许文辉：人工智能时代，重点不在于精进编码，而在于提升思维

【新加坡】科技和投资界资深人士许文辉（Koh Boon Hwee）宣称，至少目前而言，他不会考虑投资人工智能基础设施。他最为人熟知的投资之一，是在早期支持了游戏与科技公司Razer。

在接受《商业时报》独家采访时，他以其标志性的坦率风格说道：“坦白说，如果你问我是否会投资人工智能基础设施，我的答案是‘不，我不会’，因为它有可能让投资者亏损。”

他给出的理由是，人工智能基础设施需要数十亿美元来构建和训练大型语言模型（LLMs），这意味着投资者可能无法收回大部分投入的资金。

许文辉可被视为新加坡科技领域的顶尖投资者之一。他现任新加坡交易所主席和新加坡政府投资公司（GIC）董事，此前曾执掌星展银行（DBS）和新加坡航空公司等多家新加坡龙头企业。

然而，许文辉表示，那些利用人工智能基础设施来改善运营的公司可能会更具价值和投资潜力。同样值得投资的还有开发专门的代理式人工智能的公司——即那些能够收集和理解数据、设计方案以实现既定目标并执行计划的系统。

他补充说，这才是他会集中投资火力的领域。

许文辉也是私营企业Sunningdale Tech的创始人和主席，该公司是一家全球精密塑料部件和模具制造商。他每隔一个月就会访问硅谷，密切关注人工智能和科技界的最新动态。

他会见的交流对象包括风险投资基金经理、初创公司创始人、企业高管、其他投资者以及大学教授。

他形容美国的科技走廊拥有“资金、企业家以及最重要的冒险精神的独特组合”。

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他补充道：“那里的市场竞争非常激烈，每个人都担心如果行动不够快，自己就可能被淘汰。”

许文辉指出，即使是美国的传统行业，在人工智能领域的步伐也相对较快。例如，尽管超市巨头沃尔玛仍在运营实体业务，但已开始利用人工智能发展电子商务。

他指出，亚太地区在很大程度上仍然依赖美国或中国的技术。这些市场相对较小，也处于劣势，因为更大的市场能产生更多数据，从而为人工智能引擎提供更好的验证。

人工智能的优势在于处理数据的方式

许文辉明确指出：人工智能的价值在于其处理海量数据的能力。他列举了电信、航空和医疗保健业者等行业，认为它们将从人工智能中获益最多，因为这些行业会产生大量数据，并且需要对数据进行处理或解读。

保险业是另一个受益者，因为它需要处理数千份索赔，并判断其是否有效。

在医疗保健领域，人工智能可以比人类医生更快地交叉核对药物相互作用；在银行，人工智能可用于更高效地进行合规检查。

许文辉表示，美国聊天机器人的运行水平给他留下了深刻印象。“我可以告诉你，在某些情况下，与聊天机器人对话的人类完全没有意识到自己是在和机器交流。”

客户满意度评分甚至因此大幅上升，因为这些聊天机器人工作得非常出色——而且它们通过与人类客户的更多交流，不断学习，工作表现也越来越好。

许文辉补充说，人工智能引擎必须足够智能，当聊天机器人遇到障碍时，它会说“让我把这个问题转接给真人，或真正的工程师”。

在经历10到20次这样的障碍后，机器人应该能够学会并重新接管工作。

员工对人工智能的恐惧

许文辉承认员工担心人工智能会抢走他们的工作。他指出，尽管人类已经逐渐接受机器人可以接管重复性最强的体力劳动，但他们对人工智能仍然感到不安。

尽管人类对于机器人协助完成体力劳动可能感到自在，“但现在，人工智能相当于一种可以扩展我们思维方式的机器，而我们不喜欢这一点。”

他是否认为这意味着人类不再有立足之地？

他的观点是，人情味或人的判断力仍然是必需的。“如果你是一家这样做的公司，你必须考虑到有时会出现边缘（或极端）案例，或者……人工智能引擎可能因为数据不足而不太熟悉的新产品或新服务。”

例如，在工厂车间，人工智能可以帮助规划生产计划，甚至在接到紧急订单时迅速调整计划。

“这是否意味着我们要解雇我们的（人类）排程员？答案是否定的；我们只是给了他们一个提高效率的工具。”

他认为，人类仍然至关重要，人工智能的作用是辅助和增值。

他补充说：“它（人工智能）可以在极短的时间内处理排程、订购和定价等日常文书工作，但它无法判断哪个客户对我们更重要；它也无法判断供应商是正直还是可能偷工减料。”

“我们的员工将能够花更多时间进行面对面交流，从长远来看，这会让他们在工作上表现得更出色。”

许文辉举了一个研究公司业绩的分析师的例子。当他们与高管交谈时，可以获得额外的见解，以补充仅能生成事实和数据的人工智能引擎的发现。

“人类分析师通过面对面互动产生分析的能力（仍然很有价值）。我们还没有发展到人工智能引擎可以解读肢体语言的阶段。”

人工智能与失业

尽管人们普遍对失业问题感到不安——例如，科技巨头Meta在全球裁员约8000人，将数千人转移到专注于人工智能的岗位，并取消了空缺职位——但许文辉对就业形势持有更为细致的看法。

他说：“我认为人工智能将改变工作的完成方式。有些工作将被大规模取代，但也会有其他工作应运而生。”

员工应该如何应对这种情况？

许文辉说：“在过去，一名软件工程师可能会花20%的时间与用户沟通需求，60%的时间用于编码，最后20%的时间与用户一起在软件发布前进行测试。这个过程可能需要18个月。”

而如今，编码可能只占工程师不到5%的时间。

“如果我是一名软件工程师，我会回到大学去提升我的用户需求测试技能，而不是过多地担心编码。”

许文辉指出，从根本上说，现在软技能至关重要。“你必须擅长与用户交谈并理解他们的需求。人工智能引擎可以在不到几天的时间内为你编写代码。”

衡量一名软件工程师是否处于顶尖水平的标准，不再是“我比你更会编码”，而将是“我比你更会思考”。

在许文辉看来，关键问题将是作为人工参与环节的员工能带来什么价值。

“对于人工参与环节的工作要求，有了一个质的飞跃。这不再是仅仅上班打卡、耗费时间。我们无法再通过重复过去的工作来提高人们的生活水平。”

人性化与同理心

许文辉说，随着人工智能的应用越来越广泛，人类可以通过发挥创造力和展现同理心来应对；这些是人工智能不具备的软技能。

他表示，人工智能将对未来的教育模式产生重大影响：“我们将如何培养（软技能）？教育将更多地是让人们理解如何协作、如何沟通。”

与此同时，还有考试的问题，许文辉将其形容为“教育的祸根”。

他说：“通过考试可能是评估（未来）技能最简单的方法，但也是最错误的方法。这种方式在过去50年可能行得通，但在未来将不再适用。”

对人类而言，他的底线是，员工必须展现出自己的软技能：想法、创造力和判断力。 “对于大多数工作，人工智能将增强而非取代人类的技能。”