人工智慧將如何影響人類生活？ 悲觀者說大量工作會消失，樂觀者則說有更多工作機會，十年後的工作會是什麼樣？ PwC（資誠聯合會計師事務所）預測了未來AI的四個世界，你要怎麼找到自己的位置？
悲觀者說，AI的到來即將摧毀大量的工作，而且白領比藍領更危險，因為在AI的四波浪潮──網路智慧化、商業智慧化、實體世界智慧化、全自動智慧化裡，首先受到威脅的是白領一族，接著就是藍領。
PwC在最近發表的「未來勞動力」報告指出，數位化、自動化、人口結構變化等大趨勢，正在顛覆人們工作方式，衝擊企業與員工間的關係。 變化的速度之快，令人眼花撩亂。
相較於嬰兒潮和X世代，生長在1980到2000年的「千禧人」讓人發現：他們是一群願意為深感值得的事，拿一點錢也全力以赴、做到最好的人。 為了追求心中理想，這群人不惜身兼多職。
這群貴為網路世界的原住民，舉止行為秉持IWWIWWIWI（I Want What I Want When I Want It）的遊戲規則，一切要求「立即滿足」，同時也是FOMO（Fear of Missing Out）的信奉者，唯恐被世界遺漏，因此，行動裝置永不離身。
他們猶如一股崛起的新興勢力，也代表潛力無窮的經濟實力。千禧市場的全球消費規模，光是2017年就高達2.5兆美元；在2025年，他們將佔全球勞動人口75%，其收入屆時更進入高峰，成為市場真正的消費主力。
千禧世代在動盪不安的世界裡，希望擁有一份穩定的職業，並保有工作時間的彈性，追求生活與工作的平衡。比起其他兩代人，千禧世代更在意主管的操守，公平、透明的行徑，以及可信任度。
微軟CEO納德拉（Satya Nadella）說，我們必須在機會成為常識之前，搶先行動。
在上一個世紀叱吒風雲、開啟PC革命的微軟，在進入行動網路時代後，幾乎快被大家遺忘，智慧手機完全是蘋果iPhone與Google Android系統的天下；直到這兩年微軟又再度受到矚目，成為引領未來AI（人工智慧）革命的要角。
微軟強勢再起的關鍵，就是現任CEO納德拉（Satya Nadella）。不到4年的時間，情況大不同。微軟不但在雲端業務上急起直追、在AI上領先，股價也再創新高；在2017年市值排行榜，微軟站上全球第3名，僅次於蘋果與Google。
商戰哲學：打不贏敵人，就加入他。納德拉帶領微軟用更開放的視角看到任何可能性。
過去20年來，大型跨國企業的急速擴張，主要是靠著扭曲法律、政策與市場監管來達成，而政府還爭相加碼，為虎作倀，乖乖捧上「朝貢禮單」。
最近聯合國貿易和發展會議（UNCTAD）發布「2017貿易與發展報告」，特別指出世界經濟中愈演愈烈的「尋租資本主義」現象。
典型的「尋租」就是地主坐收地租、不勞而獲。現代經濟裡典型的尋租，就是企業藉助政治影響力來取得特殊競爭優勢或鞏固自己的獨佔或寡佔地位，藉此壓榨供應商、消費者或政府以獲取超額利潤。
報告指出，過去30年的全球化可稱為超級全球化（hyper-globalization），全球經濟整合的深度與廣度都以史無前例的超級速度前進。超級全球化導致產業結構高度集中，也讓極少數享有壟斷地位的超大型跨國企業囊括愈來愈高的超額利潤。
最近加州大學的神經學家就挑戰這句話，因為若是這樣，為何「創傷後壓力症候群」（PTSD）的病人並不因時間過去而減少創傷，還是仍有恐怖影像閃過腦海？
實驗發現，原來病人必須在快速動眼期睡眠（REM）時，把白天發生的事拿出來整理，減輕創傷的情緒，時間才有療效。
人在作夢時，眼球會跳動，所以叫「快速動眼期」，科學家發現在「快速動眼期」時，大腦會關掉主宰焦慮、戰鬥或逃跑的正腎上腺素，因此創傷情緒的銳角就減低了很多。
