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人人都能學會用AI:不懂統計,不懂程式,一樣可以勝出的關鍵職場力
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  • 人人都能學會用AI:不懂統計,不懂程式,一樣可以勝出的關鍵職場力

  • 作者:野口竜司
  • 出版社:商周出版
  • 出版日期:2020-10-08
  • 定價:370元
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內容簡介

進入AI社會,我會失業嗎?身為文組的人,如何藉由AI提高自己的工作能力呢?想要成為AI人才應該從什麼地方開始著手強化能力呢? 這本書的目的就是要消除這種不安和疑問。作者強調無需知道程式語言,也不會用到統計,讓AI就像Excel一樣,成為一項任何人都能使用的工具。不管是文組還是理組,Excel是很多人都會使用的表格計算軟體。也許這樣說有點誇張,但是就和Excel一樣,AI也正在成為許多人都能夠使用的常用工具。說起來就在不久之前,AI世界還是由理科和技術類的「理科AI人才」主導的世界。但是隨著AI技術的普及,在任何人都能夠輕鬆使用AI的今日,相較於「如何製作AI」,「如何使用AI 」成為更重要的課題。因此,理解商業現實面與站在第一線商務現場的文科AI人才變得更加重要。 本書分成七個章節介紹成為「文科AI人才」所需的內容。作者認為若能確實掌握本書的內容,就能加入「文科AI人才」的行列。無論是作為參與AI專案的事前準備,或是要去AI很強的公司面試時,當成面試對策,公司內招募AI部門的對策等等,本書也是很好的參考書。另外,這本書是按照以下三個原則撰寫。這三項原則就是「不涉及程式設計、統計、數理方面的內容」、「儘量不使用AI的專業術語」、「盡可能地介紹更多案例」。

目錄

前言 成為AI人才吧! 第一章 在AI時代中不至於丟掉飯碗 別怕「因AI失業」,而是準備好從事「AI職務」 學習「與AI共事」的技巧 五種「共事型態」 第二章 AI在人文領域的應用職業 要從「建立AI」轉而「使用AI」 能靈活運用AI的「文科AI人才」日趨重要 「文科AI人才」的工作內容為何? 成為「文科AI人才」四步驟 第三章 STEP① 把AI基礎的關鍵用語背下來 AI、機器學習、深度學習的差異 三種學習方式——監督式/非監督式/強化學習 AI活用4×2 =8型 「辨識型」AI要這樣用 「預測型AI」要這樣用 「對話型AI」要這樣用 「執行型AI」要這樣用 按出現頻率背誦基礎AI用語 第四章 STEP② 概略理解建立AI的方法 AI是掌握特徵的高手 瞭解「預測型AI」的建立方法 瞭解「辨識型AI」的建立方式 瞭解「對話型AI」的建立方式 瞭解「執行型AI」的建立方式 第五章STEP③ 磨練自己的AI企劃能力 AI企劃的「百案發想挑戰」 確保「變化量與可行性」 5W1H提升AI企劃內涵 第六章STEP④澈底瞭解AI——按行業 × 活用類型的四十五個案例 【流通、零售】 日本TRIAL 運用自行研發的AI攝影機,運用使用者辨識功能促銷與補貨 日本LAWSON根據AI規劃展店 日本JINS由AI推薦合適風格 日本三菱商事和LAWSON運用AI節省超商用電 【EC、IT】 日本ZOZO 活用AI的「搜尋類似品項功能」,網站停留時間增為四倍 日本LOHACO 以聊天機器人「Manami」回應五成客戶諮詢 【時尚】 法國Heuritech從社群媒體照片預測時尚流行趨勢 美國The take AI 偵測影片內的服飾,列出相似商品,並可直接購買 日本STRIPE INTERNATIONAL INC.以需求預測AI,持續縮減庫存至原有八成 日本ZOZOUSED導入二手衣鑑價AI 【娛樂、媒體】 日本經濟新聞 以AI讀取一百年份的紙本報紙,精準度達九十五% 日本福岡軟銀鷹販售浮動價格AI門票 中國國營媒體新華社AI合成女主播 日本富士通新聞摘要AI系統 【運輸、物流】 日本佐川急便AI自動輸入託運單資料 日本日立製作所與三井物產用AI制定配送計畫,實現智慧物流 中國京東(JD.com)自動化物流倉儲,比人工多十倍處理能力 【汽車、交通】 日本NTT DOCOMO 發展AI計程車,載客需求預測精準度達九十三〜九十五% 日本豐田汽車雙重安全保障:自動駕駛與駕駛輔助系統 【製造、資源】 韓國LG以針對家電設計的AI輔助日常生活 日本普利司通推動AI工廠,大量生產高品質輪胎 日本JFE Steel以人物偵測AI保障作業員安全 【不動產、營造】 日本大京集團計劃導入AI管理員 日本西松建設導入能記得生活習慣的智慧住宅AI 【外食、食品、農業】 日本Kewpie Corporation以AI食品原料檢查設備挑出不良品 日本電通以AI評斷野生鮪魚品質 日本SoftBank出資的Plenty能調整農作物風味的AI室內農場 LINE Corporation日本分公司能處理餐廳預約的日文語音AI服務 中國 京東(JD.com)運用機器人自動化烹飪、上餐、點餐、結帳 【金融、保險】 日本Seven Bank搭載人臉辨識的次世代ATM 日本JCB 以AI輔助保險銷售,根據使用紀錄鎖定潛在顧客 日本瑞穗銀行開始驗證活用AI的個人化服務 【醫療、長照、專業人士】 日本EXAWIZARDS 與日本神奈川縣合作,著手實證測試「預測長照需求等級」AI 日本Ubie提升醫療第一線工作效率的AI問診 日本GVA TECH AI-CON:「輔助立定與審閱契約書的AI服務」 【人才、教育】 日本SoftBank以AI提升新人招募效率 日本atama plus最佳化每個人的學習 日本AEON會話教室等以AI評價英語發音 【客服中心】 日本Kanden CS Forum以AI預測客服中心話務量 日本transcosmos預測準備離職者,半年就讓離職者減半 日本KARAKURI保證準確率九十五%的聊天機器人 日本So-net 導入語音辨識AI,提升客服專員工作效率 【生活服務、警衛、公共事業】 日本埼玉市運用空拍照片比對AI,調查固定資產稅 日本ALSOKAI自動偵測需要協助者 日本氣象協會每小時降雨量預測 第七章 文科AI人才將改變社會 AI為「消費者、公司、工作者」所帶來的改變 引領AI社會的Amazon 在AI × 各產業推動變革的日本SoftBank 日本銀行正因AI變化中 文科AI人才將帶領整個社會 結語

