人、機器、創造力
人、機器、創造力
2016.10.31 | Google

人工智慧的發展,已經不再只是科幻小說,這些場景,真實地發生在可以預見的未來。Gartner最近出了一個報告,探討在物聯網時代,企業要如何服務不是真人的顧客需求。因為在兩年之內,可預期會有越來越多物件內建的人工智慧,開始代表人類與企業互動、溝通或尋求服務。冰箱空了,會主動開始幫你補貨;你的洗衣機會知道自己需要維修;你的智慧汽車會知道你要加油;你的家用機器人可能會聽你指令,幫你聯繫家中事務,在網上做日常採買。以後的世界,是消費者需要習慣在電話那頭服務你的對象是個Message bot;企業也需習慣來要求服務的對象可能是物件自己,或是受主人所託的人工機器人。在這樣的世界裡,企業回應服務和溝通的方式會有什麼變化?

在創意的應用上,今年春天,日本一家廣告公司開發了一個人工智慧的機器人(AI-CD) 做為創意總監。上個月有一個大車拼:AI-CD和真人的創意總監比稿。他們各自為一個薄荷糖品牌構思廣告片的創意,然後由觀眾投票選出贏家。最後比拼的結果是真人創意總監的作品,以54%好感度險勝。

對這個結果我不意外,我對人類的創造力依舊充滿信心。即使人工智慧將來能夠打敗真人圍棋高手,但,起碼在現今這個階段,超凡出眾的創造力,應該還是人類勝出。然而,真人創意總監的作品,只以54比46差距險勝人工智慧,不禁令人思考,人工智慧再發展下去,會到什麼境地?《魔鬼終結者》(The Terminator)裡,天網決定毀滅人類的那一天,到底會不會到來?

Google的人工智慧大師和未來長—雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil)

這周在矽谷,有幸和Google的人工智慧大師和未來長(Chief Futurist)雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil)見面一個小時,親耳聽聽他對未來的見解。這位寫過多本關於人工智慧未來的作家,也是傑出的科學家和發明家,從他九零年代的著作《The age of spiritual machines》到2006年的《The Singularity is Near》,都是高度爭議性的科幻小說或電影。他也是多項專利的發明人:第一個掃瞄機,第一個給盲人的讀書機,第一個商品化的閱讀機,自動轉換閱讀的文字為可理解的演講內容,第一個可以合成平台鋼琴音質的音樂合成器。他對於未來的預估:2029年起,科技的進步可以逐步刺激免疫系統,延長人類的壽命。到2045年,人類生化科技的發展可以幫助人治癒癌症或進入長生不死的境界。

他的科學運算和預估的時間軸,是基於指數增長的理論(Exponential growth),他認為很多創新的變化,都不是線性增長,而是幾何增長。如果人類大腦的限制,是因為大腦皮層的容量:當有一天你的大腦皮層可以植入奈米量子,讓你的腦子像有Wi-Fi功能一般和雲端容量連結時,大腦神經元可以發生的運算及功能將無所限制。當人工生成的仿大腦新皮層可以和人腦連結,增強人類的大腦時刻來臨,人類的未來將進化到一個新的境界。今天的手機,連上雲端後可以做的事情,在十年以前都是無法想像的,這些都是科技進化下引領的指數爆漲。成長的速度從來都不是線性運算,在資源和周邊條件結合的狀態下,複利成長(或衰退)才是常態。以這種速度發展下去,2045年機器智慧就會高於人類智慧的總和。人類如果善用人工智慧,會讓自己的人生更早就有不同的視野和可能性。

他認為,人工智慧的成長和未來,關鍵在於我們對人腦結構和運作方式的了解。人腦不只有理智、計算和邏輯的能力,也有主宰情緒、感受、記憶和創造的區塊。因此,人工智慧遲早可以模擬人腦,自主發展創造力和想像力,而不只有理性、運算和邏輯的功能。

「什麼時候人工智慧的創造力,可以讓他們說故事說得比真人好?」我問。「不是每個真人都能說動人的故事,所以這個問題很難回答。」他笑了。「但是2029年以前,人工智慧就可能把故事說得比一般人好。」

如果他的預估屬實,對創意型的行業會有什麼影響?在12年之內,創意和文化的產業會發生多大的結構變革?創意對人生的吸引力在於它的獨特和原創力,如果所有的創意過程都能被模擬,這個世界會不會因為充滿陳腔濫調而令人窒息?還是,這個世界會因為擁有更多富有創造能量的心靈(雖然不見得是人類),而變得更有趣?

我想我們不到未來臨近的時刻,都很難知道答案。但有一件事很清楚,就如同銀行裡面負責基本動作而不創造附加價值的職位都將會消失一樣,在創意公司裡負責基本動作而無法創造高策略價值的職位,也都在即將消失的500萬份工作裡。

創造和創新就像衝浪。你必須在對的時刻躍上浪頭,否則只能被浪頭淹沒。

關鍵字: #人工智慧
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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