同時，掌管理智的前額葉皮質被活化，使人可以在不焦慮的情況下，重新檢視這件事，悲傷的情緒被撫慰了，所以時間過去了，創傷的感覺就沒有那麼強烈了。
2018年《全球不平等報告》明確建議，為避免貧富差距進一步惡化，所得稅必須累進，新興國家應該開徵遺產稅。金融資產必須實名註冊，打擊洗錢與逃漏稅。另外，還需設立合理的最低工資，讓工人代表參與公司的管理。
報告特別指出，沒有經歷二次世界大戰後平均主義洗禮的國家，如中東、印度、巴西等地，目前所得差距最嚴重。
民主的印度，貧富差距卻比獨裁的中國嚴重。中國比印度表現好，是因為中國為底層50％的國民，投資了較多的教育、醫療與基礎建設。
台灣前10％富人掌握全台36.4％的收入，跟歐洲相近，看來好像表現不差。但是台灣惡化的速度卻相當驚人，跟1980年比，增加了13個百分點。而同期間，歐洲只增加4個百分點。
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過去20年來，台灣農業人口減少超過36萬人，平均年齡早已突破60歲，反映出台灣農業利潤偏低的問題、以及勞動力的凋零。
農業工資長期偏低，追根究底是農產品的售價一直以來都維持在低檔。而農戶擁有的農地面積小也是獲利不高的原因。
因應人力老化和缺工，加速機械化已經是必然的趨勢。引進機械化農業生產設備將可大幅減少人力需求，由於個人耕地小，農民一人買一台機械不符成本，若能規劃成立機械農耕團，透過設備補助導入自動化機械，透過建立代耕模式，讓農民不用買設備仍然能使用機械節省人力。
前百度首席科學家吳恩達認為，深度學習的衝擊，甚至將大過網際網路。 就像100年前，電力改變了每一個產業，AI也會一樣。
深度學習解決了AI領域的一個百年難題。人類有很多複雜的能力，都是「憑感覺」執行，自己無法清楚描述、歸納，因此也無法寫成程式，用電腦複製這個能力。
人類的許多能力中存在這樣的不自知，從在車流中駕駛汽車，到辨識一張面孔。對於這一個特別現象，匈牙利出生的哲學家、科學家波蘭尼（Michael Polanyi）有精彩的概括，他說，「我們知道的，比我們講得出來的還多。」這種現象後來就被稱為「波蘭尼悖論（Polanyi's Paradox）。」
然而深度學習另闢蹊徑，繞過這個理論限制。只要灌入海量的註記過資料，電腦就可從這些資料當中，自行找出這些細微的模式，「學會」人類最精巧的技藝。
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大學的本質，是培養未來的領導人，以及追求真理。 做「不追求立即實效與結果」的研究，是大學的特權，甚至是責任。
面對不斷變動的社會，大學校長應該回歸核心，包括教學、研究與社會責任等層面的策略，領先社會提出進步的價值，進一步思考如何落實具體策略，而非只是追求量化的指標，避免讓大學成為功利的溫床。
大學校長的遴選制度應該徹底改變，應該模仿美國大學校長遴選制度，保密候選人名單，等到進入最後投票階段再公布，保有對候選人的尊重，才有機會對全球徵才。
要方便，還是要隱私？在保護個人數據的隱私與安全，以及積極利用、驅動創新之間，企業該如何兼顧、平衡，將決定數據經濟發展的成敗。
史上最嚴的個資保護令，「歐盟通用資料保護法規（GDPR，General Data Protection Regulation）」將於2018年5月上路。 大幅增加個人對自己個資、數位足跡可以如何被蒐集、使用的掌控力。企業不得違反個人意願，違法者，將被重罰。
