[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
2015.11.11 | Google

11月10日在日本東京舉辦的Google亞太活動Alphabet集團執行董事長施密特(Eric Schmidt)視訊出席活動時,表示Google 的下個發展重心 - 將是機器學習。

Google 機器學習已經從實驗室裡的技術發展成有數十億使用者的科技,現在看機器學習的應用面就像在 2010 年時看行動應用,機器學習已經從理論進化成實際應用。Google 搜尋、YouTube、Google 翻譯、Google Play 都已經運用機器學習技術。

Google不斷強調機器學習不是單單一種模式,而是一種工具,能夠廣泛應用在生活各種領域的重要革命性工具。「機器學習」思考,讓員工不在做機器可以執行的工作,把大腦從日常Routine中解放出來,執行更具創造力,想像力的工作。這不僅是Google產品端的革命,也是內部公司文化的革命。

施密特大膽地說,「如果你希望你的數據安全,那就存到Google來。」數據搜集是機器學習的關鍵,Google非常注重數據管理,隱私保護一直是Google很在乎的議題,有強大加密技術保護數據。

但從 2014 年起歐洲地區吹起一股「反美科技」浪潮。以 Google 等科技巨擘為首,等美國科技公司侵犯隱私,蒐集他們的線上搜尋資料,用來宣傳廣告。而當Google轉向機器學習時代,需要大量多元的資料訓練機器,數據是外界對Google機器學習領域的最大質疑,尤以歐洲為甚。雖然Google再三強調不會將使用者的數據商業應用,但這也許是「搜集」與「使用」上的定義不同,這也是Google在歐洲面臨的最大挑戰。以下是施密特演說重點整理:

圖說明

(圖說:Alphabet 集團與董事會執行董事長施密特。圖片來源:Google)

1.我不認為要讓電腦模仿人腦

我不認為要讓電腦模仿人腦,大腦神經元太多,模仿大腦做人工智慧太複雜。但我們可學習大腦如何記憶,利用在機器學習上。機器學習對我而言,重點在讓人類不用再做機械性事物,如製造業產線工人或打字員等。

因為電腦有大量運算能力,運算的效果如果比人更好,像開車這件事,那就教給機器開就好了。或是讓機器來做醫生,是不是比人更好?提供更準確的診斷? 因為機器不會疲勞但是人會。

機器學習需要投入大量技術與資源,要把問題轉換成機器學習能解決的題目並不容易,然而一但轉換成功,將會顯著成長,多餘的工作將會消失。

2.邪惡機器人總出現在電影中

外界總認為當機器人越來越像人,機器人可能對地球造成危害,就像電影《關鍵報告》一樣。但我認為只有電影才把機器人描述地這麼邪惡。在實際應用中,人類可以透過演算法控制機器人執行正常任務。

人類創造的機器人應該都是好的機器人,可以幫忙打掃,澆花、做家事,這種機器人是大家最想要的。

3.下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力

工程師不再需要自己Coding,而讓電腦去寫,這是下一代的程式設計人員的挑戰。下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力,因此注重數學教育的亞洲人才比歐美人才更具競爭力。

我最近去了一趟韓國與中國。韓國經濟在放緩,因此強調創業精神振興經濟,推行機器學習創業。在中國我花很多時間拜訪政府部門,雖然很多人說中國經濟增長減緩,但中國的經濟潛能還是非常之大的。

機器學習最大的挑戰就是全球上網的人還不夠多,要有更多網路覆蓋,讓貧窮的亞非國家與弱勢群體能上網, 網路是一種巨大的現代化力量。

4.電腦視覺(Computer Vision)的診斷辨識即將超越人類視覺

去年九月,Google 研究團隊「GoogLeNet」發表了一篇關於神經網路(neural network)的論文,名為「全面啟動」(Inception),因為這個神經網路的運作原理就類似電影「全面啟動」中夢境的分層概念。系統可以透過 22 層的電腦視覺運算,找出最相關的圖像,捨棄不重要的部分,進而分析出不同的物件。

