李開復:從機器的弱點找未來機會,讓 AI 人工智慧當你的「工具箱」
李開復:從機器的弱點找未來機會,讓 AI 人工智慧當你的「工具箱」

自從 Google 人工智慧(AI)系統 AlphaGo 打敗南韓圍棋棋手李世乭後,「人工智慧勝過人腦」的相關討論熱度也再次攀上了新高峰。人們不免開始擔心科幻小說電影情節就快成真,憂慮 AI 會奪走大量工作甚至逆襲人類,但稍微換個角度與心態,反過來想想我們能運用 AI 做些什麼、能從中找到什麼機會,也許才是現在更值得關注的重點。

AI 時代是顛覆的時代,50% 工作面臨轉型

「人工智慧是極端理性、吃數據長大的工具,」創新工場董事長兼首席執行官李開復在受訪時多次提到,「把單一領域、大量具有清晰標註的客觀數據丟進去,人工智慧就會快速學習,繼而預測、判斷、分類、決策」。這麼一來,好比 AlphaGo 就會知道該下哪步棋、AI 交易員會知道該買哪一支股票、AI 風險控管師會知道該不該借錢給你……等等。在人工智慧時代,大數據與深度學習(Deep Learning)之間密不可分,任何有大數據的領域就是發展 AI 的機會,當然也造成許多工作消失。

李開復認為,未來十年 AI 將取代 50% 工作,特別是重複性高、工作可量化成數字、思考時間不超過 30 秒等工作最容易遭到取代;以產業領域來看,擁有天然數字數據的金融業,將會是最快迎來 AI 變革的領域,接著還包括醫療、教育等領域,也都將面臨 AI 衝擊。不過,這代表 AI 時代等於失業時代嗎?我們現在能做的只有悲觀等著被取代的那天嗎?

對李開復來說,與其說 AI 會「取代」我們、搶走我們的工作,不如說 AI 是將工作「轉變成新的形式」。他認為歷史上所有劃時代科技必然引發人們生活方式的改變,加速推動人類發展並提高人們生活品質,儘管會有一定程度陣痛,但長遠來說,將重新調整社會結構與經濟秩序。「AI 幫我們做重複性工作、釋放我們去做更多該做的事情,」李開復說,「未來會是人類和機器共存,協作完成各類工作的新時代」。

機器的弱點是我們的機會

AI 在大多數領域有強大的能力,但不代表今時今日的 AI 已經無所不能了。李開復認為 AI 沒有同理心、沒有情感,不懂得什麼是美,無法關懷他人,也無法理解跨領域、常識及抽象事物,以現階段的 AI 發展來說,想跟人一樣舉一反三還太早,「所以 AI 的限制也成為最大的研究機會,」他說。

人們可以從機器所不能為的領域,找尋各種新機會或將工作轉型。李開復舉例,未來 AI 會比醫生更擅長看診,也能更客觀精準地診斷病症,而醫生的重要性在於能夠考慮病人及家屬心情,用更適合的方式解說病情,不像機器般冰冷地直接告知情況造成打擊。這樣的例子,就是人機合一協作的方式。「我們應將 AI 當成工具,學會駕馭它、使用它,」李開復說,「AI 在人類的應用可能發揮了不到千萬分之一,所以我們還有很大的空間去創造價值、捕捉價值」。

未來當所有行業都走向人機結合時,文科領域也是一條別具發展性的路,例如藝術、哲學、歷史、攝影、繪畫、創作等,這些能力一時不容易遭 AI 取代,當然這並不表示所有人都該去念文科,只是強調 AI 時代下讀文科也有出路和希望;另外像是服務業、志工等需要與人交流、關懷類型的工作,也都是 AI 時代下的機會。李開復指出,更重要的還是要靠人的想像力,「因為 AI 取代人類肯定會超過創造機會」。

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圖/ 科技新報

人工智慧像工具箱,裡面什麼都有

人工智慧是可以為人類帶來巨大改變的便捷工具,「AI 應該成為一個工具箱,要解決什麼問題,裡面就有很多工具可以使用,」李開復表示,在人工智慧發展初期,為了做出「工具」,因此對科學家的需求與標準都很高,隨著時間過去、工具完成之後,接下來便是教人如何使用工具,對科學家的要求門檻也會相對降低,「大家都要學會使用 AI,要把 AI 工具化讓大家都能用,而且要有商業化應用」。

