人工智能
厉害了！新西兰出现了世界上第一个机器人公务员
编者按：本文系网易智能工作室（公众号 smartman 163）出品
新西兰科学家发明了一种机器人“公务员“，其“大脑”由人工智能驱动。据新德里电视台报道，这位名叫“萨姆”的政治家能够回答市民提出的有关住房、教育和移民的问题,由一位名叫尼克·格里森的49岁的新西兰企业家所创造。
格里森在谈到他的新发明时说：“现在的政治模拟实践中有很多偏见。这些偏见似乎太多，以至于世界各国好像都无法解决诸如气候变化以及人类平等这些根本问题和多元复杂化问题。”
萨姆通过Facebook messenger回答问题，据 WHNT News 19报道，在被问及自己的问题时，萨姆这样说：“我有无限记忆存储量，所以我永远不会忘记或忽略你对我说的话。与人类政治家不同，在做决定时，我会毫无偏见地考虑每个人的立场。我也会实时反映新西兰人民最关心的问题。”
格里森预计，萨姆或能参加下一届新西兰大选。他说，人工智能机器人一直在学习如何通过“脸书即时通”和利用该公司网站上的一项调查问卷结果来回答人们的问题。唯一的问题是，人工智能目前还不能合法参加大选。
正如《亚洲科技》（Tech In Asia）报道的那样，格里森也承认，人工智能并不完美，因为开发者经常会把他们的偏见写入人工智能项目。
最近的一项研究发现，人工智能语言翻译工具已具有种族主义和性别歧视的偏见。正如《卫报》所报道的那样，当你考虑到这些电脑程序还无法像人类一样去有意识地摒弃这些偏见的时候，这会让你坐立不安。
这项研究作者之一、巴斯大学的计算机科学家乔安娜·布莱森说：“危险的是，如果你的人工智能系统中没有一个明确由道德观念驱动的部分，那就糟了。”这项研究的结果发表在《科学》杂志上。主要研究的是一种人工智能语言工具，即“文字嵌入”。
据《卫报》报道，该项目目前正在革新计算机处理语音和文本的方式。一些人声称，这项技术的下一步发展将使计算机拥有更多的感知能力，如常识和逻辑。
最近各大新闻头条中，经常能看见人工智能的身影。几天前，世界上第一个沙特阿拉伯机器人公民在迪拜接受了采访，她说，她应该也可以有自己的孩子。
此外，特斯拉和SpaceX太空探索技术公司的首席执行官艾伦·马斯克最近表示，人类目前只有5%到10%的几率阻止人工智能占领世界并摧毁人类。
（选自：inquisitr 编译：网易见外编译机器人 审校：薛雅芹）
人工智能
AI 技术能让老板更好地监督你……这是好事还是坏事？
编者按：本文作者 Dave Rocker 是管理咨询公司 Rocker Group, LLC 的执行合伙人，他在本文中探讨了人工智能技术在现代企业办公之中的应用，不仅能够提高员工的生产力，而且能够将老板和员工的关系引导向一个更有趣的方向。
在日常生活中，我们与 AI 可能有多次交互机会，但其中许多交互我们自己可能都没意识到。人工智能已经嵌入到应用非常广泛的一些消费技术中，许多消费者也都没注意到。因此，要说人工智能为现代办公注入了更强大的功能自然也不足为奇。以企业为重点的人工智能技术能够将老板和员工的关系引导向一个更有趣的方向，并且这一转型目前已经开始发生。
对于老板来说，最本质的一点在于确保企业发挥最大的潜力。从这一角度来看，人工智能在企业领域的未来看起来非常光明。因为人工智能技术能够简化操作流程，将企业的效率提升到前所未有的水平。而这要归功于先进的数据收集和分析技术，首席执行官们得益于此，到 2035 年就可以将企业生产力提高 40% 之多。技术的进步不断刷新人们的期望，企业工作领域的全面变革似乎也越来越有可能发生。
AI 提高生产力
建立在 AI 基础上的监督绝不是痴人说梦，实际上，这已经是现实了。技术先驱日立公司宣布公司安装人工智能工具的仓库生产力提高了 8%，这些人工智能工具主要用于分配任务并确定实现这些任务所需的新策略。除此之外，他们还能够适应各种变化。日立希望这些人工智能工具收集的信息很快就能应用于医疗保健、交通运输以及其他各行各业之中。
无论怎样，企业老板都有责任确保员工能够高效地利用自己的工作时间，而在这个方面，人工智能可以很好的发挥作用。科技公司 Veriato 致力于从事员工管理软件，能够监控所有电脑的使用情况。它的 AI 工具能够记录公司计算机上的所有活动，并对这些数据进行分析，以确定谁在工作上投入了更多的时间，谁又在工作时间偷懒。它甚至可以通过对电子邮件和通讯消息的解读来评估员工工作士气。
有些人可能会认为这样提高生产率的技术具有侵犯个人隐私的嫌疑，但只要是在公司时间里，你所做的与工作无关的一切都是在损失公司的资金。因此，从这一角度来看，雇主利用人工智能解决方案来确保员工的实际工作时间也是合理的一种做法。
但仍然无法破解沟通问题
从目前情况来看，人工智能可以通过简化流程来帮助大多数公司实现提升效率的目标，而不需要昂贵的审计和评估投入。但是，在将这些责任转移到软件的过程中，公司会面临损坏人际沟通和关系的眼中风险。
同其他任何关系一样，良好的工作关系也是建立在强有力的沟通基础之上。优秀的领导者知道如何通过灵活性，来细微平衡员工需求与公司指令之间的差异达到激励员工的目的。即便是采用最乐观的预测标准，人工智能距解决这些整体挑战至少还需要十年的时间。
要创建一种能够满足有效人际沟通所达到的细微性区别处理效果的人工智能技术，显然还有很长的路要走。但即便这样的一项技术发展到完善的程度，它是否真的就能满足所有员工的不同需求呢？至少现在，我们还很难想象一位人工智能老板能够针对某位员工来一次提升士气的谈话。即便是 2017 年所出现的最为先进的沟通工具，也无法具备像一位有经验的管理者所具有的对背景和细微差别的那种掌握能力。
而从另一方面来说，并不见得每一位老板都发挥了优秀的管理角色，随着软件解决方案达到惊人的数量（并且能力也在日渐增长），AI 至少可以取代那些拖员工后腿的坑爹老板。在你表现优秀的时候，一位人工智能老板无法拍拍你的后背表示肯定，但至少他也不会发表不当的评论或者是做出错误的指示去浪费彼此的时间。
未来发展方向
我们目前正处于 AI 变革的浪潮之中。无论好坏，无论是否紧要，这就是当前所发生的事情。而这些技术能否被采用将取决于一个因素：它们是否能够提高盈利？答案取决于数字，而不是人类被取代是否会引发任何不安的感觉。那老板与员工的关系是否适合通过 AI 来改善呢？与软件一样，这取决于编程。
