[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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和泰汽車奪 IDC 數位生態系首獎!以 AI 數據中樞領航台灣車業新時代
和泰汽車奪 IDC 數位生態系首獎!以 AI 數據中樞領航台灣車業新時代

台灣車市龍頭和泰汽車,近年不只在賣車,更在賣「移動生活的體驗」。最新的里程碑,是和泰憑藉自建的 Hotai CDP(和泰智匯雲),整合集團十四家企業、七大品牌、三十三項數位服務,奪下 2025 IDC Future Enterprise Awards「Best in Digitally-Enabled Ecosystem」台灣首獎。這套系統不只是資料平台,更是撐起 MaaS (Mobility as a Service)轉型策略與 AI 營運的關鍵中樞。

「我們一直在想,當汽車交付出去,與顧客的連結不應該就此終止。」今年十月新上任的和泰汽車 MaaS 先進策略本部長韓志剛說。從這個問題意識出發,和泰讓傳統車業「會思考」、並推動整個生態系轉型。

Hotai CDP 打造台灣車業最大跨域數據平台

和泰的數位轉型並非一夕之間。真正的起點可以追溯到 2018年,當時公司內部開始反思,過去營運模式多半圍繞「車」,而不是「人」;顧客買車之後,接觸點幾乎只剩下保養與維修,難以掌握他的需求與生活場景。

同年,時任豐田集團社長豐田章男喊出「從汽車公司轉型為移動服務公司 (Mobility Company)」 的全球戰略,和泰遂從「移動服務」的思維出發,成立 MaaS 推進室,後來升級為 MaaS 先進策略本部,延攬具創新思維的企畫人才,組成約百人的專責團隊,首要任務不是再做新 App,而是整合散落在各子公司的資料,從「一台車一筆資料」轉向「一個顧客一個樣貌」。

Hotai CDP 以 One ID 串起集團所有數位服務,把顧客購車、iRent 出遊、yoxi 出差、HOTAI 購消費、去趣App規劃旅遊等足跡,從過去多組斷裂帳號統一回到單一識別之下。

韓志剛解釋,光是整合資料,就是浩大工程。團隊須先處理系統年代久遠、格式各異的問題,逐步完成資料清洗與欄位標準化,才能與各子公司協作建立統一辨識碼。同時,在個資法規與資安要求下,也一一補齊授權與同意流程,導入多層級權限控管、資料去識別化與簽核機制,並規劃通過 ISO 27001資安認證 與 ISO 27701 個資認證,打造可信任、安全的數據治理環境。

完成這些基本功後,Hotai CDP 成功串聯起950萬名顧客與 3,600 項行為標籤,成為台灣車業規模最大的跨域資料平台。對內,資料取得效率約提升六倍,估算每年可節省約 7200 人天工時;對外,已有超過 100 萬名顧客跨品牌使用集團服務,各品牌間的導流成果明確可見,為和泰的 MaaS 佈局奠定關鍵基礎。

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Hotai CDP 打造台灣車業最大跨域數據平台,為和泰的 MaaS 佈局奠定關鍵基礎
圖/ 和泰汽車

AI 賦能營運,從精準行銷到數據變現

更進一步的,還有 AI 賦能,帶動行銷、客服與商業決策形成持續學習的正循環。在行銷端,和泰運用 Hotai CDP 與 AI 模型分析顧客輪廓與行為,預測高潛力購車族群,再推播個人化內容,「從過去廣泛性發送行銷eDM,轉變為運用CDP數據進行分析與洞察之後再規劃促銷方案,引導顧客進入展間試乘;運用CDP輔助精準決策的這二年間,促成實際購車的成果大約有一萬八千筆,是過去的2.4倍!」韓志剛説。

服務體驗上,和泰以 TCS360 智慧儀表板串接顧客回廠滿意度、服務歷程與現場情境,再搭配現地現物觀察,各據點得以更精準調整流程,顧客滿意度因此穩定提升。在客服中心,系統流程導入 AI 摘要與客服案件自動分類機制,過去需人工逐筆輸入、分類的客服案件,改由AI進行自動識別摘要及分類建議,再交由人員判讀應對,如今作業效率提升67%,分類準確率也提升 20%,客服團隊能將時間用在更具價值的溝通與問題解決上,讓顧客的心聲更仔細、專注地被聆聽與分析。

深耕 AI 文化,讓數據成為企業語言

「2024 年開始,我們推動一系列企業級 AI 導入,而 MaaS 本部在其中扮演重要角色。」韓志剛說。AI 推動初期,公司提供員工免費使用五個月的 ChatGPT 或 Gemini,希望先培養基本使用經驗與 Know-how,降低跨出第一步的門檻。以「AI First」為願景,和泰一方面補助員工「玩」AI,一方面推動 AI 自主研活動,分享如何用 AI 改善流程、提升效率,讓成功案例在組織內橫向擴散。

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和泰汽車 MaaS 先進策略本部長 韓志剛
圖/ 和泰汽車

同時,和泰系統性培力內部種子,鼓勵 IT 人員與業務單位共同提升能力,目前已超過 5成IT人員具 AI、數據專業證照,成為各單位與技術團隊之間的關鍵橋樑。企業也鼓勵全體員工完成 AI 素養課程,並明確表示,只要是與業務相關、符合治理規範的 AI 工具,公司願意提供補助。「只要業務用得上,我們都鼓勵大家去試。」

走過 AI 試水溫階段、全員具備基本 AI 素養後,下一步將規劃導入 AI 企業版解方,將公司知識庫與資料納入企業級 AI 平台,逐步打造屬於和泰的 AI Agent 與應用架構,並正式納入公司 IT 藍圖。韓志剛強調,從 Think Amazing 到 Do Amazing,和泰把創新精神落實於日常行動,讓每一位員工都能以數據思考、與 AI 並行,走出屬於車業的智慧轉型之路。

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