22日有一則有關「UBI（Usage-Based Insurance，駕駛行為模式基礎保險）的新聞
（https://udn.com/news/story/7238/3607901?from=udn-catelistnews_ch2）。主要訴求點是「不需另行安裝車載機具，就能研判出駕駛人的風險類型高低進行保費之定價，且不涉及個人隱私與無安裝成本，保費更合理」。
這則新聞讓筆者想起，之前看了兩本滿有意思的好書。一本是去（2018）年9月才出版的《AI醫療大未來》（李友專著、好人出版）；另一本是2016年出版的翻譯書—《暢銷書密碼：人工智慧帶我們重新理解小說創作》（Jodie Archer、Matthew L. Jockers著、雲夢千里文化創意出版）。
這兩本書都跟AI大數據有關，根據《AI醫療大未來》作者李友專的說法，面對高齡化與少子化的衝擊，醫護人員需要照顧的病患「越來越多」、民眾能被分到的醫療資源「越來越少」。所以，如果能夠徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術，才有機會解決長期照護及其他醫療的重大問題。
事實上，不論是傳統醫療，從民眾就診（門診或急診）才開始的整個流程，或是更早階段的疾病風險預測與監控，一旦導入醫療AI的應用，不但能讓人手不足的醫護人員，提高醫療品質，更可以達到完善照顧病患，提高病患滿意度的目標。
至於另一本主題完全不同的書，卻是充滿的趣味及發人省思。《暢銷書密碼》的作者，實際用AI大數據的方式，比較了歷年來《紐約時報》暢銷書排行榜裡的小說類書籍，並且從歸納分析中，找出了許多「暢銷的密碼」。
舉例來說，所有暢銷書作家平均會在小說前40％的篇幅中，只用上4個題材；而非暢銷作家，則平均會放進6個題材。至於小說的情緒轉折、文字運用及人物塑造，也都關係著作者所寫的小書，是否能夠受到最多讀者的歡迎。
而且，作者根據人工智慧所訓練出來的「電腦模型」，更可以拿來精準預測一本新寫的小說，是否能夠成為暢銷書之列，且達到80％-90％的精準度。這在出版界「幾乎是以『賭』的方式來預測暢銷書」的做法完全不同。
筆者之所以特別舉這兩本書做為例子，是想在即將到來的農曆春節長假期間，讓讀者們仔細思考一下：在AI時代來臨之際，自己在投資理財與就業上，會有哪些的影響及因應？至少筆者認為，理財大眾可有以下3大方向思考：
思考方向一、AI機器人會取代自己的工作嗎？那麼，自己又能從哪一方面「因應」，而不被取代呢？綜合多位專家的說法，目前AI應用最好的，其實是「AI大數據分析」，而不是那個有手有腳的「機器人（Robot）」應用。
而且，根據《改變未來的秘密交易（大是出版）》一書的說法，儘管機器人經過訓練，幾乎人類所會的，它都「無所不能」，但是，「機器人的弱點不多，其中一個是鋪床（將被子摺襖、收攏、拉緊）」。
而麻省理工的教授Erik Bryniolfsson、Andrew JcAfee、Daron Acemoglu及David Autor合作發表了一個結論—如果將所有工作依「手工、認知」與「例行、非例行性」進行4個欄位的劃分（請見下圖），那麼，機器人有潛力做到其中的三個半。且「大多數工作都會被機器人佔據，只剩臨時的醫生與超市主管，解決機器人處理不來的偶發問題」。
圖、涵蓋所有人類工作舉例：
| 非例行 | 例行 |
手工 | 居家照護 | 工廠組裝線工作 |
認知 | 構思廣告或寫書 | 追蹤存貨 |
以上的意思是：如果是純需要「手感」的工作，像是中醫復健專科醫師（極需嫻熟的經驗與手感），或是「管理機器人，並處理機器人所無法處理問題的人或主管」，恐怕才有可能免於被機器人取代。
那麼，人類是否真的會因為機器人的全面接管而「失業」呢？《暢銷書秘碼》一書也提到，儘管電腦可以將眾多事實與文字，進行不同的排列組合。但電腦寫手與人類作家的最大差別就在於「人性與感情」。
