台灣AI發展落後是其次,重點是具體方向還沒有頭緒

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現在鬧得沸沸揚揚的AI議題,或許台灣該關注的不是挹注規模或是時間,而是具體方向,不要像亞洲矽谷以及其他產業計畫一樣,政府每年挹注超過三億美元,但具體要做什麼,恐怕沒幾人答得出來。

台灣方面過去一個多月來動作頻頻,一方面陳良基部長與唐鳳政委、杜奕瑾攜手揭開「台灣人工智慧實驗室」,另一方面陳部長亦提出新政府將投資50億台幣在AI研發上,而被批為規模過小。而最受矚目的自然是杜奕瑾歸台討論台灣未來AI發展,另一方面,台灣許多企業和機關亦合作組成了「人工智慧產業促進會」,但亦有評論家指出台灣的瓶頸在於硬體廠的老舊思維

現在鬧得沸沸揚揚的AI產業議題,其實大家說得都有道理。以現在看來,台灣政府和民間的計畫確實規模不如許多先進國家,而且時機也晚了不少。

但是,敝人最關注的還不是挹注規模或是時間,個人最擔心的還是在於具體方向沒有頭緒。就如同亞洲矽谷以及其他產業計畫已開始運作,政府每年挹注超過三億美元,但是具體到底要做什麼,恐怕沒有幾個人答得出來。

什麼是AI?

筆者過去曾粗略地聊過AI的一些基本觀念,簡單而言,AI根本不是一種產業,也不是一種技術,甚至不是一種功能,而只是一種互動的理想狀態。現在的人已習慣只要任何能將人類的工作自動化的系統,都稱之為有「AI」。

但事實上,AI又不是味精,不是建置甚麼系統只要抓一小把「AI」撒上去就可以創新、獲利。

真正的AI其實方法很多種,而方法又根據不同的產業、不同的領域、不同的媒介,會有截然不同的研究和實作方向。打個比方,電腦視覺、自然語言、機器人路徑規劃、詐騙預防等都可以算是AI的應用領域,但是各方使用的實作方法根本格行如隔山。若是隨機將幾位「AI」工程師全部抓到同一間房間討論事情,九成九的時候,這些工程師的產品領域、參加的研討會都不會有交集。

當市面上許多「AI」產品都已經推出了,才在討論說要成立甚麼促進會、實驗室,重要性還是其次。當人家都已經在用投石器攻城了,你的首要之務恐怕不是成立個「槓桿原理促進會」或「槓桿原理實驗室」,而是應該問問自己下個攻占的據點何在、對方有甚麼可利用之弱點,並根據其決定發展方向。

所以說,大家先不用去思考我們是不是在發展AI,不妨先討論討論台灣現在有甚麼產業仍然有動能和競爭力,然後再根據個別產業去研究如何用自動化科技去提升這些產業的競爭力。

台灣目前AI應用面的瓶頸

台灣是真的沒發展出AI技術嗎?當然不是。大部分AI技術要起步,從公開學術論文中都有一定的基礎。尤其現在許多領域如深度學習(Deep Learning)的方法日新月異,研討會幾乎都是產業界和學術界攜手並進,若台灣積極參與,不出幾年也能夠孵育出有商業價值的技術和平台,陳部長提及之50億元其實也不無小補。

問題在於台灣不是發展不出軟體技術,而是台灣沒有市場和應用面去接應。當台灣的經濟沒有能力去消化AI技術產品,那不要說50億台幣,就算砸了50億美元都不扶不起來。

目前台灣許多國內的產業和應用面,本身已效率低落、毛利薄如蟬翼,根本無法支撐AI的發展。

現在亞洲矽谷計劃主打智慧城市,其實這說起來也算是AI大顯身手的好舞台,但在台灣,要用智慧城市去拉拔AI,是非常困難的。主要原因有兩個:首先,智慧城市需要官民的密切配合,這正巧說到了台灣的痛處。台灣各官方單位的外包體系極度不透明,其中買辦單位又多,實際上做事的N次轉包單位只分得到菜渣。試想,投資AI的研發成本不少,如果連承接標案根本沒有利潤,智慧城市的「智慧」解決方案不可能會有著落。第二點,就是房地產價格與商業價值脫節,完全扼殺民間參與任何智慧城市或都市科技應用的意願。台灣許多縣市的不動產購置成本,遠高於不動資產可產生的營運商業價值,即使有相關智慧科技可以協助都市自動化,民間根本沒有動機去投資。

若提到利用工業4.0去提升台灣的AI實力,問題也很明顯。當台灣電子業有「毛三到四」之說,而中低製造業面臨亞洲鄰國競爭而節節敗退,請問有誰願意掏錢出來投資AI、購買智慧工廠解決方案?

教育訓練,也是一個AI技術的重要應用面,但是台灣師資供過於求,不但錄取率低、薪水也不高。當多請幾個人比投資自動化學習系統還便宜的時候,AI在台灣自然也不可能會切得進去這種產業。

幫台灣的AI產業找出路

當然,這樣說,有不少人會推說應該多給予鼓勵,「至少有做總比沒做好」。或許,但是在兵臨城下時就不該繼續打高射炮了。台灣不是沒有技術能力去發展AI,而是台灣幾乎沒甚麼產業有意願去投資AI。在這種情況下,再多幾個促進會、再多幾個實驗室也於事無補。

台灣政府和產業界的首要之務,是整合出一個非常具體、有利可圖的實用案例(Use Case),然後傾全力去做好做滿。

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