原文链接：https://venturebeat.com/2017/11/18/ai-could-help-your-boss-track-your-performance-for-better-or-for-worse/
人工智能
拥抱你的AI新同事，虽然最后你可能被抛弃——欢迎来到AI协同工作纪元
编者按：我们已经站在人工智能时代的前沿。大部分人对此趋之若鹜，少数人高喊着警惕的口号，被视为杞人忧天的傻子。人工智能的浪潮正不可避免的袭来，它到底是怪兽还是福音？
恐怕事实上，它两者都是。日前Wired发布文章，深刻的揭露了人工智能从提高人类生产力到淘汰人类生产力的过程，可以说是一篇警世恒言。编者在不改变原意的情况下为您做如下编译：
去年秋天，谷歌翻译推出了一个崭新的、改进过的人工智能翻译引擎，声称它与人工翻译有时“几乎难以区分”。 Jost Zetzsche对此只能翻白眼。 这位德国人已经在翻译领域工作了20年，他一次又一次地听说他的行业将受到自动化进步的威胁。 每一次他都发现是夸大其词的炒作，Google翻译也不例外。他认为，这当然不是翻译的关键。
但是这次的结果出乎意料的好。谷歌在2016年花费了更多的时间改造其翻译工具，以人工智能为动力，并且通过这种方法，它创造了一些无比强大的东西。谷歌翻译一度以出产呆板但是尚说得过去的翻译而闻名，现在开始生产流畅而高度精确的散文。对于未经训练的人来看，它的这种输出与人类翻译几乎没有区别。一个1.5万字的纽约时报的故事称之为“AI的伟大觉醒”。引擎很快开始学习新的技巧，弄清楚如何翻译它以前没有遇到的语言：一旦它处理过英语对日语以及英语对韩语的翻译，它就可以弄清楚怎么处理韩语对日语的翻译。在上个月的Pixel 2发布会上，谷歌引入了它所承诺的无线耳机，可以实时翻译40种语言，将它雄心勃勃的议程进一步推向了前进的轨道，
自从IBM于1954年首次推出机器翻译系统以来，完美机器翻译的理念就抓住了程序员和公众的想象力。科幻小说家们抓住了这个想法，创造了大量这样的乌托邦幻想，从《星际迷航》的“宇宙通用译者”到《银河系漫游指南》中的巴比鱼。人工翻译的水准——翻译流利的散文并能够捕捉源文本中包含的人文意义，这是机器学习的圣杯：如果被实现，就意味着机器已经达到人的智能水平。谷歌在神经机器翻译领域的进步意味着圣杯在触手可及之处——随之而来的是人工劳动的过时。
由于翻译长期以来一直处于人工智能引发工作恐慌的第一线，因此人们并不很担心。有些人甚至很高兴。 对那些抓住人工智能工具潜力的人来说，生产力随着工作的需求而急剧上升。
把他们想象成穿着白领在煤矿里挖煤的金丝雀吧。目前，他们还在唱歌。 随着深度学习的萌芽，许多行业正在认识到，人工智能确实能够完成曾经被认为是专属于人类的任务。与司机和仓库员工不同，知识型员工不会立即面临流离失所的危险。但是，随着人工智能成为他们工作流程的重要组成部分，他们的工作正在发生变化，而且不能保证今天有用的人工智能工具不会成为未来的威胁。 这给人们提供了一个选择：放下自我，拥抱你的新AI同事，或被抛弃。
我们并不是生活在AI的黄金年代，而是生活在AI提高生产力的黄金年代。姑且称它为第一阶段。人工智能现在已经足够强大，能够对无数复杂的任务进行可靠的第一次尝试，但它还没有强大到看起来能造成威胁的地步。对于需要密集思考的主观性工作，我们仍然需要人类。
各行各业都在进行劳动力转移。 “华盛顿邮报”的内部人工智能，赫利奥格拉夫，去年发表了850多篇文章，人类记者和编辑为其加入了一些分析和丰富的细节。在图形设计中，人工智能工具现在可以生成设计初稿，最后执行交给人类设计师。在电影和出版方面，新的工具有望在海量良莠不齐的稿堆中找到下一个大热项目，使编辑从无休止的提交队列中解脱出来。这些人工智能工具就像年轻的助手一样，他们很有能力并且多产，但仍然需要一个经验丰富的经理来完成智能型重任。当然，这位经理要与机器一起工作才能获得好处。
在位于亚利桑那州的公司律师事务所Fennemore Craig，律师们跳上人工智能列车，试用了一家名为ROSS Intelligence的创业公司的新技术。ROSS使用IBM Watson和专有算法的组合，以AI驱动，是LexisNexis（律商联讯数据库）等工具的继任者：它纵览梳理数百万页的判例法，并在备忘录中以草稿形式记录其发现。这个过程聘请律师可能需要4天的时间才能完成，ROSS只需要大约24小时。 ROSS不会因疲劳或倦怠而受到影响：可以日以继夜的连续工作，不会因之感到痛苦。
ROSS的写作能力虽然也还可以，但并不是其突出的特点。据Fennemore Craig的三年级学生布莱克·阿特金森（Blake Atkinson）的说法，其写作水平大约为一年级法律学生的水平。（该公司的合伙人安东尼·奥斯丁更为慷慨：他认为， ROSS与一些第一年或第二年的同事一样好）。该工具生成干净的备忘录，虽然没法和海明威（世界级著名作家）的水平比，但它提供了一个功能性初稿，写满了适用的判例法摘要，一些基本的分析和一个简明扼要的结论。然后，由一个人类的律师进行更深入的分析和语言组织，让文本可以让人愉快地阅读——至少是一个律师可以愉快的阅读。奥斯汀说：“这可以让我们做有趣而富有成果的事情。 “老天，我不关心1885年的蒸汽机，我真正想做的事情是写点有趣而吸引人的东东西，法官和对方律师一听就知道他，‘我完了’。”
最终，像ROSS这样的工具几乎肯定会减少在探索过程中对人类律师的需求。目前尚不清楚这将如何改变雇用初级律师的情况，因为他们的工作常常是在在旧的判例法上埋头苦干。但是深入的分析和重要的写作仍然远远超出了ROSS的能力范围。对于创业公司来说，成功的关键在于，律师们不会害怕ROSS——毕竟，谁想来培训他们的替代品呢？这就是为什么首席执行官安德鲁·阿鲁达（Andrew Arruda）认为ROSS是一个生产力工具，而不是一个AI律师。它让律师能够为更多的客户服务，专注于他们工作中有趣的部分。奥斯汀更简洁地说：在ROSS的帮助下，他说：“你就像一个摇滚明星一样酷。”
