[AI洞見]AI產業化還是產業AI化?我對於AI應用的看法

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有一部電影的名言, 「生命總會找到出路」,可是事實上,地球從有生命以來,99%的物種都消失了,現今的AI新創公司很多有可能會消失,就像2000年的網路泡沫。所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用?

AI的研究已有50多年,近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下,AI在應用上有極大的進展,其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

AI的突破,最有名戰役堪屬AlphaZero,下棋下到天下無敵,事實上,AI也可以用來玩video遊戲呢! (筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤,玩Tetris,也算做過AI吧?!)。

AI的應用包羅萬象,例如:科學家用AI找其他太陽系行星,警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊,用臉部辯識為門禁把關,作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱,AI還可以寫現代詩集,作曲,編電影短片的劇本,維基百科用AI輔助編輯,AI報導體育新聞,AI作即時翻譯。

對於一般人的日常生活,AI也有許多用途,例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 (最新的AI還可以對於同一個推薦商品,依據不同的客戶,用不同的推薦圖案),客服機器人(Chatbot),求職網站使用AI做職業配對,會計師事務所用AI大量閱讀合約,節省稽核人員的時間。在選舉期間,AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向,AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。

活下來的AI公司

有一部電影的名言, 「生命總會找到出路」,可是事實上,地球從有生命以來,99%的物種都消失了,現今的AI新創公司很多有可能會消失,就像2000年的網路泡沫。

可是,就如同地球上的生物,絕種的雖然很多,存活下來的物種卻是越來越聰明,其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球,由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司,將主宰了整個產業?

這是有可能的,但是機率很低,因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生,不但如此,他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師,讓自己再次走在新科技的浪頭上。

現在AI的新創,跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處,相同的是沒有獲利但是估值很高,但不同的是當今的產業巨人,已經在做很多AI新創公司的事情(甚至我們可以說是模仿)。可以確定的是,當年的Internet幾乎影響了所有產業,現今的AI應該也很有可能。

+AI比較可以找到「獲利」的應用

所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用?很簡單,可以獲利的應用,可以「持續」獲利的應用,就能存活下來。

本夢比是一時的,夢醒了,還是要付帳單啊?目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段,沒人知道何時會獲利,甚至開始獲利以後,可以維持多久的獲利?

這種以AI新創為主,找到應用然後公司開始成長,我們稱之為AI+,也就是AI產業化,相對應的就是+AI,也就是「產業AI化」,筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

譬如筆者所在的公司趨勢科技,全球最大的資安公司之一,就很快的把AI的想法跟技術,應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件,辨別惡意檔案,網路異常流量分析,甚至,我們用機器學習來加強我們對客服的經驗,預測客戶流失的機率等等,這種+AI的模式 (把新科技導入公司),對於台灣產業是比較可行的方式。

把機器學習導入公司某個產品或營運,不用開工廠做生產線,即使失敗了影響也不大,就算剛開始的成果不如預期,加入更多的數據,仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高,成果可以持續改善的專案,對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢?

建議先參考別人已經在做的事情,譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升,若是想做一點跟別人不一樣的,可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料,簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測,配合原來流程,再與既有資料相互驗證,就知道有沒有幫助了。

由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低,在加上Internet上面也有很多範例,一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。

我們就不要做AI+了?

AI+需要投入大量的技術研發,加上何時獲利的未知,所以是不是我們就不要做AI+了?

筆者認為要做可以,但是要挑著做;譬如無人車,投入成本高,法律規範多,回收期未定,國外大公司以經建立技術門檻,很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 (或影像辨識),國際上很多這樣的比賽,中國隊伍總是有著非常亮眼的成績,在加上他們資料量大,辨識率一定比別人好。

「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域,因為我們有全世界最好的健保系統,有大量的資料,一個等者科學家去挖掘的大金礦,一旦有成果,對大眾健康,社會成本等等,有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」,很多資料也都公開,即使沒公開的也買得到,如果我們可以做出「金融商品神預測」,那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大,可以容納較多廠商;利潤超大,可以持續進步跟擴張;賣到全世界,不用擔心台灣市場太小;投入成本相對小,我們可以跟目前的產業巨人競爭。

結語

過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用,如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好! 期許不管是AI+或者+AI,台灣能夠在這次AI的浪潮上,再攀高峰,再造奇蹟。

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周存貹

周存貹(Terrence Chou),台大資工系,美國 SUNY at Stony Brook 電腦碩士;熱愛程式設計,喜歡探索新知;曾在矽谷工作過,後來加入趨勢科技,做出第一個千面人病毒解法,開發第一套web-based 管理介面,超過25年大型軟體開發經驗,熟知資安相關知識;最近熱衷研究人工智慧/機器學習。

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