企業若要對員工、客戶、第三方個人，進行個資蒐集、使用、儲存、監控或傳輸等處理，都被視為企業試圖侵入個人隱私，企業就有義務告知受影響的個人。
這包括了實體和虛擬世界的個資。科技變遷快速，GDPR對個資的定義又更為廣泛。除個人電話號碼、地址、健康資料、電子信箱等之外，像是指紋、臉部辨識、視網膜掃描、線上辨識碼以及線上定位資料，如Cookie、IP位置、行動裝置ID等，全都納入個資範疇。
人工智慧（AI）就像電力，將會滲透到人類生活的每個層面，AI目前的發展，很像1995年的網際網路。
AI就是模型，餵數據給機器，機器深度學習後產生各種模型，改善企業預測與決策，數據導向式決策（data-driven decision）將是未來趨勢。
在什麼都可以用機器分析的時代，人的價值是什麼？ 判斷與行動。 機器會預測，但它們並沒有判斷，當預測成本降低，人的判斷會變得愈來愈有價值。 更重要的是，誰能行動？
華生唸了逾1500萬頁的教科書、研究、治療指引，受過6年的癌症醫學特訓，每年消化5萬篇新癌症研究報告，並送到全球知名的紐約史隆凱特林紀念癌症中心（MSK）派訓。
華生是全球首部人工智慧（AI）癌症治療輔助系統（IBM Watson for Oncology）。IBM華生已經進軍全球13國、逾50家醫院，擔任醫師助手。
在台灣，近40位腫瘤科醫師，還有逾200位罹患大腸癌、乳癌、攝護腺癌等8類癌症病人，曾接受華生的幫助。
主治醫師在診斷後，將病歷、檢查數據、影像報告等輸入系統。華生接收到指令後，立刻判讀、分析出多種治療選擇，依存活率、效用、副作用等排序。
2017年3月的美國物理學會，Google宣布將在今年底前打造並測試一台49量子位元（qubit）的量子電腦。而且，Google將證明，這台量子電腦可以在執行「某些困難任務」的速度上，超過全球最快的傳統超級電腦。
量子運算到底有多強大？一般電腦運用的位元（bit）紀錄處理數據，只能以1或0的狀態存在，但量子位元具有疊加（superposition）的特性，能夠同時處於1和0的狀態。華爾街日報比喻，如果說傳統位元像是靜止的硬幣，一次只能出現正面或反面，量子位元就像旋轉中的硬幣，正反兩面同時可以出現。
這樣的技術特性，有利於處理某些對傳統運算而言極度複雜的問題。例如，質因數分解、精確模擬有機分子運動、全球暖化、清潔能源等這類問題時，量子電腦會比傳統電腦速度快上許多。
1980年代，諾貝爾物理學獎得主理查．費曼提出了量子運算的理論。費曼在1981年提出，自然就是由量子組成（Nature is Quantum），如果你想要模擬自然界，你就必須要打造量子電腦（quantum computer）。
21世紀，「全世界最有價值的資源不再是石油，而是數據，」《經濟學人》宣稱，「數據已經是所有成長與改變的驅動力。」
誰能將數據運用得好，誰就是贏家。一個國家、一家公司成功與否，將取決於是否有創造性地運用數據資料的能力。
當前最紅的人工智慧（AI）、自動駕駛、機器人、擴增實境（AR）、虛擬實境（VR）、工業4.0等新科技應用，背後也都是依靠大量數據，才能產生新技術、新服務、新商業模式。談人工智慧，是離不開數據的。
如果數據是石油，人工智慧就是讓大數據分析進入新紀元的煉油廠。
中國不夠看，印度品牌已開始在全世界崛起。
美國第一批全球化公司誕生於1950、1960年代；日本公司則發跡於1970與1980年代；韓國與中國的公司，如聯想、華為、三星，則在1990與2000年崛起。
現在，印度貝拉企業集團是世界前10大水泥製造商，也是亞洲最大鋁生產商，該公司有60％的獲利來自海外。 巴帝電信，是綜合電信服務提供商，並在19個國家營運，用戶數量高居世界第4。