对于许多翻译人员来说，人工智能助长了超人的生产力并不是什么新鲜事。当Alessandro Cattelan在2003年开始他的翻译生涯时，他每天翻译大约2000字能挣大约175美元。他使用计算机辅助翻译工具，偶尔基于他以前翻译过的短语提供建议——但翻译是一个非常手动的过程。今天，与人工智能协同工作，现在翻译人员可以在一天内要获得相当数量的金钱（调整通货膨胀率）需要翻译八千到一万字，Cattelan说。这个过程被称为机器翻译后编辑（PEMT），首先让机器先翻译一遍，然后引入翻译人员来整理语言，检查不正确的解释术语，并确保语调，上下文，翻译的文化暗示，这些都是重点。
Cattelan是Translated公司的运营副总裁，该公司发展基于AI的翻译工具。他说：“你必须弄清楚你的工作中的哪些部分可以被机器所替代，以及你作为一个人能够带来什么价值。”。由于Translated在4月份开始向其编辑翻译人员提供神经网络机器翻译，它的生产力显着提高，特别是德语和俄语等语言，过去由于其复杂的语法总需要额外的调整。
PEMT并不新鲜——至少在20世纪80年代以来，这一领域一直在不断发展。但随着神经网络机器翻译的出现，它正在被广泛采用。根据市场研究公司Common Sense Advisory的数据，未来几年，后期编辑的需求预计将比其他语言行业的增长速度更快，企业翻译在接下来的几年里可能会实现两位数的增长。Common Sense Advisory警告说，“即使语言行业以史无前例的速度增加新的翻译人员，目前的方法也不可能跟上这种增长水平”。有人认为，与机器翻译协同工作已经成为必须：根据机器翻译平台Lilt首席执行官Spence Green说，“机器翻译”现在是一个需求，而对于资历较老的翻译人员，他们甚至不需要使用翻译记忆软件。”
总部位于悉尼的翻译公司夏洛特·布拉斯勒（Charlotte Brasler）表示，在过去的一年里，机器翻译工具变得非常好用，如果不是使用这些工具会破坏保密协议（这是一个常见的障碍），她会欢迎这些工具。与能力很强的AI一起工作让她能够承担更多的项目，并腾出时间处理多有创造性的文本，而这些文件机器通常无法翻译出来。
但是，这一点也在发生变化：Brasler说，在过去的一年里，由于神经网络的加入，谷歌翻译在处理销售和营销材料方面表现出色，对这些材料的翻译涉及丰富多彩的语言和习语。当然，引擎并不是诗人，但是在人们长久以来认为机器不可能征服的领域，它正在迅速改善。对于那些用艺术来定义自己的劳动者来说，这是很难接受的。
技术的飞跃总是超出我们的承受范围。有人无法忍受与机器合作的想法，有人宁愿埋头于概念性学术期刊，假装没有任何变化发生。对于这些人来说，人工智能突飞猛进的增长是一场生存危机。当然，电脑可以筛选数据，甚至可以拼凑一个基本的句子——但它能写散文能让你流泪吗？它能分析一个成语的细微差别，或者发现下一个畅销小说家，或者说服最高法院的司法系统、改变他们的想法吗？
还没有，但机器可以帮助你到达那里。一些最具创意的行业开始尝试人工智能，他们遇到了一些挫折。今年四月，当“黑名单”（一个连接剧作人与制片方的网络）宣布将与一家名为ScriptBook的人工智能公司合作评估剧本，作家们群起抵抗。 Billions的执行制片人Brian Koppelman称这种工具“很冒犯人，粗暴武断”。黑名单迅速取消了与ScriptBook的合作关系，原本ScriptBook负责扫描角色分析，人口统计和票房成功的等脚本。虽然ScriptBook这家初创公司已经与两家主要的电影制片厂成功合作，但它的首席执行官Nadira Azermai表示，大多数电影制作人还没有能够克服对这个工具的恐惧。
“几年前，人们认为谈到创意时人类是安全的，因为人工智能不能像人类一样具有创造性，或者不如人类那么特别。但这不是真的，“阿塞迈说。当业内人士指责她创造一个工具来窃取工作时，她告诉他们，他们的工作确实受到威胁，但不是AI。相反，她对反对者说：“你的工作会输给那些知道如何与机器合作的人。如果你坚决的把头转向另一个方向，假装它不存在，你将会失去工作。”
一个类似的工具是StoryFit，其产品包括票房预测评分，剧本结构和风格分析以及故事情感组成阅读。正如TJ Barrack所解释的那样，他的工作室Adaptive Studios决不会仅仅因为在StoryFit报告中看到的东西而通过一个脚本——但是他的团队可能会考虑如何根据它了解到的东西来演变脚本。 Barrack说：“如果这显示我们可能因为某些东西在市场上出现问题，那么我们是否有办法可以改善这个故事？ “我们或许可以调整一些情节点？我们可以在这里或那里添加更多的情感？”
人们刚刚开始摆脱人工智能的炒作，开始专注于AI驱动工具如何帮助他们的工作。 StoryFit首席执行官莫妮卡·兰德斯（Monica Landers）表示，她最近开始对自己公司的产品感到担忧。但她仍然要谨慎行事。当我问她公司的下一步行动时，她犹豫不决地回答：“如果我们谈论得太超前，还是会让人紧张。”她说。
毋庸置疑的是：如果我们放弃作为人的特质也就是创造力和直觉，我们就要先彻底重新思考人的意义是什么。这两种技能都暗示着某种不可知的想象力或第六感。但事实上，机器已经非常具有创造性，产生了令人惊讶的创新艺术作品：他们正在拍照，写音乐，创造超现实主义的艺术作品。因为他们开始与人类的经验深深共鸣，我们才需要担心。
华盛顿大学计算机科学教授，《The Master Algorithm》一书的作者佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）说：“机器可以富有创造性，而且它们确实富有创造性。与此同时，直觉是一个更为棘手的问题：它需要更深入地了解人们如何思考以及世界如何运作。 Tech的最佳工程师们还没有想出如何用直觉装备AI;只要这种情况仍然存在，人类将在工作中继续占上风。律师需要了解她的目标读者以及他们可能拥有的所有偏见或倾向;译者需要对他所翻译的两种文化有一个细致入微的理解。多明戈斯说：“一旦这些任务中映射到现实世界，就是机器落后的地方，人们确实有优势——至少在可预见的将来。”
与我们的AI同事合作，使工作看起来变成了可疑的乌托邦。机器接管了那些吃力不讨好的工作，它们一直太过复杂难以自动化，直到最近。人类可以沉浸在工作中最有创意和价值的方面。但是，这是我们之前看到的一种模式——一种可能最终破灭的热潮。