為了讓更多人接觸到 AI、推動 AI 發展,李開復認為光靠技術是不夠的,畢竟 AI 是吃數據長大,一定要把數據開源,但很多公司都認為數據是自家資產而不願意對外開源,最典型的例子就是他口中所說的「七大黑洞」,包括美國 Google、Facebook、亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft),以及中國「BAT」三巨頭即百度(Baidu)、阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tencent)。

李開復表示,這些企業雖然擁有大量數據,但共享性不夠,什麼數據進去都像黑洞一樣出不來,所以創新工場希望以公開方法挑戰黑洞企業,試著找一些願意共享數據的公司,共同合作打造公開數據庫平台。「這是一個 code 和 data 的開源過程,開源會面對全世界,」李開復希望藉此也將傳統企業、學術界和學生全拉進去,希望大家能有個開源加數據的平台,以後可以自我摸索學習、提升就業能力,成為「AI 從事者」(AI practitioner),同時也幫助台灣學術界得以研究更多重要課題。

AI 是人類的工具,我們如何運用技術開創新的機會,才是當前最重要的事。李開復說,人們在 AI 技術的幫忙下,能省去做無謂工作的時間,進而獲得自由與體現價值,並能從中獲得幸福。AI 時代將以相當快的速度到來,與其擔心工作被取代而失業,或是臆測 AI 恐與人類對立、統治甚至滅絕人類,或許我們更應把握機會面對挑戰,積極找尋自我實現的新契機。

本文授權轉載自:科技新報

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晶片裡的「隱形守護者」!從車用、物聯網到AI人工智慧,看上峰科技如何靠I-fuse®打開新局
晶片裡的「隱形守護者」!從車用、物聯網到AI人工智慧,看上峰科技如何靠I-fuse®打開新局

在電動車的感測系統、物聯網中的無電池標籤,以及AI伺服器的高速記憶體修復技術中,都有一個極其微小、幾乎難以用肉眼辨識的元件,默默地發揮關鍵作用。它負責確保系統功能的正確運作,並保護資料的安全性。這個不起眼卻不可或缺的元件,就是「單次可燒錄記憶體」(OTP)。

想像一下,當你坐在自動駕駛的電動車裡,這台移動的智慧裝置正以每小時100公里的速度行駛。它的感測系統、電池管理與安全控制,全仰賴晶片裡的數十億個電晶體協同運作。然而在這些肉眼不可見的微觀世界中,有一個被稱為「功能保險絲」的關鍵元件,如果它的數據在出廠後因高溫或電壓變化而悄悄「跑掉」,將可能在高速行駛下可能造成無法挽回的危險 。

當晶片製程往先進節點發展,傳統OTP技術隨製程微縮而暴露出可靠度與壽命的瓶頸。過去在成熟製程表現穩定的方案,進入7奈米或更先進的製程後,讀取壽命竟從理論上的「無限次」驟降至僅能維持數秒,突顯現有技術難以因應先進製程需求,對需要長期穩定運作的車用與工業應用而言是不可承受的風險。作為矽智財供應商的上峰科技,正是專注於這項關鍵技術的代表之一,其專利OTP技術已被應用於車用電子、物聯網裝置、AI與高可靠性工業設備等多個領域,為全球客戶提供穩定且可持續的解決方案 。「我們的目標是讓OTP在先進製程中一樣可靠,甚至比以前更好。」上峰科技創辦人暨董事長莊建祥開門見山地說。

以電遷移取代爆炸,上峰科技重寫OTP的可靠性

不同於傳統電子熔絲(eFuse)依靠高電流「爆炸式」燒斷導體,或反熔絲(Anti-fuse)以高電壓擊穿氧化層,上峰科技的I-fuse®解決方案採用低於熔斷點的熱輔助電遷移機制。簡單來說,就是用較低的電流與電壓,讓金屬原子在導線內緩慢遷移並改變阻值,而不是粗暴地炸斷它。

莊建祥解釋到,不同於eFuse的「爆炸式」斷裂,I-fuse®的方式更像是一種「緩慢推動」金屬原子的遷移,過程溫和卻能精準改變阻值。因為沒有爆炸,自然就沒有金屬碎屑或自我接回的風險,編程狀態因此能長期保持穩定;而在過程中所需的電壓與電流也遠低於傳統技術,無需高壓電路與內建電荷泵,讓系統設計更簡潔、功耗更低。

