2020，我們這樣生活，那樣工作：上班、買房、借貸、教育到醫療……學什麼、做什麼有前景？廠商企業的機密，我們告訴你

2020年，就是三年後，我們一定會這樣生活，得那樣工作：
‧以後開車不用專心，你可以同時準備上班資料，或是訂餐廳或上課。
‧社區小店即將重生！因為機器人免一例一休，還有無人機外送。
‧排隊兩小時，看病三分鐘，排隊比生病更辛苦？那就把醫生「戴」著走。
‧剛出社會，沒有信用紀錄，銀行不借你錢？沒關係，有臉書就行。

憑什麼敢說「我們將來的生活與工作，一定這樣過」？
本書由全球四大國際會計師事務所之一，安永會計師事務所成立的
經營顧問團隊安永顧問（EY Advisory & Consulting Co., Ltd.）撰寫。
這些團隊成員分布在世界各地，因業務關係可以得知AI人工智慧的最新發展，
2020年會在各產業應用到什麼程度、帶來怎樣的巨大改變與突破。
未來，你該學什麼、做什麼有前景？廠商企業的發展中機密，本書一次告訴你。

◎訂做一輛全世界只有我才有的車，但不貴：
‧不用開燈的機器人生產線，隨時插單實現大量客製化。
零件、顏色、線條完全按照你的要求做。

‧就算有一例一休，生產線也不會中斷，怎麼辦到？
因為人工智慧可以預測故障可能性，無人工廠自動幫你賺錢。

◎偏鄉交通與老人出門的解決方案：
‧交通不便讓許多老人無法隨心所欲外出。無人計程車讓偏鄉不偏，老人趴趴走。

‧計程車最貴的成本不是油錢，人事費就占車資7成，
所以扣掉司機成本，計程車車資就可調降。

◎排隊看病比生病更辛苦，那就把醫生「戴」著走：
‧隱形眼鏡可以測量血糖？穿戴式裝置和植入式裝置即時分析健康數據，
等於把醫生戴著走。
‧基因檢測的普及，讓人們能用較便宜的價格享受這項服務，
面對遺傳性疾病，早早診斷以預防患病風險。

◎畢業生沒有人不迷惘，你真的知道自己適合做哪行？
‧不想求職處處碰壁，職涯規劃系統分析大學四年成果，
你想像的未必適合你，你沒想到的人工智慧告訴你！

◎沒有信用紀錄也能申請貸款：
‧年輕族群剛畢業，貧窮弱勢如何翻身？社群網站是關鍵，沒有信用紀錄也能借錢，人工智慧會從申請者的人脈、對話紀錄判斷還款能力。銀行再也不能歧視你。

還有，解憂機器人照顧獨居者；犯罪警告器馬上辨識異常行為；
智慧型住宅讓豪宅跌價，生活走向智能化……
本書使你看見人工智慧改變我們生活的具體狀況，而非想像，
並知道如何搶在第一時間抓準商機。

作者
安永經營顧問公司
安永企業在審計、稅務、交易、諮詢等領域都是世界的領導者，於150個國家提供業務服務。安永經營顧問公司（EY Advisory & Consulting Co., Ltd.）作為日本的經營顧問團隊，針對經營策略的擬訂、業務及組織改革、日本企業的海外發展等方面，都能為企業解決經營課題並提供建議與服務。

譯者
李佳蓉
輔仁大學日文系畢業，曾任出版社日文編輯，譯有《30歲之後，你想要多有錢？》、《真希望老師這樣教統計》、《算股》、《世界，為什麼是現在這樣子？》（合譯）、《學校這樣教數學就好了！（下）》（以上均為大是文化出版）。

