「每個人都在說，卻不知道誰做了。每個人都認為別人在做，所以每個人都聲稱自己在做。」這是美國心理學及行為經濟學家丹・艾瑞利在他的推文中對於大數據的描述，所以大數據和AI究竟是什麼？它們又是如何影響我們的生活？
網路催生了大數據，大數據催生了人工智慧。科技飛速成長之際，人們對於被AI取代的顧慮也隨之增加，大數據兼具了容量、速度、多樣性和真實性等優勢，逐漸滲透於我們的日常生活中。隨著大數據愈發完善的發展，有了大量資料庫的支持，AI的時代已然來臨。AI最著名且極具標誌性的事件無非就是Google人工智能程式–AlphaGo於2016年， 以4勝1負擊敗世界棋王李世石一事。該事件不止引起全世界的關注，使越來越多原本對於人工智慧抱持著無限美好憧憬的人們開始擔憂未來是否會被AI取代，更讓神經科學及深度學習的概念進入公眾的視野。在和棋王對弈的過程中，機器人透過觀察與記憶棋王下棋的方式與套路，在電腦中建立大數據資料庫，再透過由人類編寫的自我學習程式以及以人工神經網路為架構的深度學習模式形成機器人自身對於圍棋對弈的演算法， 最後靈活運用於任何棋局中，輕鬆打敗世界棋王。你可能會和我，或任何對圍棋外行的人想得一樣，認為看似並不複雜或不精準的圍棋不足以構成被AI取代的恐懼。然而，不斷突破人類極限、擴展科技發展的科學家並不會輕易妥協和滿足於取代世界棋王。
BioMind天醫智，是中國國家神經疾病人工智能研究中心研發的全球唯一腦部疾病輔助診斷產品，在腦疾病中可作為輔助判讀電腦斷層掃描(CT)與核磁共振(MRI)的工具。 2018年，在神經影像AI人機大賽中，和25位來自中國各大醫院的資深醫師進行兩回合的腦腫瘤、腦淤血及腦血腫的影像診斷比賽，天醫智最終的診斷準確率高達87%，於十五分鐘內正確診斷225張，遠遠高於醫師團的66%準確率，且醫師團花費的時間多了將近一倍。AI的影響小至傳統遊戲，大至攸關人命的醫療，如此震懾人心的真實數據讓人 無法忽視AI發展的優勢以及潛在的隱患。這件事也讓許多醫療人員對於曾經深信不疑是無法被取代的想法逐漸動搖。
人工智慧是否已然逐漸取代人？
現在的我認為答案是否定的，從過去的工業革命可見，當時的產業轉型並未造成全球人口大量失業，但不可否認的是，人類勢必要轉往更高價值的工作。從過去勞力被取代，到現代的智慧被取代，至於未來情感是否被取代？沒有人敢保證會或是不會，但我始終深信生命體之間獨有的靈魂以及意識，是數字無法透過計算等量代換的，是再大量的數據砌成的高牆都無法比擬甚至超越人與人之間緊密連結的。醫學方面，我認為未來AI並不會完全取代醫學，但將AI作為輔助醫療絕對是能增進效率和漸少成本（時間、金錢、人力...）的不二法門，科技可以朝著精準醫療及健康互聯網的方向發展。關於精準醫療，隨著醫療需求的提升，醫療資源相對稀少，要將資源準確分配給最合適的病患以達到最小程度的浪費。精準診斷的需求是提供即時、專一且準確的診斷治療生態系，再搭配分群最適化治療，提升個體治療的有效性。健康互聯網則是將各式各樣的疾病數據建立資料庫，數據包括心跳、血壓等健康數據，個人化數據如基因、代謝，醫療數據如病歷和病史、醫學影像及診斷、用藥等...，並建立類似健康風險管控系統，這樣除了可以提供最合適的照護，更能達到健康預測和疾病預警，在發生急性嚴重疾病（如主動脈剝離、心肌梗塞、腦中風...等）時可以把握黃金治療時間進行有效搶救。
然而AI也不完全萬無一失，我認為AI會面臨的挑戰有以下三種：一，AI透過普遍現象推論的預測可能不符合單一特殊個體，這也和第二點有相似之處–數據量不足時，AI的效能非常有限，AI在擁有多方面資料的大數據時，的確能達到靈活運用大量資料。反之，若數據量不足，極其少見的特殊個案將不在AI的靈活應變範圍內，造成判斷失誤。最後，智慧財產權的盜取風險造成數據可能被操控，當機器人在人類的指令下自我學習及演算時，我們給予AI的自由可以成就他的靈活及多樣性，卻也同時代表缺乏管理者的控制時，有心人士若給予AI新的指令，在經過其本身深度學習，最後會出現的結果將不堪設想。
現代管理學之父–彼得・杜拉克曾說：「處在劇烈變動的世代，我們無法駕馭變革，只能設法走在變革之前。」AI在醫療上還是有一定的侷限性，因此醫者是否會輕易被完全取代，我也不知道。但正如達爾文的適者生存論，能存活的物種不見得是最強或最聰明的 ，而是最能夠對變化萬千的環境作出最快反映的物種，因此很確信的是，懂AI的醫生一定會取代不了解AI的醫生！