他進一步談到,I-fuse®還能在讀取過程中模擬燒錄狀態,所謂的"假燒”,產生類似靜態隨機存取記憶體(Static Random-Access Memory, SRAM)的重複讀寫測試模式,對整個OTP區塊進行全面檢測,確保每一顆出廠的OTP在進入車用或其他高安全性應用之前,都已經通過完整的可靠度驗證,以達成"零缺陷”。過去十多年,I-fuse®已在多種製程節點完成驗證,包括成熟製程與高介電常數金屬閘極(High-k Metal Gate, HKMG)節點。2023年,上峰科技也曾宣布I-fuse®成功在12奈米鰭式場效電晶體(Fin Field-Effect Transistor, FinFET)製程完成矽驗證,不僅延續低成本與設計彈性的優勢,也證明即使在先進製程下,仍能以極小面積支援業界優異的低操作電壓,且無需額外光罩與電荷泵。

不過隨著製程微縮,金屬線寬與高度同步縮小,對爆炸式燒斷的OTP而言是嚴峻挑戰,卻讓 I-fuse®的電遷移機制更得心應手,莊建祥表示當線條越細,越容易在低電壓下完成燒錄,因此上峰科技有足夠的信心能直接從12奈米跨入7奈米,並規劃向3奈米、甚至環繞式閘極(Gate-all-around, GAA)與FinFET架構前進。

計畫助攻跨入7奈米,I-fuse®應用版圖持續擴張

上峰科技聚焦標準邏輯製程,I-fuse® 助力解決晶片製程轉換關鍵挑戰。
上峰科技聚焦標準邏輯製程,I-fuse® 助力解決晶片製程轉換關鍵挑戰。
圖/ 數位時代

而這次的跨越,正是因為有經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)協助。莊建祥坦言,對規模不大的IP業者而言,先進製程開發風險高、投入成本大,如果沒有外部資源挹注,很難同時負擔研發與驗證。「晶創IC補助計畫」不僅減輕了資金壓力,更讓上峰科技能集中火力解決7奈米製程的關鍵挑戰,包括更嚴格的設計規範與更密集的繞線限制。

「只要製程允許,我們的技術就能做。」莊建祥強調,I-fuse®採用晶圓廠提供的標準邏輯製程材料,不需改變製程或額外光罩,因此對製程轉換的適應速度遠優於其他OTP技術。「別人可能要花三、四年才能適應新的製程架構,我們幾乎可以無縫切換。」

OTP雖小但其用途極廣。在車用感測器中,它是確保不同零件出廠後能進行精準校正的關鍵;在 AI 伺服器與高速運算晶片裡,它能修補記憶體陣列中損壞的位元,延長晶片壽命;在物聯網無電池的裝置中,I-fuse®以極低讀取電壓(0.4V / 1µW)就能運作,適合能量收集環境。莊建祥更明確指出,I-fuse®未來將持續鎖定Wi-Fi裝置、微控制器單元(Microcontroller Unit, MCU)等對低功耗與高可靠性有高度需求的市場,與現有的車用與工業應用形成互補布局。

在全球晶片供應鏈中,OTP 是與輸入/輸出函式庫(I/O Library)、標準單元庫、靜態隨機存取記憶體編譯器(SRAM Compiler) 並列的「四大基礎 IP」之一,幾乎每顆晶片都需要。掌握這項技術,不僅是產品設計的靈活度,更關乎先進製程的導入速度與成本控制。上峰科技的策略是在穩固現有國際客戶基礎上,藉由「晶創IC補助計畫」加速進入7奈米,並持續向更先進節點前進。透過低功耗、高可靠性的 I-fuse®,讓臺灣有機會在先進製程OTP技術上,取得與國際一線供應商並肩甚至領先的地位。

「我們希望成為各種應用場景中,最可靠、最靈活的OTP解決方案。」 莊建祥說。從成熟製程到 7 奈米,從車用到AI與IoT,這顆小小的OTP正承載著臺灣在先進製程中的另一項關鍵優勢。

|企業小檔案|
- 企業名稱:上峰科技
- 創辦人:莊建祥
- 核心技術:專注於OTP矽智財的研發
- 資本額:新台幣2億元
- 員工數:46人

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵業者往AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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