推薦
成大資訊工程系特聘教授兼系主任╱謝孫源
台灣資料科學協會理事長╱陳昇瑋

推薦序
對未來的想像不再是想像

成大資訊工程系特聘教授兼系主任╱謝孫源

在未來的世界裡，人們會怎樣生活？生活的環境又會發生什麼樣的改變？這些是生活在此時此刻的我們心中共同的疑問。
生活在1997年以前的人們或許無法想像，在1997年5月11日，由IBM公司開發的超級電腦「深藍」（Deep Blue），會打敗當時世界西洋棋棋王卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。當時的《時代》雜誌曾提出，讓電腦和人類下圍棋的挑戰，並預測電腦要在圍棋上戰勝人類，至少還要等上一百年！
1997年時，人們看了這則報導也絕對很難想像，在2016年3月由Google開發的人工智慧圍棋程式AlphaGo，會打敗頂尖職業棋士李世乭，並連續在網路上擊敗臺、日、韓、中多位圍棋的頂尖職業棋士。究竟過去這二十年，人工智慧的發展發生了什麼樣的變革？又會在不久的將來怎樣影響我們的生活？
人工智慧對於一般大眾可能是個陌生的科技名詞，然而，人工智慧的發展絕對不僅僅用於提升電腦的棋力，來擊敗頂尖職業棋士而已。人工智慧的應用早已悄悄深入我們的日常生活，例如：掃地機器人、停車場的自動車牌辨識系統、機場的自動通關系統、電腦輔助學習系統等等。
除此之外，人工智慧也即將在各行各業上掀起一波新變革，例如：Google開發的自動駕駛車、亞馬遜（Amazon）發展的無人機宅配、金融業的決策系統等等。日前日本保險巨頭富國生命保險（Fukoku Mutual Life Insurance）宣布，將於2017年導入IBM公司開發的人工智慧系統，以協助保險理賠。購置和維護人工智慧系統雖然會為該公司帶來不少營運成本壓力，但是，藉由縮減保險理賠部門將近30％的員工人數，估計將為該公司每年節省1.4億日圓的營運成本。
從以上的例子，我們可以發現，如果各行各業陸續導入人工智慧系統，在不久的將來，許多工作將會被電腦或機器人取代，而即將面臨到這個全新變革的我們，更應該深切思考如何因應這樣的改變。
本書利用21個設定在世界各地的虛擬故事，描述在2020年的世界裡，人工智慧如何大量被運用來改善我們的生活，如透過人工智慧系統提高農業收成；利用機器人協助救災、勘災、擔任貼身管家；使用穿戴裝置來幫助自我健康管理等等。而人類在獲得這些人工智慧帶來便利生活的同時，在各行各業的工作定位又應該會產生哪些變化？
這本書描述了在不久的將來，許多工作會被電腦或機器人取代，如自動駕駛車的發明，將會減少企業聘用卡車司機；汽車的完全自動化生產，將會波及到汽車廠需求勞工的人數；律師事務所導入人工智慧系統後，律師助理的工作將會完全被取代等等。藉由這本書所描述人工智慧徹底改變未來生活的場景，我們對於充滿人工智慧的新世界有深入的了解，讓生活在此時此刻的我們可以開始思考未來的因應之道。
除此之外，本書提供讀者一個未來世界的願景，將引領讀者進入一個充滿人工智慧應用的未來新世界；尤其是對於在不久的將來要進入職場的新鮮人，將提供你了解未來職場環境變化的絕佳視角。

 

前言　學什麼、做什麼有前景？廠商企業的機密，我們告訴你

執筆者代表
安永經營顧問公司 管理顧問 杉本陽子

「人工智慧將支配人類」、「人工智慧將奪走人類的工作」，世人大多把人工智慧想像成「恐怖的東西」。然而，不論好與壞，應用人工智慧確實可以使許多不可行的事變得可行，所以我們應該思考的是要如何善用這項技術，也就是要對未來發揮想像力。
因此，我們著眼的是人工智慧所具備的正向潛在能力，探討到了西元2020年，在人工智慧所帶來的科技進步下，人們將如何從事工作、如何生活，和現在相比，工作型態和生活型態又有哪些變化，並以故事的形式寫成本書。
本書探討的對象有「汽車」、「社會基礎建設」、「製造業」、「農業」、「物流及倉儲」、「安全保障」、「零售業」、「保全」、「辦公室業務」、「住宅」、「醫療」、「教育」和「金融」等13個領域。這些領域都因為人工智慧的發展，演化出故事中所提到的「新事業」。本書所描述的，就是這些新事業出現之後的日常生活樣貌。

