[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術
[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術

我一直不認為我是人工智慧的專家,但是前陣子跟一些台大資訊工程系的教授們聊天,有位很資深教授突然說,「談到人工智慧,林宜敬是這方面的專家,哪天應該請他來我們系上給個Talk。」

我受寵若驚,一時會不過意來。稍微想了想,才明白過來,原來我們公司的語言學習產品是基於數位語音分析技術的軟體,而數位語音技術一直被許多人認為是人工智慧的重要組成元素。

但我自己不會覺得我們的軟體是個人工智慧產品,因為我對這個產品背後的技術太熟悉了,我知道它能做什麼?不能做什麼?我知道它有什麼缺陷?有什麼潛力?

對於一個我了若指掌的程式,我只覺得它是一個程式,不覺得它有任何的「智慧」。但對不清楚程式運作原理的使用者來說,說不定還真能感受到這程式的「智慧」也說不定!

人工智慧與潛水艇

拜AlphaGo以及AlphaGo Zero 等圍棋軟體之賜,人工智慧議題真是熱門極了,不但有許多年輕軟體工程師投入,也有許多非軟體專業的思想家們開始討論人工智慧對世界的影響(我甚至還看過一篇精神科醫師寫的,介紹AlphaGo演算法的文章。)

早在三十多年前,我在台大資訊工程系讀書的時候,人工智慧就紅過一陣子了。

那時候,社會學家在討論人工智慧對未來社會的衝擊,經濟學家在討論人工智慧會不會造成大量的失業,哲學家在討論人工智慧的道德問題,也有人在討論人工智慧算不算真正的智慧,電腦究竟會不會思考?

最後電腦軟體界的前輩戴克斯特拉(Edsger W. Dijkstra)教授看不下去,出來說話了,他說,「關於電腦會不會思考的這個問題,差不多就跟潛水艇會不會游泳的問題一樣重要。」(The question of whether Machines Can Think is about as relevant as the question of whether Submarines Can Swim.)
此話一出,讓我們這些電腦科學界的人樂壞了。

因為自古以來就是這樣,真正懂的人默默做研究,忙著在尋找科技上的突破;而一些一知半解又愛出風頭的人,總是會搶到話語權,提出一些虛無飄渺,又似是而非的議題迷惑大眾。

那些愛故弄玄虛的人提出一些很哲學性的假議題討論,於是Dijkstra就用很哲學性的話回應。

剛好最近台灣要自己造潛水艇了,不知道半瓶子水的智者們會不會出來討論「台製潛水艇究竟會不會游泳?」

人工智慧與關聯式資料庫

那這一波的人工智慧變革來勢洶洶,就只是一個幻象嗎?

當然不是,這一波人工智慧浪潮的最大意義,是機器學習(Machine Learning)技術的普及化,讓昔日遙不可及又高不可攀的技術,變得人人可上手。

現在的年輕工程師很難想像,在四十年前,關聯式資料庫(Relational Database)也曾是一個充滿想像,但遙不可及的技術。

早在1970年代,IBM的Codd就已經發展出關聯式資料庫所需要的完整數學理論,大家都覺得那個理論很好,但當時的電腦太慢了,任何執行關聯式資料庫的電腦都會慢到像當機。所以那個年代,沒有人把關聯式資料庫應用在商業程式上。

但後來電腦硬體越變越快,到了1990年代,即使個人電腦也能執行關聯式資料庫程式,而SQL語言又讓使用關聯式資料庫的程式變得非常簡單,人人可以上手。

到了今天,使用關聯式資料庫已經變成工程師的基本技能,不是什麼特異功能。

同樣的,在十年前,機器學習也是一個遙不可及的技術。任何機器學習的模型訓練工作都會讓電腦慢到像當機,而撰寫機器學習相關的程式更複雜,除了人工智慧領域裡的高手與高高手之外,一般人無法理解,也無法撰寫。

但是現在GPU被廣泛的使用在機器學習的訓練階段。GPU處理機器學習的速度,是CPU的十倍、百倍甚至千倍,因此在個人電腦上開發機器學習程式已不是問題。

而TensorFlow及Keras等系統,又讓機器學習程式的撰寫變得非常容易。

依照我自己的經驗,安裝並學會Keras跟TensorFlow,然後開始寫一些簡單的影像辨識程式,大概只花了我一至兩個禮拜的時間。而且還是在我一邊上班、一邊找時間學習的狀況下。