內文試閱

  第一章 為了不在AI社會中失業      別怕「因AI失業」,而是準備好從事「AI職務」      「因AI失業」是無法改變的事實      網路、電視、雜誌等,天天都在討論「AI會搶走我的工作嗎?」(圖表1-1)。很抱歉,事實就是「很多工作都會被AI取代」。我們就別逃避了,接受這個事實吧。重要的是,接受事實後,我們該做什麼準備、採取什麼行動,好往下一步邁進。      與其停滯在「與AI對抗」的狀態,我們應該把心態轉換成「與AI共事」。      若因AI失去工作,那就轉而「挑戰新時代的新職務」吧。回顧歷史,當出現新技術且融入社會後,雖然會有某些職務就此消失,但同時也會出現前所未見、運用新技術的新職務。      .冰箱發明後,賣冰的人失業了,卻發展出「電器行」職業。   .汽車發明後,馬車伕失業了,卻發展出「計程車駕駛」「車輛銷售」工作。   .IT普及後,整理資料的庶務工作消失了,卻發展出與IT相關的工作。      如前述例子,在「工業革命」「汽車化」「資訊革命」這種重大技術演進時間點,都有「既有職務消失,同時也發展出新職務」的現象。能確定的是,AI也將重演歷史。      「AI職務」會越來越多      我認為,在AI時代一樣會發展出許多新職務。如前述,資訊革命後,隨著網際網路普及化,資訊相關的職務也越來越多。當被問到「您從事什麼工作?」時,回答「資訊類」的人也快速增加。AI也是一樣,在未來回答「我是做AI相關工作」的人一定也會快速增加。      就像「資訊類」中還細分各種職務,「AI相關」這個大類別下,也會細分各式衍生職種。大家不用擔心,雖然有些職務因AI消失,但那些空缺,一定也有AI衍生出的各式職種隨後補上。只是,      最危險的,   是害怕因AI失業,而執著現職,裹足不前。      我們一定要小心別陷入這種心態。與其擔心「我的工作會不會被取代啊?」,不如思考「如何運用累積的技能與業界知識,與AI共事」。即,      別怕「因AI失業」,著手準備從事AI職務吧!      學習「與AI共事」的技巧      為何日本人會如此不安      前面說「不怕因AI失業」,但我們對AI的恐懼究竟從何而來?大家都有各自理由,但我聽到的大多是像「感覺就很厲害啊」「來路不明的東西」「不知為何但就是害怕」這種籠統的理由,我認為可以歸納成「對未知事物的恐懼」。      知名顧問公司調查指出,在日本,只有二十二%的勞工認為「AI能替自己的工作帶來正面影響」。相較於全球平均六十二%,足足低了四十%(Accenture調查)。從這份調查報告也能得知:「相較於世界其他國家,日本人對AI的態度更加不安」。      中國春秋時代的《孫子兵法》中有這麼一段話:「知己知彼,百戰不殆」,意指「只要瞭解自己與對手,就不會輸」。對AI的態度也是一樣,在此借用《孫子兵法》這段話,我認為「知己知AI(彼),百戰不殆」。      .不瞭解AI,就會徒增恐懼   .瞭解AI,就能消除恐懼,讓AI為己所用      為了擺脫「因AI失業」所帶來的莫名恐懼與不安,讓我們先跨出第一步吧。這一步就是從瞭解AI開始。我們越瞭解AI,不僅越能消除恐懼,更能轉身成為靈活運用AI的一方。因為瞭解AI,我們才能擺脫「因AI失業」的束縛,踩穩第一步,朝靈活運用AI的「AI職務」邁進。      「與AI共事」型態日漸普遍      AI普及化後,需要與AI共事的職種也隨之增加,或是說「人與AI共事」的型態更加普遍。      瞭解AI後就會知道,AI拿手的事很多,但隨工作內容不同,也有很多事還無法完全取代人。我們必須瞭解AI力有未逮之處,加以補足才是。      依照職務內容,區分人類擅長的工作與AI擅長的工作,所以人與AI共事、互補的模式,也能分成好幾種。有些是AI補足人類弱點,有些是人類補足AI缺陷。      我們以「工作內容分給AI的比例」,劃分人與AI共事的型態,具體而言有下列5種:      ①人獨立工作   ②AI輔助人工作   ③AI擴展人的能力範圍(不擅長的事、做不到的事)   ④人輔助AI工作(擅長的事)   ⑤AI獨立工作=AI完全取代人的工作      我們也能將這五種模式,視為與AI共事的不同階段(圖表1-2)。