[AI洞見]AI產業化還是產業AI化?我對於AI應用的看法
[AI洞見]AI產業化還是產業AI化?我對於AI應用的看法

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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關鍵字: #人工智慧
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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