舉例來說,當 Google 相簿辨識一隻貓的照片時,首先會辨識出這是一隻「貓」的線條與顏色,接著發現眼睛與耳朵,經過這樣一層層複雜的偵測,最後完成辨識。

機器學習也將比人類更能預測使用者喜好。例如,雖然我的朋友們可以透過音樂類的 App 推薦我最新的當紅歌曲,但是人會跟不上流行,而機器卻永遠能提供時下最熱門的音樂。

跨領域的機器學習將有更顯著的效果:機器學習將能有效改善其他技術現有的問題,或是加快解決問題的速度。

延伸閱讀:
1.Alphabet集團執行董事施密特:無人車和機器人都不算什麼,機器學習才是我們在做的事。
2.施密特:機器學習五年後將應用到所有產業

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溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍
溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍

隨著生成式 AI 工具快速普及,使用 AI 生成圖片、文案與影音素材,早已不再稀奇;真正困難的是,如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感,還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏,進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過,有一家成立不到 5 年的團隊,卻憑藉著這項能力,吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台 蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手,正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務,創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴,不只是生成 AI 影音內容,而是從行銷目標出發,運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程,突破過往內容與數據各自為政的盲點,這才是它真正讓企業買單的關鍵。

#1 創造智能
除了預算大幅減少、製作效率提升外,林慧珍指出,現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。
圖/ 創造智能

串起行銷斷點,打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察,是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出,企業行銷工作往往交由不同廠商負責,從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理,各自使用不同工具與平台,導致資料散落在各處,形成一個個看不見的行銷斷點,一旦成效不如預期,很難釐清問題究竟出在哪一個環節,是素材無法打動消費者、投放策略失準,還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是,用自家產品去解決客戶的問題,但我們想的不只是解決問題,而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標,」林慧珍強調,也因此,創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域,希望從內容、互動到會員經營,串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端,創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗,快速產製出 AI 影音內容,協助品牌放大聲量、吸引目標受眾;接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求,不受時間、地點與語言限制,提高互動與成交機率;最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產,透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制,持續深化顧客關係,將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試,快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外,創造智能還能為企業創造兩大價值,第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。」林慧珍指出,創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明,團隊許多成員原本就來自專業影音團隊,長期協助企業製作導流影片,因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上,累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例,團隊並非直接交由 AI 工具生成內容,而是先分析目標受眾的偏好,再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍,營造「似曾相識」的共感,引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握,正是創造智能團隊多年累積的內容經驗,也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面,團隊則負責研發系統,以滿足企業多元行銷需求。例如:創造智能自行開發的「AI 導演模板」,不僅能快速生成高度擬真的影音內容,還可以依據品牌的不同需求,快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式,協助品牌進行 A/B Test,找出最能吸引消費者的內容。同時,還能依照不同社群平台需求,自動延伸出不同秒數與尺寸的版本,讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是,從企劃發想到完成影片,最快約一週即可完成,不僅大幅縮短製作時程,也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程,從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是,透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為,AI 的價值不只是回答問題,而是深入既有的工作流程,以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說,創造智能在與百年家電品牌合作時,先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心,透過 LINE CRM 建立會員數據基礎,依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄,自動完成會員標籤與分群,並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積,再進一步串接 Facebook 等社群平台,讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動,逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前,雙方合作已進入第二階段,將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務,整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成,不僅縮短服務時間、提升案件處理效率,也讓 AI 的角色從單純的客服工具,進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式,也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人),並匯入產品知識與各國出口法規,讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題,更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程,不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月,減少 30% 以上真人處理成本,訂單成交率提升 25%-32%,

#0 創造智能
某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人)為例,AI已經可以回復日常問題的70%,真正優化前端開發的營運效率。
圖/ 創造智能

未來,AI 工具將持續演進,但企業真正需要的,始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信,唯有整合技術、內容與流程,並站在企業角度思考,AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司,創造更有溫度的智能夥伴。

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