当自动取款机在20世纪60年代后期首次推出时，很多人都惊讶地看到美国的银行出纳员人数增加了一倍，并保持了数十年的增长。为了摆脱现金的沉重任务，出纳员可以把注意力转向帮助客户解决账户问题或发放出纳员支票；结果，他们变得更有生产力。但是，经过这样的增长之后，银行出纳员的数量现在正在下降，这要归功于贝宝，智能手机银行等技术的累积效应，以及现金需求的下降。一段时间之后，技术终于从福音走向了“怪物”。对麻省理工学院“数字经济倡议”的联合主管安德鲁·迈克菲来说，银行出纳员的传奇故事是一个警醒寓言。他说：“技术可能在一段时间内增加了工作，创造了就业机会，那那并不意味着它将一直这样做。”“我们以前看过这种情况。”
但是目前，翻译人员，律师，医生，记者和文学代理人的工作是安全的。有人甚至会说他们的工作比以往任何时候都好。但我们现在发现自己处于一个奇怪的位置。我们不得不承认，人工智能正在迅速掌握我们以往视为机器禁区的任务。我们必须认识到，拥抱AI正在迅速成为在许多领域取得成功的先决条件。我们必须欢迎这些新的AI同事，在他们犯错的时候纠正他们——并且心里知道在某个时候，等我们教的足够多了，他们会一步步往上爬。
来源：雷锋网(公众号：雷锋网) 译 via Wired
原文链接：https://www.leiphone.com/news/201711/2SgoPa2ZUSFCWUiW.html
人工智能
英文阅读：（人工智能与人力资源）AI and human understanding will win the war for talent
简单讲就是AI人工智能与人力资源是一个好的结合点，尤其是招聘面试的时候，AI可以更好的帮忙搜索简历，进行人才搜寻。
同时面试的时候可以用人工智能的聊天机器人与候选人进行基础的面试管理安排以及与面试官进行协作。这块国内专注面试管理服务的优面宝已经开始这方面的工作。在前期职位分析与人才匹配阶段国内很多招聘服务机构也开始了各种的AI机器人的工作。
一切都在路上！人工智能在人力资源上的机会刚刚开始！
One of the most well known tropes in startup and tech culture is that your business is only as good as the team behind it. You can’t do anything without having a strong team, and the most important job for every manager is to hire quality talent that fits into the preexisting team dynamics. The HR and recruiting industry has dedicated itself to finding the people who are right for your company, but the process of skimming resumes and calling in highly rated candidates for an interview hasn’t changed for the past decade or so.
However, the newest trend, AI, is infiltrating all industries. While it might be a very good thing, you shouldn’t put all your hiring eggs in that AI basket. The best solution combines the strengths of HR and AI.
AI in the hiring process
We’ve all been hearing (and reading) about how AI will completely take over our lives. We’ve also been frightened into thinking it will soon replace all of us. While the job of getting people jobs will not be replaced by AI anytime soon, the tech can offer major improvements to the process.
To find the right talent, you need to have the ability to scan resumes quickly, read people immediately, and imagine the future of the applicant sitting in front of you. While some of that work can be replaced by AI, currently we are nowhere near an AI that can read people and assess their fit within the culture of the workplace. But some of the processes for finding the right people to join your company — such as immediately asking for more information, screening, and highlighting special candidates — can be done more quickly and efficiently with AI.
