近年來大數據、雲端服務、5G 發展迅猛,AI 已然形成完美風暴,很多人覺得 AI 很重要,但也有人解讀 AI 是另外一種泡沫。然而過度樂觀與悲觀並不都是好事,對此,台灣人工智慧學校營運長同時是台大創創中心導師蔡明順認為:「你必須要有能力看穿到底什麼是 AI ,很多人會把現在所開發出來的產品都冠上 AI XX,這是過度包裝,容易讓 AI 被過度吹捧,導致有無法實際落地的危機。」

什麼是人工智慧?

在踏入 AI 領域前,我們要知道什麼是 AI ?

首先,AI 需要有分析的能力,第二,AI 要能做學習,可以透過數據不斷優化。再來, AI 要能做調適和推理,舉例來說,許多晶片設計是基於模型,而這些模型也是一種推理引擎,我們會把模型設計在硬體上,例如 AI + IOT,這就是 AI 的應用。最後,AI 要能做決策,這和資料科學之間的差異在於,AI 要能做到決策自動化,以目前市面上看到的產品如 RPA 機器人流程自動化、AutoML 決策自動化引擎等,都是 AI 在決策自動化的初級應用。

AI 創業上的兩種機會 — AI 產業化、產業 AI 化

那麼,如果想做 AI,該從什麼角度切入?

從 2018 年開始,每年都會有 AI 百大新創,其中又可分為 AI 產業化與產業 AI 化,前者是把 AI 技術做基礎型、通用型、跨行跨領域的應用,例如人臉識別、語音辨識、自然語言處理等技術;後者是指產業再加上 AI Plus ,通常專注於產業的垂直場域,透過 AI 來協助產業升級。

AI 帶來的改變還有:過往我們在解決一個問題時,通常是用人的思維來使用工具。AI 剛好反過來重新調整人機協作的比例,導入 AI 後可能有六到七成的工作內容變成是自動化決策,僅有三成是透過傳統人工來完成,當人機協作的比例調整後可能會產生的擔憂是 —— 人類的工作會不會被取代?

對此蔡明順認為:「人類有 AI 沒有的東西,那就是創造力、終身學習的能力, AI 基本上你賦予它什麼它就會定型在那裡,但人類寶貴的地方在於人類可以同時間學習很多東西,因此人類只要肯不斷學習,不用擔心被 AI 取代。」

AI 的機會點在哪裡?

「沿用舊地圖,發現不了新大陸」蔡明順認為未來想做 AI 的團隊需要思考的是客戶想要什麼?這沒有標準答案,但只要你注意大環境的變化,消費者行為改變,競爭環境的新物種跨域者,你就有能力挖掘機會的切入點。

  1. 一般新創公司可能會認為台灣場域經濟規模太小,要不然我往中國發展去。然而,如果把東亞的地圖轉個彎,會發現台灣剛好位在東北亞與東南亞的中心,也就是說當新創團隊想要把產品國際化時,除了思考前往中國外,也可以思考北方的日韓市場,或是廣大人口的東南亞市場。
  2. 中美貿易戰下台灣產業佈局從 G20 轉向 G2 。因應國際貿易變化,未來的產品設計可能要有兩套版本,分別是美國去中化、中國去美化,團隊可以思考看看自己所處的產業和領域(如供應鏈、生產製造)有沒有這樣的機會,也許Made in Taiwan 反而是一種新的優勢。
  3. 疫情衝擊下的產業發展。疫情衝擊後各產業如何回復,哪些產業會是 AI 發展的新藍海,舉凡:線上零售、食品外送、零接觸的新科技、遠端醫療、線上視訊串流媒體等產業,都是在疫情期間正向成長的產業。
TEC 導師專欄分享 | 科技引領變革,人工智慧當道,新創在 AI的機會點在哪?——台灣人工智慧學校營運長 蔡明順_2

迎接 AI 世代,我們該擁有什麼心態 ?

最後,蔡明順提到人工智慧事實上還有很多機會,很多路要走,蔡明順也給新創團隊建議:「以前做什麼是因為生活需要、現在做什麼是因為轉型重要,以後做什麼是因為客戶想要」,新創團隊需要思考的是:先從微觀開始,做正確的事,找到優勢所在、資源所在和願景所在的交集。

最後蔡明順也鼓勵任何對 AI 領域有興趣的朋友,積小勝成大勝,有了「長期穩定」且「持續改進」的學習過程,一年後的你會比原本強好幾倍。

Leave a Reply