當(dāng)然，就像并不是所有人都認(rèn)同人工智能的出現(xiàn)給工作和社會(huì)帶來的是積極影響一樣（如Elon Musk等所倡導(dǎo)的人工智能威脅論），專家們對(duì)于企業(yè)是否真的需要CAIO也頗有一番爭(zhēng)議：

支持者：CAIO可以推進(jìn)AI的應(yīng)用并吸引更多AI人才

吳恩達(dá)認(rèn)為企業(yè)應(yīng)該設(shè)立CAIO這一職位的主要論點(diǎn)是：

首席AI官將能夠更好地確保人工智能應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的各個(gè)部分

由首席AI官領(lǐng)導(dǎo)的專門的AI團(tuán)隊(duì)可以幫助吸引緊缺的AI人才

同時(shí)，他還給出了企業(yè)在尋找首席AI官或人工智能副總裁的一些建議：

對(duì)人工智能和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施好的技術(shù)理解

具備跨職能的工作能力

具有強(qiáng)大的企業(yè)家技能

能夠吸引并留住人工智能人才的能力

吳恩達(dá)表示，有效的首席AI官應(yīng)該有管理人工智能團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)。由于人工智能進(jìn)化飛快，他們需要跟得上變化，但要求他們必須處于最前沿就沒那么重要的（雖然這能幫助吸引人才）。更重要的是他們能跨職能部門進(jìn)行合作，有搞清楚如何適應(yīng)公司已有人工智能工具的業(yè)務(wù)技能。

對(duì)此，曾在多家公司擔(dān)任國(guó)CIO和CTO的凱倫？勞森（Karen Lawson），在其發(fā)表的一篇文章也表示，CAIO將是企業(yè)吸引人才、優(yōu)化工作流程的重要角色，他們將進(jìn)一步推動(dòng)人工智能的實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

此外，來自NASA的Steve Chien也透露，他擔(dān)任人工智能負(fù)責(zé)人的Jet Propulsion Laboratory正在考慮開設(shè)一個(gè)CAIO的職位，領(lǐng)導(dǎo)該機(jī)構(gòu)在機(jī)器人、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的工作。他強(qiáng)調(diào)：“未來，每一位員工都會(huì)不斷思考AI可以幫助他們改善什么工作環(huán)節(jié)，同時(shí)，企業(yè)也會(huì)希望能有一個(gè)首席AI官能夠監(jiān)督和推進(jìn)所有這一切變化。”

反對(duì)者：企業(yè)實(shí)施AI 戰(zhàn)略并不是簡(jiǎn)單聘請(qǐng)一位CAIO就能解決的

相反地，AI公司Narrative Science 首席科學(xué)家、美國(guó)西北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授克里斯蒂安？哈蒙德（Kristian Hammond）則提出，“企業(yè)千萬別設(shè)首席 AI 官”！

他自稱是一名真正狂熱的 AI “信徒”，并且認(rèn)同在企業(yè)中有效部署 AI 的價(jià)值。但是，他也表示，雖然因?yàn)榧庇趯?shí)施“AI 戰(zhàn)略”而聘請(qǐng)懂 AI 技術(shù)的人來領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)工作，可能看起來符合當(dāng)前的趨勢(shì)，但這忽視了一個(gè)現(xiàn)實(shí)，即只有當(dāng)這一角色對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)問題和業(yè)務(wù)目標(biāo)有深入了解的情況下，創(chuàng)新計(jì)劃才可能成功。而這不是簡(jiǎn)單雇一名“首席 AI 官”就能實(shí)現(xiàn)的。

因此，他認(rèn)為，企業(yè)不需要首席AI官。需要的只是一個(gè)了解如何將現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)問題與懂得技術(shù)解決方案細(xì)節(jié)的人進(jìn)行溝通的團(tuán)隊(duì)。

對(duì)此，在“華爾街日?qǐng)?bào)”的采訪中，奇點(diǎn)大學(xué)（Singularity University）的人工智能和機(jī)器人技術(shù)負(fù)責(zé)人Neil Jacobstein也指出，與一個(gè)小團(tuán)隊(duì)探索如何用AI技術(shù)解決特定的業(yè)務(wù)問題相比，集中在企業(yè)中研究AI問題可能更為困難。

用他的話來說，“將技術(shù)的速度與團(tuán)隊(duì)的靈活性相匹配是非常重要的。如果在企業(yè)內(nèi)部又一個(gè)權(quán)威的AI專家，很可能造成每個(gè)人在工作中都要請(qǐng)示與他，這種工作方式不能像擁有強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的分權(quán)組織那樣快速有效�！�

首席AI官的6大職能和6大要求

事實(shí)上，在此之前，一些首席數(shù)據(jù)官（CDO）和有超前思維的 CIO 在企業(yè)中已經(jīng)扮演了CAIO的角色。以CDO為例，近幾年來大數(shù)據(jù)的發(fā)展使得CDO這一群體大規(guī)模增加，據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2019年90％的大型企業(yè)都將有一個(gè)CDO。而截止到2016年8月，F(xiàn)orrester調(diào)查發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)有近一半（45％）的大型企業(yè)在公司設(shè)立了CDO。雖然大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)之間有著緊密的關(guān)聯(lián)性，但是，首席AI官的職能仍然不能與CDO直接劃等號(hào)。