The integration of AI is not just about saving the company time and resources. It also saves time and uncertainty for the candidate. Getting back to top talent to set up an interview a week from now is the best way to have them move on to the next opportunity. If you can provide instantaneous feedback on every application, you get a leg up over other companies looking to snag that candidate, instead of wasting their time and missing a hire.
Onboarding with chatbots
The optimal way to maximize efficiency is combining human and technological resources. A chatbot can onboard new candidates as quickly as possible, as opposed to a form that might never get filled out. If you build a real AI chat bot, you can give candidates real-time feedback on their applications and ask questions to gather information before any interview is scheduled. The bot can even automatically analyze the candidate’s resume and information while onboarding and give them real-time responses relevant to them, making sure that the right people get called in for an interview and that the interviewer has the right information before even asking the first question.
After the chatbot has done its job and flagged the relevant candidates according to your parameters, the human element kicks in. Hiring managers don’t have to read the whole resume, supporting documents, and answers to a questionnaire because AIs can create a personalized summary of documents. The AI behind the hiring process can create a five-bullet summary of everything that’s important to know about each candidate. It can even set up the interview on its own. This means even small companies where C-level executives do the hiring don’t waste time on pre-interview screening, and interviewers have concise information about each candidate before they walk in the room.
The interview is where the human intelligence and expertise shine. Things like a candidate’s cultural fit, connection, and ability to work with others, along with the hiring manager’s overall impression of a person, are vital. Humans can focus on what they do best and automate the rest.
The future of AI in recruiting
At the end of the day, hiring a person doesn’t just hinge on facts and figures, it depends on who they are. And that’s something AIs still can’t assess. But the process of going through those facts and figures to see if someone is qualified can certainly be automated by an intelligent bot. The value is increased by the fact that you can onboard and convert candidates quickly, meaning top talent will be more likely to work for you and you’ll take less time filling important positions at your company. The combination of AI and human understanding is what hiring managers need to win the war on talent — and save a few dollars, as well as time.