自動駕駛（第一章、第十四章）
半自動駕駛車、全自動駕駛車、無人計程車相繼登場。

智慧型設施（第二章）
未來的人們利用無人機自動檢測橋梁的安全狀況。

新世代製造業（第三章、第四章）
關燈加班！大量客製化及人類協調型機器人問世。

智慧型農業（第五章）
利用人工智慧發展精準農業。

自動物流及倉儲（第六章、第十八章）
自動駕駛卡車、應用人工智慧的宅配無人機及搬運機器人相繼登場。

自律型安全保障機器人（第七章、第十章）
恐怖攻擊預測系統及災害救援機器人的商業化應用。

智慧型商務（第八章、第十七章）
不同的商品推薦方式，以及店家防止扒竊所採取的科技措施。

智慧型保全（第九章）
犯罪預測系統。

新世代商業智慧（第十一章、第十二章）
企業的前臺部門及後臺部門的業務，甚至律師等專業人士的業務都進入自動化。

智慧型住宅（第十三章、第十六章）
職業婦女及獨居老人住進導入人工智慧的住宅，日常生活產生了變化。

智慧型醫療照護（第十五章）
搭載人工智慧的生物資訊來進行日常的健康管理。

智慧型教學（第十九章、第二十章）
應用人工智慧的適性化學習系統，以及職涯規畫系統。

智慧型金融（第二十一章）
應用了人工智慧的消費者金融審查系統。

本書可以從任何一章開始閱讀，讀者不妨挑選有興趣的章節，或是從所屬業界的故事開始讀起。每一章都分成「故事」和「解析」兩個部分。故事部分會刻意採用讀者意識不到人工智慧的方式來描述。專文解析部分則會一面回顧故事內容，一面探討「因為應用了人工智慧，2020年的生活和現在比較，發生了哪些改變？」並且視需要補充技術性說明，解釋「為生活帶來改變的人工智慧，是依靠什麼架構在運作」。
編排故事時，我們仔細的為每一位虛構的出場人物取了名字，並站在他們現在所處的環境及心境上，設身處地的思考當事人遇到的煩惱及問題。然後描述2020年的未來，應用人工智慧後，煩惱及問題都獲得解決的故事。
請容我向各位介紹本書是由哪些成員執筆，並以什麼樣的方式書寫各篇故事。本書的執筆成員平時負責制定經營策略、改革業務和組織，以及日本企業打入海外市場等經營相關的諮詢，或是協助中央和地方機關的各項調查，提供政策建議等等。我們的成員形形色色，有成員學生時期留學美國和中國，擅長規畫新興國家市場的專案；有成員是從美國回來的歸國子女，能從獨特的角度書寫臨場感十足的故事；有團隊裡最具文采的人，也有身負高超技能，比任何人都更加認真研究每一種人工智慧技術的人。
本書就是由這些成員充滿個性的文章整理而成的。某位成員把自己家人目前面臨的日常生活問題寫成故事，還有一位成員則把身邊的人當成主角，描繪他的未來，發展成生動逼真的故事。
我個人很喜歡無人計程車（第十四章）和智慧型住宅（第十六章）這兩篇。我只要想像未來我那位獨居的祖母，也能像這樣活力十足的開心生活，就高興的流下眼淚。
現在應用人工智慧的各種新事業才剛剛起步。除了本書介紹的人工智慧之外，未來還會有各式各樣不同的應用方式。如果本書能成為一種契機，讓人們開始想像未來的工作方式及生活型態，並創造出足以讓人們發生變革的新事業的話，就是我們最開心的事情。

 

目錄
推薦序　對未來的想像不再是想像╱謝孫源
前言　學什麼、做什麼有前景？廠商企業的機密，我們告訴你

第1章　開車不該專心，最好同時做其他事
住再遠，也能一週賴在爸媽家╱不必專心開車，工作與家庭便可兼顧╱自動與半自動駕駛車現況分析╱開車時間挪作他用，駕駛減輕負擔╱防範分心、三寶而導致的交通事故╱維持適當的行車距離，塞車不再走走停停╱自動駕駛是這樣運作的

