亞馬遜首席科學家:AI學術圈需要更多元的人才,但不是用保護主義
亞馬遜首席科學家:AI學術圈需要更多元的人才,但不是用保護主義
2018.07.23 | Amazon

在由男性主導的人工智慧學術圈,女性科學家鳳毛麟角,也因此不少科學家致力於推動性別平等教育,希望能讓更多女性接近科學,甚至成為科學家,而阿妮瑪∙阿楠德庫瑪正是這樣的閃亮新星。

2016年10月阿楠德庫瑪(Anima Anandkumar)加入亞馬遜成為人工智慧首席科學家,在Amazon的AWS架構上提供演算法架構,開發一系列的人工智慧工具,如基於深度學習的影像分析服務Amazon Recognition、聊天機器人介面開發軟體Amazon Lex與自然語言處理服務Amazon Polly等。

阿妮瑪除了擔任亞馬遜AWS首席科學家,同時也獲頒加利福尼亞理工學院傑出布潤教授頭銜,也曾獲得斯隆研究獎、微軟贊助研究獎、Google研究獎等。在學術上她專精於是深度學習領域炙手可熱的非凸問題(non-convex problem)與張量(Tensor), 用於長期觀察問題。深度學習的優化問題一直都是技術上的挑戰,而當神經網絡的深度越深,優化也就益加困難,由於非凸優化更能準確指稱問題結構,目前學界趨勢上,正由凸優化走向非凸優化。

不過,在深度學習學術上,對於非凸優化問題的理解還非常少,也因此若能提供一個最有效的解答,將在學術或實務上帶來俱來的「時代成就」,而阿楠德庫瑪正走在這條路上。「凸問題就像是一個找尋一個峰谷地底部,但非凸問題就多個不同深度的峰谷,因而增加準確預測的難度。」阿楠德庫瑪形容。

除了在深度學習學術界的成就,在非學術領域,她則是推動科學性別平等教育的倡議者。科技圈一直都是以男性主導的世界,而人工智慧圈更是如此,傑出的女性鳳毛麟角,因此不少傑出女科學家致力於推動性別平等研發環境,希望大企業能真正重視性別差異。

她的母校印度理工學院馬德拉斯分校(IIT Madras)IIT Madras為了性別平衡,刻意保留了女性的入學名額,她認為,這麼做會適得其反,這些經過特別名額保護而進入學校的女性,將會遭受男性歧視,因此最佳做法應該是檢視入學方法的多元多樣性,而不是用保護主義。

除了性別平等,阿楠德庫瑪認為,不僅是在性別的多元性,在種族與地理分佈上的多元性也很重要,「這世界上有這麼多種不同的人口人種分布,目前在科學圈分布卻完全不合乎比例。」

阿楠德庫瑪成為倡議者並非偶然,她來自一個鼓勵女性追求科學成就的家庭。現年35歲的阿楠德庫瑪是印度裔美人,出生於以軟體人才聞名的印度西南小城邁索爾(Mysore),父親為機械工程師,而後自行創業,母親則是電機工程師,祖父是一位數學老師。與多數重男輕女的印度家庭觀不同,阿楠德庫瑪父母從小讓她沈浸在科學與數學的環境裡,給了她最佳的啟蒙教育。「我的祖父長鼓勵我用數學思維思考這個世界,我父親最喜歡帶我去工廠和機器如何運作,解決問題。」阿楠德庫瑪說。

而她的母親更是用身教教導阿楠德庫瑪突破性別差異,追求科學人生,「我母親是家鄉村裡第一位工程師,她給我巨大的影響,她年輕時為了一圓工程師一夢『絕食』三天,向我的外公表明想成為工程師的決心。」阿楠德庫瑪說。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
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對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

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