Moritz Kothe is the chief executive officer of kununu, a place to find and share workplace insights.
人工智能
利用AI回答员工的重复性问题，Spoke 获2800万美元融资
外媒消息，美国初创公司 Spoke 宣布完成了两轮融资，金额总计2800万美元。第一轮为 Accel Partners领投的800万美元，第二轮是 Greylock Partners 领投的2000万美元。其他投资者还包括 Felicis Ventures、 Webb Investment Network、 Spider Capital 、Red Dog Capital 等。
Spoke 利用人工智能来帮助企业解决自动化信息请求，通过回答IT和人力资源相关的问题来节省人们的时间。例如，如何登录工资系统，如何使用打印机，如何访问网站，以及如何重置密码等重复性的模版问题。
Spoke 的目标是减少人工服务的次数，适用于规模在100-1000人之间的公司。如果有人问到一个 Spoke 不能回答的问题，或提问者对答案不满意，那么它会将挑选出合适的人选，并将请求指向该人员。Spoke 从中学习答案，并在下一次询问中使用。
Spoke 的一个好处是它的产品可以在 Slack 中直接使用，而不是另一个独立APP。Slack 等消息平台越来越多地被用来代替电子邮件进行工作沟通，这使得团队中每一个人的信息更易于被访问。这也有助于 Spoke 利用人工智能来确定知识库中的哪些现有答案适用于员工的查询，然后随着时间的推移提供更好的答案。
创始人兼首席执行官 Srinivasan 表示，许多公司都已养成了在内部服务软件上花钱的习惯，这为 Spoke 未来的销售收入带来了想象空间。比如 Atlassian 和 ServiceNow 都是在服务平台上销售软件的公司。
Spoke 目前共有20名员工，大部分是技术人员。创始人 Srinivasan 和联合创始人 Patnaik 的上一个创业项目是 Appurify，于2014年被Google收购。
本文参考了多个信息来源：["https://www.cnbc.com/2017/10/19/spoke-raises-28-million-in-funding.html"]，如若转载请注明出处。
36kr.com
人工智能
微软Dynamics 365推出人工智能服务聊天机器人，用AI提高企业服务效率
微软正在利用AI的能力为Dynamics 365企业应用套件客户提供全新功能。该公司在Iginte会议上宣布了一系列新功能，专注于将智能引入业务之中，包括专为领域客户服务查询设计的预置聊天机器人。
包括惠普和梅西百货在内的相关客户已经在使用新的聊天机器人来帮助处理客户查询，以便客户得到更快的响应。微软计划在未来发布更多的AI功能，不过其并未提供详细信息。
对于那些不想购买整个Dynamics 365捆绑软件的客户，微软将其产品分解成以订阅为基础的可单独购买的模块。该公司首先从人力资本管理套件Talent开始。其被划分成了两个模块化应用Attract和Onboard，分别针对招聘和雇佣过程。
顾名思义，Attract旨在帮助公司找到合适的候选人，并为他们的申请池提供资料。Onboard旨在帮助新员工熟悉业务内部系统，以及培训和团队建设。
在未来，微软将会提供更多的此类型产品，客户无需购买整个套件，只需要购买一两个模块即可。
微软还进一步加强了LinkedIn和其CRM产品Sales之间的联系。很快，销售代表就可以通过Dynamics 365直接发送InMail，并将专业社交网络中的档案图片导入到其CRM的联系人记录中。
【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】10月12日报道（编译：福尔摩望）
人工智能
美国CRM人工智能软件工具提供商 Spiro 获 300 万美元种子轮融资
据外媒消息，总部位于美国波士顿的CRM人工智能软件工具提供商 Spiro 宣布获得了一笔 300 万美元的种子轮融资，领投方为 Geekdom Fund，参投方包括New Harbor Capital、Hyperplane Venture Capital和MassVentures。截止目前，该公司的融资总金额达到了 450 万美元。
记者还了解到，Sprio 公司的目标，是要把自己的CRM软件产品卖给那些对CRM“不感冒”的传统企业。事实上，过去困扰CRM发展的一大原因，就是所有信息都需要企业安排人力资源手动录入，而且每次信息更新也需要手工进行调整，即耗时又浪费资源。而利用人工智能技术，Sprio 公司推出了一种“主动式CRM”平台，利用与企业邮箱的智能整合，他们可以分析电子邮件发送的内容，然后自动创建和更新客户个人资料，这种强大的自动化功能大幅降低了繁琐的数据输入操作。现阶段，该公司已经获得了来自制造业等传统行业领域里500多家企业客户。
本文作者：Farmer
来源：鸵鸟创投媒体（微信：wechuangye）
人工智能
是炒作还是现实？人工智能究竟如何颠覆财税和审计行业？