從「人獨立工作」變成「AI完全取代人的工作」的狀態,說穿了也就是從「AI輔助人」變成「人輔助AI」罷了。      交給AI的工作比例由人類掌控,負責最佳化人與AI共事型態(交給AI的比例)的重要角色也是人類,而扮演這個角色的正是新誕生的「AI職務」。      「AI職務」就是負責靈活掌控「人與AI共事」的角色。      我們為了實踐這個角色,必須瞭解AI,也需要再次確認人類擅長與不擅長的事。      五種「共事型態」      依分工比例不同分為五種      隨著AI實務應用比例提升,也衍生出各種人類與AI的分工型態。並非所有工作都會被AI取代,也不是所有工作皆由人類獨自完成,哪部分交給人類、哪部分交給AI,每種工作都有合適的分工比例,而人類與AI的分工是否依照工作內容妥善規劃,將影響未來商業與店家的生產力。      人與AI的分工可分為下列五大型態(圖表1-3)      ①「一型」:人獨立工作   ②「T型」:AI輔助人的工作   ③「O型」:AI擴展人的能力範圍   ④「倒T型」:人輔助AI工作   ⑤「I型」:AI完全取代人的工作      我試著統整了五種「人與AI的分工型態」,包含主要職掌、所用AI種類以及職務舉例,希望大家能先概略看過表格,而AI種類會在後續章節詳細介紹。      「一型」:人獨立工作      我們根據「以人為主」或是「以AI為主」劃分人與AI的分工型態。「一型」(國字數字小寫的一型)工作不依靠AI,一如往常全由人類完成。例如:      .管理職務   .創意職務      像是經營管理這類管人或開公司的「管理職務」,以及設計並進行各式創作的「創意職務」,都是典型的「一型」工作。雖然AI也能間接輔助部分「一型」工作,但在不依賴AI的情況下,更能彰顯出只有人類才能創造出的價值。      「T型」:AI輔助人的工作      橫畫代表人,而AI在底下支撐,這就是「T型」分工型態,將原本由人類處理的工作,部分交由AI執行,輔助人類。屬於T型分工模式的職種如下所示:      .接待服務   .業務   .教育   .企劃、文字工作   .社會工作(Social Work)      為了讓大家更有概念,舉例如下:店員屬於接待服務類;不動產業務員、保險業務員、B2B業務員屬於業務類;授課屬於教育類;企劃人員、撰稿人員屬於企劃、文字工作類;長照、社福工作屬於社會工作類。      在T型分工型態下,執行工作時,人類與AI互動增加,是否擁有AI相關知識將影響工作效率。從事T型工作的人,若能掌握一定程度的AI知識,知道AI擅長與不擅長的工作,就能運用AI提升自我工作效率。      以店員接待顧客來說,假設服飾店導入內建AI的平板電腦,當顧客詢問時,由AI平板代替店員回答,或許就能找出顧客想找的品項,或是根據歷史購買紀錄推薦其他商品。不過,只由AI接待一定無法百分之百滿足所有顧客的需求。例如,可能會有顧客想問問熟識店員的意見,或是想開心地邊聊邊選。      若店員能掌握AI在接待顧客這一塊的「能」與「不能」,就能自如調控哪些工作由AI代替,哪些工作該由自己花心思服務顧客。瞭解AI、控制AI,就更能發揮T型分工效益。      「O型」:AI擴展人的能力範圍      T型分工是AI代替、輔助人類原本的工作,而「O型」則是由AI擴展人的能力範圍,進而涵蓋到人類原本辦不到的事。「O」這個字,代表將AI加進工作後,擴展了能力範圍的概念。以下是兩個AI擴展人類能力範圍的典型「O型」工作。      .高度專業職務   .預測分析職務      「高度專業職務」與「預測分析職務」等,屬於AI擴展人類能力範圍的「O型」職種。只說「高度專業」可能過於廣泛,具體而言是需要國家證照、專業知識與經驗的領域,像醫療、護理、律師、會計師等。      醫療領域在「擴展人類能力範圍」已有許多案例。在提升影像診斷精準度方面,就有AI根據大腦萎縮狀態,判斷罹患阿茲海默症的可能性,或是AI的癌症偵測率已高於醫師等例子。而擴展醫事人員能力範圍的例子也不少,像是運用AI事先預測生活型態病,或是預測流感會不會流行。      