《富泰有方》ＡＩ涵盖自动系统（例如自导机械人）、机器学习（基于庞大数据量的算法图
形识别）、标签学习（使用图片加快图形识别）和深度学习（例如使用神经网络推导结论，包括
基于较小的样本）。结合对ＡＩ的使用，机器如今已能够识别语言和图像，回覆口头和书面询问
，成为如象棋和围棋等博弈的大师，并且能够在复杂和不断变化的路径中来去自如。
　　尽管ＡＩ何时首次「被发明」仍存在大量的争议，但毋庸置疑的是，ＡＩ如今已相当成熟和
先进，常被应用于生活各方面，其中包括：
　
＊电商匹配消费者与商品和服务（定向营销）
＊语音识别助手，例如亚马逊的Ａｌｅｘａ或苹果的Ｓｉｒｉ
＊诈骗监测，以个人金融为主
＊过滤电子邮件和其他应用中的垃圾邮件
＊人脸识别（例如通过人脸识别取代密码，以启用智能手机、平板或电脑）
＊用于汽车的导航应用
＊医疗健康、仓管及建筑业的机械人应用
＊诊断分析，例如放射学
＊自动（无人驾驶）汽车和汽车安全功能（例如自动制动）的发展
＊文件起草（例如市场营销文件）
＊人工智能和创新经济
　
　　经济学家早已洞悉，生活水平的持续提高将要求不断地创新，可帮助持续提升生产效率。纵
观人类历史，创新可分为人力资本（人类专业知识）或实物资本（更好的工具，从而更有效执行
任务）的改良。
　　然而，ＡＩ却不符合这些分类。ＡＩ能否提升人类的知识、技能或智力，或能否为劳动者提
供更好的工具提升效率仍有待商榷。相反，ＡＩ将取而代之。换言之，传统创新可提高现有劳动
者的效率，使他们「更聪明」，为他们提供增加产出的工具，或以更高效的机器代劳。
　　但并非所有前期创新均可取代人力。例如，印刷和后期出现的互联网可提升劳动者的技能与
知识，从而提高效率。因此，从经济学的角度上看，其中一个最大的问题在于ＡＩ在生产中是倾
向于补充，还是取代人类。
　
＊如何投资ＡＩ＊
　
　　创新通常引发财富发生快速的巨变：石油业的洛克菲勒、汽车业的福特、个人电脑的盖茨，
以及社交媒体的朱克伯格。另一方面，一些曾经一度家喻户晓、备受华尔街青睐的名字，随后则
泯然众人，成为电脑、互联网和社交媒体时代被淘汰的一员。
　　我们汲取的教训是，颠覆性创新既可为人创造财富，也可使人一贫似水，要及时区分两者几
近不可能。我们建议投资者在该行业分散投资，捕捉ＡＩ主题的潜在收益，避免把时间浪费在区
分之上。
　　与此同时，投资者需要更深入地了解广泛的主题如何可应用于选股，如何创造额外的收益潜
力，因为这些主题通常难以衡量。主题投资为宏观决策留有一定的空间。与传统的主动型管理相
比，深谙主题投资或许能够赚取更高的利润。《富兰克林邓普顿投资香港联席主管　黄德泰》
　
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