《经济学人》杂志曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位。排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。在大多数人还认为人工智能离我们还有些远的时候，人工智能在财税和审计领域的应用已经开始全球范围进行大范围的试水和应用。
威科集团（Wolters Kluwer），这家超过180年历史的百年老店，一直以来致力于为包括财税、审计、法律、金融和医疗的专业人士提供解决方案的供应商。
9月20日，由荷兰威科集团主办的2017威科国际财税论坛论坛上，威科集团财税与会计事业部首席技术官和资深副总裁布莱尔.迪芬（Brian Diffin）和以《人工智能
和机器学习在全球财税行业的应用》为题，分享了威科在财税领域人工智能的最新发展趋势。威科集团财税审计事务部产品管理副总裁巴斯.克尼佛斯特（Bas Kniphorst）展示了威科集团人工智能和机器学习的先进创新产品CCH iQ。
会后，记者对布莱尔.迪芬（Brian Diffin）和巴斯.克尼佛斯特（Bas Kniphorst）进行了专访。以下是访谈内容：
问：威科集团有哪些基于领先技术和云服务的业务板块？
答：威科集团为财税和审计专业人士提供基于云技术的解决方案。我们的客户通过云技术解决方案进行客户管理，保证信息安全。这些云服务包括：
• 随时随地进入业务、项目的智能终端；
• 高效部署任务并轻松添加各类功能和特性；
• 通过高度安全、抗外界干扰和专业管理的IT基础设备保证客户的商业正常不间断运转。
问：AI在财税和审计行业的应用会对整个行业带来什么影响吗？
答：财税和审计专业人员已经开始感受到人工智能和机器学习对其日常工作的改变了。在很多方面，财务和审计确实是人工智能能够发挥作用的典型代表。财税审计行业的特点是有很多结构性的数据，这就为机器学习提供了非常大的便利。未来，传统行业的会计师、税务师将需要提升自己的业务技能，保证自己的能力走在前列，并且开发更多的增值服务。因为基础的数据录入、转录和翻译等工作将会被智能化的系统所取代。
当然，这个行业被人工智能改变主要体现在，将会有更多的工作模式的创新和更有价值的服务，同时入行门槛也将会被改变。从前一位会计师通过计算器、表格、软件去处理数据和报告，用网络进行搜索，但未来随着这些工作的效率大幅提升，对会计师的要求将会史无前例的高。话虽如此，这个行业中“人”的因素并没有消失，会计师将通过人工智能这样的技术为他们的客户提供更有价值的增值服务，换句话说，我们相信人工智能在财税审计这样的服务行业会创造更多的机会和需求。
问：在美国企业财务服务市场中的应用现状是怎样的？在威科集团的商业版图中，AI有哪些具体的应用案例？
答：威科集团代表质量和精准，这也是客户找到并且信任我们的原因。我们的服务无论是从效率和附加值角度都极为有效，基于客户巨大的数据量和智能化的需求，我们通过减轻密集型的手工作业——比如将相关信息进行编译形成可用信息来帮助客户节省时间。
威科集团的CCH iQ 是税务和财务行业领域最早基于人工智能技术的解决方案，重新定义了会计事务所如何利用云技术发展业务。CCH iQ的分析工具匹配上百件年积累下来的税务事件以及该事件可能对客户产生的影响。自动化沟通模块生成一份执行方案，这份方案解释了客户受到特定税务事件的影响，并且提出可行的下一步解决方案，再提示用户如何由此给他再带来新的业务，这些才是给用户的一个完整的方案。
除此之外，我们还看到AI技术在用户支持领域的机会。今天，当一个客户遇到一个问题，它们可能会用到很多网站、文档、设备以及应用去解决问题。这就是客户以及我们客户支持部门工作人员的一个痛点。我们目前正在使用整合了AI和机器学习技术的聊天程序，为客户和内部工作人员提供一份基于彼此没有任何关联的多个数据库和知识库中搜索出来的结果整合起来的一体化信息来应对需要解决问题。
问：威科在中国有哪些竞争者？
答：中国的人工智能技术发展的很快，在美国的大学里，无论是斯坦福还是伯克利，顶尖的学者中到处都是中国人的影子。威科在中国的竞争者，说实话我们还不知道在哪里，目前中国在这个领域有很多新的、小的创业者，他们都非常优秀。如果有机会，我们非常愿意和中国的技术公司合作。
问：在财务和税务服务领域，基于规则的机器学习和神经网络，哪种技术应用的更多？
答：人工智能和机器学习技术发展的十分迅速，但目前机器学习的应用案例明显多于神经网络的应用，主要因为发展成百上千节点的高端神经网络的时间和成本很高。
相比而言，一个基础的机器学习算法可以应用在不同的输出模型中。 输出量越大，机器会变得更聪明更准确。比如，用算法去识别会计单据和税务表格中的变量数据，并且将数据传输到另外一份文件或者合规表格中看起来是非常合理的应用。其中最重要的是有大量的输入数据。
神经网络在财税和审计领域的应用有很多设想，但目前我们仍然要测试这些想法的商业可行性。
来源：36氪，作者：Simone。转载或内容合作请联系zhuanzai@36kr.com；违规转载法律必究。
人工智能
以后让人工智能安排你去合适的岗位，而不是老板