此外,在律師業務領域,AI根據無數過往判例,預測此次案件將如何發展、關鍵為何、最後判決結果等,律師與其助手的能力範圍,也因AI得以擴展。      從事「O型」職務的人面對AI時,要先掌握人類的「能」與「不能」,接著再從人類「不能」之處,找出「運用AI就能做到的事」「運用AI能達成後,會大大提升價值的事」。若工作、產業的深厚知識,能與AI基礎知識發揮綜效,定能為現職帶來重大變革。      要提升O型職務中活用AI的程度,僅靠只懂AI的專家將困難重重。因為這些高度專業的工作,沒有深厚業界知識是做不來的。正因如此,同時擁有深厚業界知識與AI知識的文組AI人才,將會是提升AI活用度的關鍵角色。      「預測分析職務」也相同,包含交易員、分析師、市場分析工作,擁有既存職種領域知識的商務人士,將成為AI運用的推手。      「倒T型」:人輔助AI工作      AI輔助人類的「T型」與AI擴展人類能力的「O型」工作,主要執行者都是人類。      而「倒T型」則是「主要執行者為AI,不足之處才由人類輔助」的分工型態。若AI能執行所有工作步驟,或是AI的產出能穩定保有高精準度,就能歸類到「I型」——工作幾乎由AI包辦的型態,但大部分的工作尚未達到這種程度。      在「倒T型」工作中,為了讓AI能順利執行,需要人類做好事前準備,或是檢查AI產出,並適時修正,以補足AI缺失,將人類輔助AI的概念以倒轉的T字呈現。      「倒T型」的職務範例有下列4項。      .資料輸入   .電話應對   .駕駛   .搬運      具體而言,像是打逐字稿、翻譯、電話客服、計程車/公車駕駛、理貨員、貨車駕駛等。      例如,以AI做逐字稿,自動轉換正確率大約有九成以上,還無法產出完全正確的文章。因為AI特別容易聽錯新詞彙與特殊用語,就算AI能執行大部分逐字稿工作,仍需由人類檢查錯誤或是人工修正,才能確保文章產出品質。      此外,雖然AI也越來越擅長電話應對,但仍需人類輔助才能確保服務品質。以AI合成的語音品質多有提升,尤其是英文,漸漸聽不出與人聲的差異。若為電話預約等單純對話,AI也能幾乎正確地完成。然而,像是應對突發狀況、處理客訴等,AI仍無法全程獨立對話。我們可以建立工作流程,當AI無法處理時,透過系統轉接給輔助待命人員,來確保電話回應品質。      在「倒T型」的分工中,雖然將大部分工作都交給AI,但仍需人類補足AI不擅長之處。瞭解AI的運作機制才能好好輔助AI,像是「AI能處理這種簡單的電話應對,但無法處理突發問題」「安全性能因AI達到九十九%,但百分之一仍恐發生重大事故」等,澈底瞭解AI不擅長之處,是「倒T型」工作者使用AI時的必備認知。      「I型」:AI完全取代人的工作      最後是AI完全取代人類工作的「I型」,工作執行以AI為主。「I型」是AI獨立工作,不依賴人類的狀態,屬於I型的工作可能「因AI消失」。當AI能完全取代人類,很遺憾,這項工作只會日漸式微,甚至完全消失也不意外。      人類也很難在「I型」工作發揮價值。這類工作的例子如下。      .點單、結帳   .監視      「點單、結帳」與「監視」是典型「I型」工作。零售業收銀、餐廳點單等,都屬「點單、結帳」;「監視」則像是異常偵測與監視、檢測不良品等工作。除了上述例子,可預見的是未來將有更多工作逐漸「I型化」。      請立刻行動。AI時代將是「不行動就落後」的時代      隨著前面介紹的「人類與AI共事」越來越普遍,可預見的是社會各個角落,都將發生重大改變。而在發生巨變的時代,「不行動」將是風險。AI時代就是「不行動就落後」的時代。      如前所述,有調查報告指出「相較於世界其他國家,日本人對AI的態度更加不安」。在先進國家中,唯獨日本人對AI態度如此消極,是十分可悲的事。      若付諸行動積極運用AI的日本人再不增加,我們就無法追上國與國之間的行動差距。      別再擔心害怕改變了,每個人都動起來吧。「行動」,才是人類與AI共事時代能安居樂業的唯一解方。未來「與AI共事技能」將變得十分重要,在這個急速變化的時代裡,盡早學會它吧。