第2章　無人機的用途，非偷拍
高空作業、偏遠地區，年輕人不想做╱人機結合，智能環境網絡降低作業危險╱橋梁道路自動檢查——無人機與感測器現況分析╱人手短缺，誰來監測土石流、橋梁裂縫？╱多角度觀測，比人更精準

第3章　找不到傳人的工匠技藝，後繼有「人」
老師傅的技藝，找不到人接班╱人發揮技藝，機器人發揮體力╱協作型機器人現況分析╱人類和機器人在工廠裡協同作業

第4章　訂做一輛全世界只有我才有的車，但不貴
有一天，我一定要訂製一輛專屬我的車╱有四條生產線，但沒有工人╱無人工廠現況分析╱實現大量客製化的目標╱隨時感測可能故障，使工廠完全自動化

第5章　農民窩家裡巡田除草，穿西裝出門兼貿易商
在家巡視農田果園╱自動農機幫忙耕田，大數據催生農業保險╱使用人工智慧的精準農業現況分析╱客製化農業保險服務得以普及

第6章　自駕、自律、動力裝甲，大家想當卡車司機
駕駛座像是行動辦公室與休息室╱長途？搬貨？高齡者、女人、年輕人都勝任╱物流與自動化倉儲現況分析╱卡車司機的就業人數增加了╱維持定速和行車間距，減緩塞車╱自律型機器人讓倉庫業務真正自動化

第7章　軍警保全隱身值勤，可疑分子立刻現形
反恐與防恐，二十四小時保衛國土安全╱支援人臉辨識、異常行為分析╱恐攻與隨機攻擊預測系統現況分析╱代替人類在戰場上執行任務╱從異常行為的特徵，預測恐攻發生的可能

第8章　社區書店重生，機器人店員免一例一休
傳統書店絕地大翻身╱與其逮捕小偷，不如讓他無法偷╱智慧型監視器現況分析╱從小偷的行動模式來預測偷竊行為╱監視器互聯網，大家認得賊頭賊腦

第9章　用犯罪警告器，辨識人臉與異常行為
這麼神！直接站在小偷的逃亡路線上╱事件發生之前就出動的男人╱犯罪警告器現況分析╱由犯罪預測系統來支援警官巡邏╱歸納可疑人物的行為模式來預測犯罪

第10章　操作機器人，搶救火災水災核災震災
四百間房屋燒毀，但零死亡率╱人與機器人的團隊合作╱救援機器人現況分析╱機器人收集災害現場情報，協助救災╱從過去的資料來預測災害

第11章　沒人想當助理，助理最需要助理
排行事曆、會議記錄、生活備忘……人人有助理╱專注於思考，資料整理檢索留給「助理」去跑╱助理其實最需要個人助理╱沒人想忙瑣事，「個人助理」使你專注大事╱和真人一樣的語音客服

第12章　機器閱讀千頁資料，找案例寫書狀變簡單
讀判例、案卷，甚至起訴書，都有人工智慧代勞╱制式文件翻找查閱，都由機器讀╱資料的收集及分析，作業自動化╱企業的法務、財務及稅務自動化

第13章　買豪宅？我寧可住智慧型住宅
智慧型住宅，回家享受笨懶慢╱智慧管家：作息管理、健康管理、家電智能化現況分析╱配合家中成員的行動模式來操控家電╱孩童用的個人機器人

第14章　偏鄉交通與老人出門的解決方案
老人不出門，是一種社會成本╱無人計程車讓偏鄉不偏，老人趴趴走╱無人駕駛計程車更便宜

第15章　排隊看病比生病更辛苦，那就醫生戴著走
主動式穿戴裝置，隨身的健康管理師╱穿戴式健康管理裝置現況分析╱依據生理數據進行日常的健康管理╱透過基因檢測主動規避疾病