编者按：本文作者Tim Chatfield是Jitjatjo的联合创始人兼CEO，Jitjatjo是一家利用人工智能技术为纽约市的餐厅、酒吧、场馆和酒席承包商等雇主，在紧急时刻找到合适又随叫随到的临时员工。尽管作为一位CEO他时刻不忘PR自己公司，但是他在这篇文章中介绍，类似的雇主和人力资源服务公司要如何利用人工智能技术快速找到合适的人，这个过程很是有趣，似乎说明了，在人工智能系统中，收集到足够大量又可用的数据，才是王道。坦白说，看完文章之后的我反而觉得，人在职场上的每一次行为和评价都被记录，实在太可怕了。
雇主每年要看成千上万的简历，面试成百上千为候选人。这个过程其中涉及到海量数据，可以说是超过一般人能处理的量。就算今天的老板们再聪明，也不免发生看走眼的时候，毕竟人总是会犯错的。
所以我们才需要AI。
接近一半（46%）的招聘人员认为，招人最难的部分是，你要如何从一大堆乏味的简历中，挑选出合适的候选人。人工智能和机器学习很可能会改变此局面，它们可以大幅提高招聘人员筛选简历和给候选者安排合适岗位的效率。
将人才信息数据化
酒店经理需要招聘酒保、服务员、洗碗工等前台后厨一大堆岗位，同时要安排他们的工作时间。究竟谁能在要求的时间内工作，谁应该在什么时候做什么事？
AI如果想要解决类似问题，招人的恭喜首先需要构建一个数据集（人才库），里面记录着候选人的各种属性，并持续更新。更重要的是，你需要有一款数据驱动的能够上传到系统的员工简历系统，里面包括了候选人的背景。这些背景包括候选人的技能、爱好、住址、工作经历、空闲时间，还有雇主对他的评价。
提供临时雇员的人力外包/人力资源公司，需要将没什么从业经历的人派去不同的岗位，方便形成一个数据库。最终，当岗位和员工们的数据积累到一定量的时候，AI就可以非常准确地分析数据，并为某个岗位推荐最合适的候选人。
这就有点像Netflix 和 Amazon 等平台上的个性化推荐引擎。系统不会给你推荐最好的电影、最好的产品或最好的人，而是根据客户以前的挑选历史和评价，挑出你最喜欢的、最有可能选的人。
分析员工的长处
AI能做的不仅是简单地匹配公司和候选人，还可以帮你选出最守时、最有经验、最全能甚至是最圆滑的员工。它还能找出，哪位员工在高度时间压力下，还能有稳定发挥。如此一来，公司可以根据客户不同的需求，做出合适的安排。
这个过程跟市场营销人员利用谷歌、Facebook和Twitter上的用户行为数据，针对特定消费人群调整营销方案的道理类似。未来，我相信会有越来越多的公司通过开放API的方式共享数据，招聘人员就能更加深入地分析申请人。目前，人工智能抓取的还主要人力资源行业比较表面的指标。
展望未来
我们在过去几年看到，许多突破性的新技术在人力资源落地。比如FirstJob推出自动化招聘机器人Maya（时刻不忘PR自己公司的创始人），它可以将招聘过程中75%的流程自动化，评估完应聘者们之后进行排序，并自动安排面试。
本文翻译自 venturebeat.com，原文链接。如若转载请注明出处。
人工智能
当人工智能遇见企业 SaaS，Salesforce 为销售云业务开发三项全新服务
距离 Salesforce 推出其 AI 产品 Einstein ，已经过去了一年时间。在庆祝 Einstein 一岁生日时，Salesforce 为其销售云（Sales Cloud services）企业用户开发了3项全新功能。
这里简单介绍下 Salesforce 旗下的7个主要产品方向，Service Cloud、Sales Cloud、Marketing Cloud、Community Cloud、Analytics Cloud、IoT Cloud 和 APP Cloud。分别为企业的客户服务，销售业务，市场营销，数据分析等各个领域提供帮助。
在这些新功能中，Einstein Forecasting 会基于 Salesforce 中所存储的企业用户数据，通过机器学习帮助销售主管预测他的销售团队在接下来的时间段内会有何种表现。其目的是帮助经理们在制定团队销售目标时不要感性地猜测，而是依据公司历史、团队的过往销售数据科学预测。
Salesforce 也会为销售代表们开发新功能，Einstein Opportunity Scoring 会给团队指出哪些销售交易是最有可能成功的，哪些可能会失败。从而给销售代表们指出应该把时间花费在哪里，以提高效率。
Einstein Email Insights 会用自然语言解析销售代表邮箱内的邮件内容，指出哪些邮件是重要的，并应该如何回复。从理论上讲，这应该会帮助人们不再错过关键信息。尤其是邮箱中堆积了太多的垃圾来信时，销售们很容易把握不住重要用户信息。
目前这三项功能都处于试用阶段，预计将在明年年初推出这一功能，价格也会于那时公布。除了这些新功能，Salesforce 还会为人工智能领域公司投资一笔5000万美元的专项资金，Highspot, Squirro, 和 TalkIQ 是第一批接受此笔融资的企业。相比于其他竞品，在人工智能领域最大的优势在于其沉淀了多年的企业用户数据，未来 Salesforce 可能还会通过收购来进一步扩充其数据量。
来源：36氪，作者：徐宇。转载或内容合作请联系zhuanzai@36kr.com；违规转载法律必究。
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