人工智能應(yīng)用專家葉偉志不久前也在其文章中闡述了首席AI官的6大職能，分別是：

理解／制定公司的戰(zhàn)略。即理解時(shí)代發(fā)展的大浪潮，基于公司的實(shí)際情況，找到合適的行業(yè)，進(jìn)行公司的戰(zhàn)略定位，同時(shí)基于公司的產(chǎn)品，使用合適的方法進(jìn)行分類（比如波士頓矩陣），從而制定不同產(chǎn)品的執(zhí)行戰(zhàn)略。

引入成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。引入成熟的機(jī)器算法，如，決策樹、隨機(jī)深林、邏輯回歸、SVM支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、K最近鄰、K均值、Adaboost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫等，但不需要去研究和提升算法本身。

收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。目前而言，機(jī)器遠(yuǎn)沒有達(dá)到人的能力，因此無法從紛雜的世界里面學(xué)習(xí)各種非標(biāo)準(zhǔn)化的東西，為了讓機(jī)器和算法快速地成長(zhǎng)，就需要專門的人員收集大量計(jì)算機(jī)可以理解和學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。

建立行業(yè)專家系統(tǒng)。主要就是利用通用的人工智能推理算法和能力，加上既有的行業(yè)特定知識(shí)作為邊界，把知識(shí)和推理能力分開。同時(shí)配合符合行業(yè)規(guī)則的可被計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機(jī)器在這個(gè)范圍當(dāng)中不斷地去學(xué)習(xí)挖掘深度的知識(shí)。最終這個(gè)專家系統(tǒng)，可以給企業(yè)提供重要的業(yè)務(wù)建議以及決策輔助。

使用成熟的人工智能產(chǎn)品。跟不同的人工智能產(chǎn)品廠家打交道，使用各種成熟的人工智能產(chǎn)品，包括硬件、傳感器、信息采集系統(tǒng)；機(jī)器學(xué)習(xí)框架，各種專家系統(tǒng)；機(jī)器人，系統(tǒng)，程序等。并選擇合適的產(chǎn)品成為自身企業(yè)商業(yè)拼圖當(dāng)中的一部分。

創(chuàng)新的符合用戶體驗(yàn)的循環(huán)。找到落地的用戶體驗(yàn)和實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值的場(chǎng)景，然后找到合適的商業(yè)模式，建立一個(gè)創(chuàng)新的循環(huán)。即數(shù)據(jù)－知識(shí)－用戶體驗(yàn)－新的數(shù)據(jù)。找到這樣一個(gè)循環(huán)往復(fù)的流，人工智能事業(yè)才能像滾雪球一樣往前滾。

基于此，企業(yè)對(duì)首席AI官具有6大要求，即能夠理解和執(zhí)行企業(yè)戰(zhàn)略、完全熟悉企業(yè)產(chǎn)品、理解人工智能技術(shù)、有設(shè)計(jì)和執(zhí)行商業(yè)模式大權(quán)利和能力、對(duì)信息和數(shù)據(jù)有足夠大敏感性、具有企業(yè)家精神。

因而，葉偉志認(rèn)為，目前，在企業(yè)中，最適合充當(dāng)CAIO這一角色的實(shí)際上是CEO。

不管有沒有首席AI官，企業(yè)都需要開始布局AI戰(zhàn)略

雖然專家們?cè)谑欠裨O(shè)立CAIO這一職位的問題上形成了兩個(gè)“陣營(yíng)”，但是，有一個(gè)廣泛的共識(shí)是，沒有人反對(duì)人工智能將徹底改變產(chǎn)業(yè)這一事實(shí)，大家普遍認(rèn)為，沒有盡早布局人工智能戰(zhàn)略的企業(yè)將會(huì)被時(shí)代所“拋棄”。

據(jù)麥肯錫最近報(bào)道，全球范圍內(nèi)對(duì)AI的投資一直保持著快速增長(zhǎng)，并將迎來下一波的中斷，早期采用者將獲得巨大的收益。舉幾個(gè)具體的數(shù)字，科技巨頭在2016年花了200億至300億美元進(jìn)行AI相關(guān)研究和收購(gòu)，并且預(yù)計(jì)每年將花費(fèi)6．5億美元招募AI人才。

不管有沒有首席AI官，考慮到人工智能的重要性，每一個(gè)希望未來盈利能力的企業(yè)現(xiàn)在都需要一個(gè)AI戰(zhàn)略。

而對(duì)于從業(yè)者而言，不管將來是否會(huì)有首席AI官這一職位，也許我們可以從現(xiàn)在開始，學(xué)著像一名首席AI官一樣思考。