要製造一部汽車很難,但是要學會開車不難;要寫一個關聯式資料庫系統或是Keras機器學習平台很難,但是寫SQL資料庫程式或是Keras機器學習程式一點都不難。

所以機器學習技術的普及化,是這一波人工智慧革命的真正意義。說不定十年後,軟體工程師懂機器學習技術,就跟懂關聯式資料庫一樣稀鬆平常,只是基本技能的一種。

人工智慧與變魔術

魔術不是真的魔術,只是變魔術的人讓觀眾產生錯覺,覺得他有魔法、不可思議的事情發生了;人工智慧不是智慧,至少在現在這個階段還是如此,只是開發人工智慧程式的人讓使用者產生錯覺,覺得程式有智慧、不可思議的事情發生了。

以iPhone的Siri做例子吧!幾年前Siri剛發表時,許多人覺得Siri有智慧,因為你問她幾歲?結婚了沒有?願不願意當你的女朋友?Siri都能對答如流,使用Siri的宅男們就覺得Siri是有智慧的。

我不是Siri的開發者,但是我猜,Siri的開發者就是預期會有一些宅男問這樣的蠢問題,所以就開發過程中特意的訓練Siri,讓Siri可以應付宅男們特別愛問的那幾個蠢問題,然後錯覺就產生了,大家就覺得Siri是有智慧的。

但是跟Siri混熟之後,我想很少人還會覺得Siri真正有智慧的。Siri可以幫我們打電話,Siri可以告訴我們問天氣預報,Siri可以幫我們訂Pizza,但是超出一個範圍之外,Siri就只會上Google,找一個網路連結給我們。

為了推廣產品、為了做宣傳,人工智慧的軟體必須做的很炫,然後像是變魔術一樣,讓我們覺得它是有智慧的。

但隨著人工智慧技術的普及,當我們對這些程式越來越熟悉,也許我們就不再覺得人工智慧程式那麼神奇,那麼有智慧了。

也就是說,當我們不再覺得人工智慧程式有智慧的時候,也就是人工智慧真正改變這個世界的時候。

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關鍵字: #Siri #機器學習
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大巨蛋經濟商機無限 : 如何提升台灣運動娛樂產業?緯來董座李鐘培:先整合生態圈
大巨蛋經濟商機無限 : 如何提升台灣運動娛樂產業?緯來董座李鐘培:先整合生態圈

臺北大巨蛋啟用,也為台灣運動產業帶來更多新機會。緯來電視網董事長李鐘培在 NMEA 新媒體暨影視音發展協會舉辦的「2025 亞洲新媒體高峰會」上登台演講,從賽事現場談到產業鏈,梳理運動產業的挑戰與機會。

他指出,在大巨蛋完工前,各球團每年大約虧損新臺幣 2 至 3 億元;但場館啟用後,職棒生態因為有了更大的舞台而出現新契機。以觀賽人數為例,啟用前每年約 180 萬人次,啟用後成長至 373 萬人次。「中華職棒自 1989 年成立,走過 35 年,如今終於有了能夠凝聚全民認同的『Team Taiwan』!」在他看來,大巨蛋帶來的不只是硬體升級,更讓外界重新看見:運動賽事具備連結城市、串起家庭與驅動產業的可能性;只是熱度能否延續,考驗才正要開始。

號召各界投入運動經濟

「運動賽事是團結社會、凝聚向心力的重要催化劑。」李鐘培說。但催化劑要發揮作用,前提是舞台與參與能形成規模;否則再高的熱度,也可能在分散中迅速消退。

他以職籃為例,回顧「合」與「分」對賽事影響的落差。如 SBL 白館全盛時期,觀眾甚至站在冷氣機上觀賽;後來聯盟分裂,觀眾分散、收視也分散,整體聲量隨之下滑。「只要聯盟之間能夠有效整合,整體產業就有機會出現跳躍式成長。」他強調的不是單一聯盟的成敗,而是當賽事要走向更大規模,整合始終是繞不過的門檻。