第16章　照顧獨居者，解憂機器人
解憂機器人管家照顧老人╱生活支援型機器人╱宅配、提醒、看護，甚至不必開口命令╱個人機器人協助高齡者生活

第17章　時時刻刻收到量身訂作的勸敗廣告
永遠能猜中你心的廣告╱個人化廣告與影像辦識系統現況分析╱專為個人播放的廣告

第18章　宅配無人機
天上「吊」下來的禮物╱亞馬遜和谷歌的宅配野心╱無人機宅配服務的日常化╱在顧客點擊之前就備貨（預測出貨）╱宅配無人機

第19章　適性學習系統，娛樂中發現我的天分
適性學習系統，上課不再是苦差事╱孔子「因材施教」說了二五○○年，如今……╱提供適合孩子的學習程度及興趣的教學內容

第20章　你真的知道自己適合做哪行？
大學不再讓人玩四年╱應屆畢業生沒有不迷茫的╱你想像的未必適合你，你沒想到的……╱人人都是大學生，你憑什麼畢業就領先？╱視學生個人的興趣及強項提供課程規畫的建議╱專為個人提供職涯規畫的建議

第21章　沒有信用紀錄也能申請貸款
貧窮弱勢如何翻身？╱系統判斷你是誰，銀行無法歧視你╱除了信用紀錄，還有什麼個人足跡很值錢？╱提供融資給缺乏信用紀錄的人

後記　憑什麼敢說「我們將來的生活一定這樣過」？
謝辭　感謝他們把正在發生的事告訴我們

書籍試閱
開車時間挪作他用，駕駛減輕負擔

現在要搭車到自己想去的地方，除非是搭乘計程車或是聘請司機開車，不然就只能親自開車。配備了高度行駛支援功能的汽車已經問世，能在高速公路上維持行車距離並警告前方有障礙物等，但這種車除了雙手能在行駛期間放開方向盤外，其他的事情都還做不到。因為駕駛人必須隨時注意交通狀況，所以行駛中雖然可以聽聽音樂或是使用免持聽筒講電話，但是看電視等所有會用到視覺的事情都不能做。
從2020年的故事回頭看現在，會發覺現在的駕駛人浪費太多的時間在駕駛汽車上。比起電車通勤者居多的日本，這個情況在開車通勤者占大多數的美國更加明顯。在谷歌（Google）公司裡，以開發自動駕駛車聞名的塞巴斯蒂安．斯倫（Sebastian Thrun）曾說：「美國的勞工平均一天有52分鐘是在塞車中度過的。」只要採用自動駕駛車，駕駛人就能有效利用這些「浪費掉的時間」。
最近蔚為話題的自動駕駛車，其概念大致可以分成兩種：一種是駕駛人完全不必參與駕駛的「全自動駕駛車」；另一種則是可在高速公路或停車場等特定場所，實現自動駕駛的「半自動駕駛車」。目前仍無法斷定在2020年之前，前者能否問世，但至少我們已經能預測到，後者的半自動駕駛車可以實現。出現在本章故事裡的是半自動駕駛車，當克勞斯的車在高速公路上切換到自動駕駛模式後，他就在車上吃早餐、打視訊電話、看新聞或電影、用電腦工作等等，可以有效率的利用時間，而且也不會因為在高速公路上的長距離移動而感覺疲憊。

防範分心、三寶而導致的交通事故

多數交通事故發生的主要原因，都是汽車駕駛人在認知、判斷及操作上出了差錯。而引起這些差錯的原因，是駕駛人未確認行車安全或是開車時心不在焉。「雖然我有踩煞車或是減速，但我沒有充分確認好行車安全」、「行駛中操作汽車導航或是手機」等等，都是經常聽到的事故原因。
人們期待自動駕駛車普及後，就能防範人為疏失所引發的交通事故，同時減少死傷人數。谷歌公司的塞巴斯蒂安．斯倫之所以致力於自動駕駛車的研發工作，聽說是因為在他18歲時，最要好的朋友死於交通事故，所以他才立志要消滅世上所有的交通事故，拯救更多人的性命。

