[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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2025年總統科學獎〉跨界40年!梁賡義院士在產官學研間,搭建科技、人文間橋樑
2025年總統科學獎〉跨界40年!梁賡義院士在產官學研間,搭建科技、人文間橋樑

2025年總統科學獎得主梁賡義院士,即便同時擔任逢甲大學春雨講座教授、浩鼎生技董事長,還為了協助國立臺東大學設立護理系而大力奔走,三不五時要環島、全臺走透透,日子忙得不得了,但他始終精神抖擻、滿懷熱情,只因他做的,是有益臺灣、社會發展的事。

事實上,梁院士從數學跨足生物統計,再投身高等教育與國家衛生,不僅以「廣義估計方程式」(Generalized Estimating Equations,GEE)改寫了縱貫式數據分析的規則,更以獨到的人文關懷,影響無數學子與政策制定。

從小,梁院士就喜歡數學的嚴謹與邏輯,1973年,他自國立清華大學數學系畢業後,便赴美深造,並在美國南卡羅萊納大學取得統計所碩士;接著,他又轉往美國華盛頓大學,攻讀生物統計博士學位。

從數學到生物統計,帶出數據背後的人性關懷

在研讀博士期間,他接觸到了當時炙手可熱的「存活分析」,意識到生物統計能直接幫助科學家、臨床醫師回答有意義的科學問題,對人類健康產生間接但深遠的助益,就此便踏上生物統計的「不歸路」。

教學界的老友們來到頒獎典禮,為梁院士祝賀殊榮。
教學界的老友們來到頒獎典禮,為梁院士祝賀殊榮。
圖/ 數位時代

1986年,已在美國約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)任教職的他,與同事Scott Zeger研發出新的統計方法「廣義估計方程式」。梁院士解釋,不論是實驗室、世代流行病學或臨床試驗,只要是縱貫式硏究(longitudinal study),產學研界都會用到GEE,進行統計分析。尤其在國際大藥廠最常用的「前後測臨床試驗」(pre-post design for clinical trial designs)中,GEE讓全球臨床醫師能準確評估癌症、心臟血管和糖尿病等新藥的療效,進而獲得各國食藥署通過,造福千萬病患。GEE發表至今,已被引用逾22,000次,並納入R、STATA、SAS、SPSS等主要統計軟體中。

雖然在約翰霍普金斯大學任教長達28年,梁院士卻幾乎年年暑假,都返國舉辦研討會,分享國際生物統計和流行病學的新知。也因為始終心繫臺灣,讓梁院士在2010年,毅然辭去在美教職,回臺擔任國立陽明大學校長。

一方面,梁院士成功為學校爭取5年500億的計畫經費,成立腦科學中心、腫瘤免疫中心和高齡健康研究中心,將陽明大學打造成研究型大學,並在國際間嶄露頭角。另一方面,為了培育年輕人才,他選擇停下個人研究,建立起由資深教師帶領年輕教師的「師徒制」,鼓勵經驗傳承,「組織要永續發展,有賴於年輕人才的成長。」像是他自己儘管平常公務繁忙,仍活躍於社群,默默留心學生的大小事;他並邀請學生前往校長宿舍,定期舉辦「與校長有約」活動,這讓學生與他之間「零距離」,大至職涯規劃、小至生活瑣事,都樂於與他分享。

最重要的是,梁院士相當看重全人教育,因此廣泛開設人文講座、藝術文化等通識課程,尤其陽明大學以醫科見長,「所謂視病如親,醫護人員在專業之外,更需要具備人文素養,才能真正關懷病患。」

梁院士於頒獎典禮現場發表感言。
梁院士於頒獎典禮現場發表感言。
圖/ 數位時代

2017年,梁院士接下國家衛生研究院院長一職。這時,他又迅速轉換角色,每週檢視國際文獻、提供數十件政策建言,充分發揮國衛院的智庫功能。新冠肺炎爆發期間,他再度臨危受命,擔任中央流行疫情指揮中心研發組組長,帶領國衛院在15天內,完成公克級瑞德西韋合成,並與阿斯特捷利康(AstraZeneca)簽約,預採購1千萬劑疫苗,達成防疫、安定民心的任務。

不斷跨界,帶著使命感堅定前行

一輩子都在「跨領域」的梁院士,堅信創新不僅來自技術,也來自跨域合作帶來的新思維。他在美國求學、教書時,不是發表完論文就沒事了,他還持續思考,自己的研究能如何被用在臨床,因此他積極參與思覺失調症、強迫症研究等多項計畫,與基因學家、精神科和流行病學醫師腦力激盪、挑戰彼此。但梁院士特別提醒莘莘學子們,「跨領域」固然重要,大學時期仍應先在一個領域「站穩腳跟」,如此才能擁有與不同領域對話、欣賞的紮實基礎。

在產官學界耕耘逾40年,梁院士絲毫未停下前進的腳步。如今,他仍在杏壇作育英才,也深入業界,期望將研究成果更直接應用在藥物,以造福病患,「這是我一直鼓勵學生進入藥廠的原因!因為他們對人類的貢獻,可能比發表文章更直接。」近來,他心心念念的最大任務,是以自身人脈連結資源,為臺東大學爭取設立護理系,填補偏鄉地區的醫護缺口。

賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予梁院士。
賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予梁院士。
圖/ 數位時代

每一個統計數字背後,都承載著真實的生命重量;每一次跨領域的嘗試,都可能為人類帶來新的希望曙光。梁院士在統計學的精準座標中,繪製出一幅幅影響深遠的生命藍圖,持續為臺灣乃至全球的健康與福祉努力。

梁賡義 院士
專長:生物統計、流行病學
現職:逢甲大學春雨講座教授
成就:研發「廣義估計方程式」,讓全球臨床醫師得以正確評估許多如癌症、心臟血管及糖尿病等新藥的療效,造福嘉惠全球數以千萬計的病患;橫跨產官學界,為臺灣貢獻所長

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