NMEA
圖/ 數位時代

當整合成為前提,制度與資源如何接棒,也就成為下一個關鍵。隨著體育署升格為運動部,且由具運動員背景的部長領軍,也振奮了運動界。其中,運動部成立「運動贊助媒合平台」,提供多達 74 種賽事,讓企業與個人贊助者得以依條件參與投入,並爭取企業減稅比例提升至 175%、減稅實施期間拉長至 10 年;此外,為表彰長期投入者,自民國 98 年起也持續辦理「體育推手獎」。

對此,李鐘培也特別感謝贊助體育的數百家企業。他認為,每一塊獎牌的背後,都有贊助單位的支持與祝福;而支持若能更穩定地進入制度與市場循環,選手與賽事才更有機會被看見,也走得更遠。

四大策略,助攻運動娛樂經濟

不過,產業要長出可持續的動能,還得回到「誰把賽事留在場上、留在螢幕上」。李鐘培直言,電視媒體願意轉播體育賽事,其實背負的是連年的虧損。在沒人看得到的地方,他坦言:「基層賽事沒人要播、國際賽事成本極高。緯來體育台成立 28 年,就有 27 年都在虧錢,已經虧損 24 億。」

但要讓體育走得更遠,光靠單一電視台苦撐不是辦法。因此,李鐘培主張產業必須合作,共同打造賽事、娛樂、觀光的國際生態圈,「將餅做大、共榮共好。」他以他山之石提出四大策略方向:科技導入、在地深耕、城市品牌、跨界合作。

例如:美國快艇隊新主場 Intuit Dome,透過科技化建置、轉播技術升級、球場智能化,優化整體觀賽體驗;在地深耕則關乎球隊如何成為城市文化的一部分,如 LeBron James 的街頭彩繪壁畫「洛杉磯之王(The King of LA)」,即以球星形塑城市識別;跨界合作則可結合知名 IP 與社群經營,如 MLB 美國職棒大聯盟與日本超人氣動畫《鬼滅之刃》的聯動,都是擴大參與的做法。以及,新加坡封街舉辦 F1 賽事,打造「賽事+娛樂+觀光」的國際生態圈和體驗,帶動完整產業鏈發展。

回望台灣,他認為運動產業有無限可能,但需要各界共襄盛舉。他拋出一個具體想像:「若 U18 等基層賽事票房不佳,是否可由公部門購票,邀請國中小棒球隊孩子進場觀賽,讓選手與觀眾共同感受國際賽事氛圍?」同時,企業也可支持基層運動與偏鄉體育,作為 ESG 中「S(社會)」的重要實踐:如緯來體育台在上屆亞運承諾協助選手圓夢,包含支持運動團體、年邁教練與偏鄉運動設備等。

NMEA
圖/ 數位時代

整合,讓台灣運動再次偉大

談到更長遠的發展,李鐘培再把視野從運動賽事拉高,綜觀台灣在更大產業版圖中的位置。以規模來看,臺灣 2024 年運動產業產值約 257 億美元,與美國約 5,200 億美元、日本 775 億美元、韓國 552 億美元相比,仍有相當大差距。

同時,儘管台灣出口總額已超越日韓,但其中約 80% 集中於半導體與高科技;相較之下,影音內容的國際化仍有巨大潛力。目前臺灣內容出口僅佔總出口約 0.2%,日本約 1.99%,韓國約 1.96%。

日本《鬼滅之刃》劇場版創下影史紀錄、全球票房達 6.4 億美元;韓國 BTS 則為韓國帶來約 46.5 億美元經濟貢獻。若臺灣內容產業能達到 2% 的出口占比,規模將達 128 億美元,仍有約 8.6 倍的成長空間。

而要走到那一步、讓內容走出去,媒體端也必須面對收視生態的結構變化。李鐘培指出,收視從無線三台時代,走到有線電視百家爭鳴,再到數位串流時代,關鍵不在頻道競爭,而在觀眾收視習慣與載具轉移。媒體必須自省內容是否具跨世代吸引力;廣告上則需整合電視的品牌效果與網路的轉換導購,協助客戶達標,同時避免過度置入影響觀眾體驗。

演講最後,李鐘培仍把焦點放回「整合」:號召各界持續共襄盛舉,成為運動員與運動產業最穩定的後盾。在大巨蛋啟用之後,賽事與內容的下一局如何開展,關鍵不只在一場比賽的熱度,而在於是否能成功整合資源,讓台灣運動、內容及娛樂經濟能乘勝而起,衝出更好的成績。

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