而以下《暢銷書秘碼》一書作者的回答，或許也可以給許多擔心未來工作會被機器人搶走的民眾，一個指路明燈：「如果有一天，電腦真人腦聰明了，而所謂聰明便是看腦袋裡累積了多少數據與事實，並且機械式地記誦…但這是『書獃子』的聰明，你靠這些技能是沒辦法寫小說的，因為小說家的優秀之處在於創意與批判思考。用電腦寫作來代替傳統的小說創作，只有在不成章節的小紙片上才值得一哂，而其實電腦寫作最適合的型態正是如此—創造出一些令人發噱的隻字片語」。
簡單來說，如果將人的各個功能或工作進行分拆，都一定可以找到一個功能更強大的電腦或AI機器人。但是，一旦將以上工作統整起來，也許每一個人類會面臨的強大競爭者，是好幾台的電腦或機器人組合。所以，人類如果想要不被機器人給取代，或是可能「薪水只剩下原本的10％」，就必須努力「加強機器人所不擅長的領域專長」才行。
思考方向二、在投資上，如果自己的工作會被AI機器人搶走，那麼，可以從AI的潮流中，找到什麼樣的投資機會，並把失去的工資給「賺回來」？對此，筆者也是比較看好AI大數據分析，而不是那些有手、有腳的機器人。在此同時，由於大數據分析要能更加準確，最主要的關鍵就在於「資料量大」。因此，越是人口多國家的大數據分析商業應用模式，也才更具競爭優勢。
對此，筆者看好中國大陸相關企業，又更甚於美國企業。因為，這是13億的龐大人口，對上只有3億人口的大數據分析，除非美國相關企業，能夠吸引到全球更多消費者的使用，否則，大數據分析的應用商機，恐怕還會略輸一籌（筆者對此的預測是：美國可能吸引到的，是已開發國家的消費者；而中國大陸除了自身的消費者外，還有其他新興國家，沒有發展大數據分析優勢的地區使用者）。
當然，投資中國大陸不但有不少的限制，且也會因為大環境（中國大陸經濟景氣）不佳，而有不小的風險。但如果把投資期間拉長來看，投資報酬率應該是相當可期的。
思考方向三、AI時代可以盡享便利，但生活便利的背後，也許是「被控制」，一般大眾又該如何不被控制，或深受其害？現在已經有不少企業，為了獲利更多，莫不透過大數據分析，以掌握消費者的「脾胃（喜好）」。
也許有不少讀者認為，讓廠商精準掌控個人的喜好，好像也不是一件壞事。例如當廠商知道消費者的消費喜好與慣性之後，不待消費者真正下單，就可以提早將商品送到消費者的眼前。
然而，過多的便利不僅讓個人更不動腦思考外，還有可能讓自己未來的一舉一動，都被廠商「牢牢掌控」。甚至，還有可能因此而「深受其害」或「損失更多」。
就以透過穿戴技術而獲得使用者的相關資料為例，就像《改變未來的秘密交易》這本書的作者所說：「各種穿戴技術對於那些已經很健康的人來說，這只是在確認我們已知的資料而已—我們身體很好、運動量也夠。但對於不健康的人來說，這是在掩飾其他居心。監控身體並不是為了健康目的，而是替不健康的人貼上標籤，以便在未來取消對他們的醫療援助。透過穿戴技術記錄與匯集而成的資料，可能被保險公司與英國國民保健署利用，拿來拒絕、取消醫療計畫或利益賠償。蒐集資料之舉，表面上是為了你的利益，但事實上這是用來對付你的武器」。
該書曾舉2016年，英國Admiral保險公司開始「爬」駕駛新手的臉書貼文（例如貼了多少開趴時喝醉的照片），來評估他們對其他駕駛造成的風險，並用此資料來進行車險的定價。
儘管臉書後來阻止Admiral保險公司，繼續用這些資料定價，但該書的作者就反問：「既然保險公司都可以蒐集模糊的照片，再把它們變成『資料』來決定保單，那當提供醫療保險的公司拿到『資料』，例如你上個月吃了幾次麥當勞之後，又會做出什麼事來」？
對此，筆者個人的看法是：水能載舟，亦能覆舟。儘管AI大數據的運用，對民眾來說是一大便利（對民眾日常食衣住行育樂，甚至是健康醫療方面來說，都將更為有益）。但過於便利之後，到底是福？是禍？恐怕還嚴重依賴「經營者的良心」。
然而，企業經營者幾乎都是「在商言商」的生意人，他們的老闆主要是大股東，而不是真正使用的客戶。因此，民眾在享受大數據分析所產生的便利與好處之餘，似乎也應該開始認真思考「便利」與「副作用」之間，該如何才能「取得平衡」了！
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