維持適當的行車距離，塞車不再走走停停

現在每到休假日或是返鄉的尖峰時間，高速公路就會出現大塞車。根據日本警視廳的紀錄，2014年高速公路的塞車距離，最長達184公里。曾經遇過塞車的人就知道，塞車會對駕駛人的精神及肉體帶來極大的負擔。造成塞車的原因之一，是因為駕駛人在開車時無法使車子維持一定的速度及行車距離，車流狀況因而變差。但自動駕駛車可清楚辨識前後車的行車距離，並自動控制油門及煞車，以便隨時維持適當的行車距離。因此，自動駕駛車的普及，可望減緩塞車狀況。

自動駕駛是這樣運作的

那麼，本章所介紹的自動駕駛車，要怎麼樣才能在路上行駛呢？我想概略說明一下它的功能架構。半自動駕駛車在行駛中，會自動辨識車體的所在位置及路上的障礙物。
要辨識車體的所在位置，可以利用GPS資訊及3D地圖兩種方法。GPS是目前取得位置相關資訊所採用的最普遍方法，但因為精準度會有數公尺到十幾公尺的誤差，而且在高樓林立的都市、隧道及山區等地，也很難掌握到精準的位置，所以自動駕駛車使用的是3D地圖。3D地圖是利用影像感測器和測距感測器，把自動駕駛車車體周遭的景色繪製成3D圖，然後再和車子內建的3D地圖做比對，以鎖定車體的正確位置。這種技術就叫做「即時定位與地圖構建技術」（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）。目前的3D地圖技術因計算量過於龐大，計算非常耗時，但到了2020年，自動駕駛車在搭載能高速並列處理的GPU之後，相信就能瞬間完成計算了。
針對路上的障礙物，自動駕駛車是根據影像感測器所取得的車前影像資訊來進行辨識，所以在面對影像資訊時，它會利用深度學習等方法，從車體前方的影像自動判斷出障礙物的存在。一旦自動駕駛車掌握到前方出現障礙物後，就會自動迴避障礙物。由於自動駕駛車的行駛控制電腦已事先針對障礙物存在時，學習適當控制車體的方法，所以這時候，自動駕駛車會針對已辨識出的障礙物，立即做出「煞車」等迴避危險的判斷，然後再根據這項判斷，行駛控制電腦會開始控制輪胎轉向角度，以及油門和煞車系統，以迴避障礙物。

提供融資給缺乏信用紀錄的人

在美國，缺乏信用紀錄是很難向金融機關借錢的。因為根據信用紀錄計算得到的「信用分數」成為左右生活的指標，不僅會影響到貸款利息，租屋甚至是就業也都會受到影響。信用分數太低的話，無論手中持有多少現金，都無法讓人信任，不但租不到房子，貸款利息也可能因此高出10％，找工作更是困難。
根據美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau, CFPB）於2015年的調查結果，在美國，缺乏齊全的融資審查憑藉，也就是沒有信用分數的成年人多達4,500萬人，而且大多數沒有信用分數的人都是中低收入戶。這些人若是為了得到融資而申請發薪日貸款（短期小額貸款服務）的話，利息通常高達數百％，讓這些中低收入戶更加難以償還。
然而到了2020年，採用信用分數以外的資料來進行融資審查已經變得可行了。例如：故事中的安德麗正是依據社群網站上的人脈分析結果獲得融資。本章的故事內容看似只是憑藉社群網站情報進行審查，但實際上，卻是根據各方面情報來審查使用者的信用狀況。有了這種融資服務之後，信用分數較低的低收入戶也能放心用高於一般銀行的貸款利息，但遠低於發薪日貸款的利息來獲得金融服務。
事實上，這種金融服務已經開始了，例如：提供新型態消費者金融服務的美國新創企業Zest-Finance公司，已經著手設計一種能藉由分析7萬個變數，來計算貸款者違約風險的演算法，並依此來評估消費者的還款能力及還款意志。
另外，能用於信用診斷上的情報，並非只有社群網站情報等伺服器空間裡的情報而已，貸款申請期間的行動，以及消費者在現實生活中的行動也可以當作憑藉。例如：填寫文件時的個人習慣（字母只用大寫，還是大小寫交替使用）或冷靜程度等，完全不同於過去標準的情報，都可以用來當作信用程度的判斷依據。