印度製藥業也相當出色，芮狄醫師（Dr.Reddy's）、太陽藥業（Sun Pharma）、利德斯（Zydus）等藥廠生產的非專利藥，在全世界銷售。 現在，印度前50大的非銀行公司，其獲利超過30％來自國際市場。
當競爭速度愈來愈快、不確定性愈來愈高，企業領導人應該捨棄過去傳統的經理人角色認知，將自己視為創辦人，學習「新創企業」的管理思維，重新調整自己的領導方式。
面對外在環境的競爭，許多大型企業開始吸取新創企業的管理模式。如今我們愈來愈常提到精實實驗（lean experiment）、設計思考（design thinking）、敏捷開發（agile development）等名詞，這些都是源自於新創企業的概念。
因此，未來領導人必須具備4大新創企業管理原則：
一、思考你的產品可以幫助哪些人解決問題
享譽全球的AI「深度學習之父」辛頓（Geoffrey Hinton），對大腦如何運作有高度的興趣。 1986年辛頓和同事聯合發表了一篇論文介紹「反向傳播」（backpropagation）技術，被定義為現今所有深度學習技術的基礎。辛頓發現，反向傳播技術可用來訓練兩到三層以上的深度神經網絡。
他組成了深度學習專案團隊，親自挑選研究員，著手創造一套系統，能像大腦一樣在大量的影像、聲音及文字間轉換、理解分析並回應。重點是他們強化了深度學習演算法，能處理更多資料。
加拿大政府也借重辛頓的研發能量和人脈，在2017年秋天成立了向量研究中心（Vector Institute）。將AI應用到醫療領域更是重中之重。醫療領域是重點，5年之後，深度學習、視覺辨識技術的進展，可以預測腫瘤、可以知道如何預測病人未來病況。很多的數據，人們不知道怎麼使用，但深度學習可以預測結果。
生技業在這30年來有大變化。從化學製藥轉型到生物新藥，近幾年還有突破性發展──用人類免疫系統治療疑難雜症，如CAR-T免疫細胞療法，有可能根治癌症，因為它的治療更精準。
近年火紅的免疫細胞療法，主要用來對抗癌症。治療方式是先從病人的血液中分離出免疫細胞「T細胞」，再運用基因工程改造細胞後，重新注入病人體內，以辨識並攻擊癌細胞。
而免疫細胞療法要成功，得在短期培養好上千萬至上億個免疫細胞，這要仰賴工程技術達成。這是訂單型生產（Make-to-Order），是很個人化的治療。
整個療程要成功，得搶時間且把療法劑量控制得剛剛好，「精準」就很重要，「自動化」的技術則是基礎；否則以人工方式慢慢改造基因、培養細胞，既無法大量生產，失敗率、成本也高。
鑲嵌自由主義（embedded liberalism），由曾擔任聯合國助理秘書長的哈佛大學教授瑞吉（John Ruggie）所創，是為了要駕馭資本主義必然帶來的經濟不穩定，以及節制其破壞性與掠奪傾向，合理保障多數社會群體的生存與發展機會，維護社會永續發展及自由國際秩序的合法性。
鑲嵌自由主義普遍採用累進稅制、勞動法規、市場監管、金融防火牆、公平交易、社會福利、國有化等各種制度來層層節制資本主義。 ( PS : 所謂鑲嵌的意思，就是自由不可以是無止境的自由， 而是必須搭配著一些制度，做一定程度的管制，而這些制度，就好像是鑲嵌在自由上面，所以叫做鑲嵌自由主義 )
也允許各國保留足夠的防衛措施與調節工具，來緩衝自由貿易與跨境投資對各國的衝擊。例如，將敏感產業（如農業）排除在貿易自由化目標之外，嚴格管制資本帳的兌換，限制外國投資人參與本國資本市場，不允許熱錢在各國資本市場流竄。
這些限制大幅削弱資本家的移動自由，以及與勞方的談判籌碼，企業主不得不與勞工階層及中產階級達成妥協。
