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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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