編輯推薦

【編輯推薦】
在AI時代的未來,雖然很多職業漸漸的會消失或被AI取代,但同時也會產生出一億個與AI相關的新職業,這些都是不需要高深電腦技巧也可以做的工作。 對於AI產業來說,一直是理科生的天下,但你不會數理,也不會寫程式,這些工作就沒辦法做了嗎?相反地,因為長年在職場前線,文科生對於商業市場更了解,也更能活用AI於商業實務上,舉凡怎麼使用AI,怎麼規劃AI來解決問題,這些都是本書希望大家可以先學的東西。培養活用AI的能力並不難:AI基礎通通背起來、概略理解建立AI的方法、磨練AI企劃力、澈底瞭解AI案例,這些能力培養好,自然就能勝任AI相關職務了。 另外,因為AI職務是人人皆可勝任,因此這本書按照以下三個原則撰寫,讓內容更加淺顯易懂,這三項原則就是「不涉及程式設計、統計、數理方面的內容」、「儘量不使用AI的專業術語」、「盡可能地介紹更多案例」。

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作者資料

野口竜司

畢業於立命館大學政策科學學院。自己亦身為「文科AI人才」,並推動各種AI企劃。致力於推動AI商務和企業的AI本土化。在大學就讀期間即參與來自京都的IT創投計畫。擔任子公司的總經理和董事,並在推薦系統、大數據、AI、海外商務等領域開展新事業,之後加入ZOZO集團。亦為大企業與初創公司提供AI培訓和AI推廣的諮詢服務。

基本資料

作者:野口竜司 譯者:蔡斐如 出版社:商周出版 書系:新商業周刊叢書 出版日期:2020-10-08 ISBN:9789864779185 城邦書號:BW0752 規格:膠裝 / 單色 / 320頁 / 14.8cm×21cm
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