採取行動，因為這是由最佳數據、最佳預測和規範模型實時引導做出的。

「自動駕駛」商業生態系統利用了現有應對挑戰的最佳專業知識。有越來越多的決策過於複雜，這讓任何一人甚至一個團隊都無法獲得所有的答案。同樣，很多挑戰正在變得越來越多變且多面性，使得任何一種軟體演算法、人工智慧模型或規則驅動的程序都無法明確解決這些挑戰。

自動化是自動駕駛願景中的一個重要組成部分，但遠不是自動駕駛願景的全部。隨著人工智慧和物聯網的進步，人們開始意識到，在特定的情況下，企業可以信任計算機來自動解決越來越多的問題，這些問題變化太快或者涉及的因素遠遠超過人類專家所能跟上的範圍。考慮到所涉及的演算法的複雜性，以及AI從新數據和動態環境中學習的能力，自動化系統可以推動產生前所未有的結果，這些結果可能是任何人類專家以前都不會想到的。

Oracle高管在談到把自動駕駛作為Oracle雲解決方案組合的核心主題時（正如本周一在舊金山舉行的OpenWorld大會上所說的），他們經常會使用同義詞「自治」，但明確強調平台層面的、機器學習驅動的自動化。例如，在周一下午的主題演講中，Oracle執行主席兼首席技術官Larry Ellison談到了為運行Oracle自治資料庫而構建的「第二代雲」願景，他聲稱這是「業界第一個也是唯一一個自動駕駛資料庫」，在Oracle的基礎架構即服務中支持「高度自動化、檢測和預測的新Oracle Cloud Infrastructure安全服務，幫助修復威脅。」

Ellison在深入闡述這一願景的時候，描述了AI是如何幫助資料庫——以及Oracle雲產品組合中的其他「自治」平台——自動部署、擴展、管理、調整和自我修補且無需停機的。 「使用Oracle Autonomous Database，你不用學習什麼，也不用做什麼，它非常易於使用。開發人員的工作效率更高，他們能開發出新的應用，並且更好地分析數據。你的系統更可，永遠不會停歇。」

最引人關注的是Ellison談及人工智慧驅動的自動化在網路安全中所扮演著不可或缺的角色。他討論了Oracle是如何從零開始構建雲基礎架構的，使用人工智慧驅動的自動化建立「可阻止威脅進入雲的、難以逾越的障礙，以及能夠發現這些威脅並消除這些威脅的自治機器人」，同時防止出現在一個客戶雲區域中的威脅入侵到其他客戶的區域中。

「這完全是自動化的。威脅是在沒有人為參與的情況下被自動發現的，並且在平台仍在運行的時候立即打上補丁，」Ellison說道。

自動化和各種工作

他讓人覺得不太有說服力的是，解決所有這些平台級自動化可能會讓IT專業人員失業的合理擔憂。他含糊地預測說，所有這些熟練的技術人員——畢竟他們是Oracle的核心用戶群——將迅速轉向業務分析、數據科學等可以讓他們的數據經驗派上用場的領域，從而解決這個問題。但是，作為一個長期的行業觀察者，我表示質疑，例如很多資料庫管理員具有適合這些職業的專業知識、業務技能和其他能力。

所幸的是，Oracle應用開發高級副總裁Steve Miranda在早上的主題演講中深入探討了自動駕駛的另一面：數據驅動的「下一個最佳動作」和「智能過程自動化」，這是指數據驅動的指南，面向人類決策者，由注入AI的數字助理提供。

這些增強功能在Oracle推出的Digital Assistant以及融入了AI聊天機器人和數據驅動下一個最佳行動的新業務應用中得到了充分體現。例如，Oracle Human Capital Management雲應用的增強功能使用數字助理功能提供動態AI定製的員工用戶體驗；支持自動採購、候選人搜索、推薦建議、招聘人員系統連接；確定最合適的候選人；檢測可能危及數據安全和隱私的異常訪問。

與此類似的是，Oracle ERP Cloud的最新增強功能也支持智能流程自動化，它將智能的、基於規則的處理與數字助理的AI聊天機器人界面相結合，簡化並確保費用處理和審計合規性，生成廠商特定的要約，以換取提前支付應付賬款，加快多因素分類，從採購到付款流程中供應商的排名，並根據一個動態的安全規則庫不斷檢查所有用戶、角色和特權。

Oracle從這兩方面充分展示了對自動駕駛基礎架構進行投資的廣度和深度：自動化平台優化和增強決策優化。但缺少的是將這兩個「下一個最佳行動」操作領域結合起來的任何明確願景：分別以機器人為中心和以人為中心。從Ellison和Miranda的話中似乎看出這些不同范似乎在Oracle的市場戰略中是以非常鬆散的形式共存的。

未來在全面自動駕駛型企業中，人與計算機是無縫協作的。正如Walter Frick幾年前在哈佛商業評論文章中所說的那樣：「在很多領域，人機智能的結合將超越各自本身。」在人工智慧、物聯網和雲計算的時代，我們需要擴大我們對生產力的定義，以反映人類和機器日益增加的同等、相互依賴的協作。

人的因素

自動化系統可以做出驚人的專家決策，但只有人類才能真正判斷出計算生成的輸出是否符合合規性、適當性和價值標準。為了推動下一個最佳行動，自動駕駛型企業需要擁有能夠自動定位下一個最佳專家——人類、機器、任何一方或者所有方之間的某種合作，這要取決於手頭上要解決的問題是什麼——的基礎設施。

為了實現這一願景，我們需要改變我們對「自治」的看法。我們不應該把自治看做是絕對的——換句話說，完全不需要幫助、自給自足的、機器人驅動的自動化。很多現實世界的操作場景需要不同程度的機器人半自治操作，很多情況下這些機器人需要在人類專家一部分的指導、監督和控制。

的確，將自動方故障功能注入到AI驅動的安全自動化場景中，肯定是要求在底層模式達到能力極限、或者在特定環境中預測精準度降低到可接受的區間以下時，就需要選擇手動操作的介入。

我們希望Oracle擁有更全面的人機協作願景，立足於下一個最佳實踐的理念，並在明年OpenWorld大會的時候將其融入到自己的自動駕駛解決方案戰略中。

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