被「人工智慧」侷限是很危險的,阿里巴巴王堅:語音辨識就不要再做了
被「人工智慧」侷限是很危險的,阿里巴巴王堅:語音辨識就不要再做了
2017.10.13 | 人物

人工智慧(AI)無疑是時下最熱門的趨勢焦點,不過有阿里雲之父稱號的阿里巴巴集團技術委員會主席王堅認為,人工智慧這個名稱是有問題的,可能造成誤導,恐怕會限縮大家對未來的想像。其中他特別點名:「語音辨識(speech recognition)就不要再做了。」

是機器智能,不是人工智能

乍看之下王堅的言論與世界產業大勢相違背,但他會這麼說也絕對不是想譁眾取寵,而是有其一套邏輯和道理。首先,他認為機器的智慧是人創造、訓練出來的,但那和人是不一樣的智能,就好像人可以訓練出警犬,但警犬的智能和嗅覺卻不是人類所賦予,而是天生下來就與人不同。

又或者,有些人認為人工智慧就是人類感官能力的延伸,因此有機器視覺、聽覺等等,但王堅問:「如果覺得狗是你的延伸你會不好意思是吧?牠也是搖搖尾巴你才知道牠聞到東西,不是牠的大腦連到你的大腦你才知道。」他說:「大家一定要像尊重狗鼻子一樣尊重機器智能,這是我堅定的觀點。」

阿里巴巴王堅.jpg
阿里巴巴王堅認為人工智能可能造成誤解,而機器智能則是理解新趨勢更好的說法
圖/ 阿里巴巴

但相比於糾結於字面上的對錯,王堅之所以堅持要稱機器智能(Machine Intelligence)而不是人工智慧(Artificial Intelligence)的關鍵在於,他認為人工智慧這個稱呼會影響人對未來機會的判斷能力,就好像「物聯網」這個名字讓許多企業將重心放在感測器上一樣。

「像台灣那麼多企業,他本身沒有時間和機會研究人工智能的背後含意,那大家都以為只能做語音識別,以為只有那是人工智能,那這就很危險。」王堅表示,如果事情真的是這樣,那最早開始做語音識別的是美國,其他人是不是就沒機會了?在他看來,這可能會讓人錯失那些機器做得到,但人做不到的機會。

「如果覺得太空以外沒有東西,那宇宙就不是你的、火星也不是你的;如果你覺得太空以外還有東西,那火星就是你的。」王堅真正在意的是大眾對這件事的認知,他認為一旦混淆了核心概念,代價可能就是失去一整個時代。

語音辨識不是最好的機會

那他又為什麼會建議台灣創業者不要去做時下最熱門的語音辨識?「我說做語音辨識一定是愈做愈沮喪,因為做不到100%,因為人也不是百分之百。」王堅這句話有點玩笑味,但其實是相當認真的。

舉例來說,去年阿里雲啟動杭州城市大腦的計畫,在一年內幫杭州市的行車速提高了15%。王堅相信在很多人眼中這只是微不足道的改變,但他說:「如果今天語音辨識提高15%,他都沒地方去提高了。」在語音辨識領域裡,努力的方向是降低辨識的錯誤率,依今天語音辨識的發展程度來看,那可能就是只能在那1%、2%裡面想辦法提升。

他強調,這麼說不代表語音辨識就不重要,實際上這件事還是應該要有人去做,但如果是從機會的角度來看,就應該要找出「對你最重要的機會」。王堅說:「就是為什麼我說這是一個被開墾了多少的土地,和沒開墾的土地的差別。」對台灣來說,如果把精力都花費在如何提高1%裡頭的15%,可能就會失去更大的機會。這才是他真正希望引發大家思考的問題核心。

阿里巴巴王堅城市大腦
阿里巴巴在城市大腦找到機器智能時代的機會
圖/ 何佩珊/攝影

跳出人工智慧的框架,探索自己的機會

而更大的機會在哪,王堅直言他沒辦法給答案,表示必須要靠個人獨立思考,「誰探索出來,誰得到機會。」這裡其實也要再回到先前他強調的「人工智慧」和「機器智能」的不同。「大家要從人工智能跳出來,看看機器能做什麼,這是關鍵。」他舉例,就像阿里雲為杭州打造城市大腦,才終於知道杭州的道路上每天有多少輛車,車都往哪裡去,這是過去就算派一百萬人去數數也算不出來的。

另外他也想提醒的是:「其實全世界都沒有完全看清楚這件事(指機器智能﹚,包括美國。」王堅這麼說是想告訴台灣創業者,對機器智能來說,現在就像燈泡才剛被發明的那個年代,其實還有很多應用沒有被發掘,還不到需要去跟隨別人的時候。「今天沒東西可以跟隨。」他說,「這是台灣年輕人非常重要的機會。」

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

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同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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