發展AI不只靠資訊學科,林百里:文科生將以軟技能逆襲
發展AI不只靠資訊學科,林百里:文科生將以軟技能逆襲

在歷經1960年代萌發的自動化生產後,2010年代人們已進入以AI領導的智能化生產時代。

未來AI不單單只是為智慧城市、智慧家居等新興產業提供基礎,更是建構未來「超智能社會」的根本技術。面對這樣的趨勢,台灣該如何發展AI教育,培養孩子們在新時代生存的能力?

廣達集團創辦人林百里多年來積極推動AI人才培育。他於今(18)日在廣達文教基金會舉辦的《啓程:育見AI世代》論壇上強調:「所有的科技都只是工具。工具的發明,都是為了人類文明往前走。人文才是科技的起源。」

林百里:台灣要做AI的自主國而不是輸入國,而人文能力是重點

林百里說,AI是由「ABC」三個方面組成,分別是演算法(Algorithm)、大數據(Big data)以及雲端運算(Cloud computing)。「其中透過雲端做AI運算可以省下大筆設備費用,也提供了AI爆發成長、遍地開花的發展根據,」他說。

林百里
林百里認為,所有的科技都只是工具。工具的發明,都是為了人類文明往前走。人文才是科技的起源。
圖/ 蔣曜宇

如今,AI已全面進入人們的生活。從最尖端的醫療技術到藝術創作和譜曲,AI都扮演了關鍵的角色。但是,什麼樣的人能夠成為專業的AI人才呢?林百里認為,AI人才不一定是從資訊學科畢業的人。

林百里強調,了解社會脈動、會與人溝通的人才非常重要。因為AI要解決的是台灣的社會問題,那背後強調的是人文學科的理解力。他說, 台灣必須成為AI的自主國而不是輸入國。懂得「人」的人才,會是一大重點

以批判思考與溝通能力訓練AI人性化,文科生有望以「軟技能」逆襲

根據國家實驗研究院的資料顯示,2035年台灣在投入AI後的GDP成長率將上升1.7%,來到3.6%。而牛津大學的另一項報告則顯示,美國有將近一半的工作,在10年後有70%的機率會被自動化機器給取代。不過,雖然許多基本藍領工作、行政與會計助理等文書工作有被取代的風險,但AI也將帶動新形態工作的誕生。

「2030年,全球勞動力需求將上升21%到33%,遠超過失去的工作崗位數量,」林百里說。未來的新工作除了科技相關技能外,文科生的批判思考、溝通表達能力,都會是關鍵的技能。

AI雖然有高超的計算能力、可以解決封閉式的問題,但要優化AI,必須結合人文社會學科所培養的能力。

未來會出現的新工作,會著重於如何協助機器人性化、建立友善人機共處環境上。可能的例子包含了人性特徵訓練師、AI倫理經理、AI機器關係經理等。「文科生有機會以軟技能逆襲,讓AI變得幽默且具有同理心,」林百里說。

「用以致學」強過「學以致用」,問題導向式教育為發展重點

由於AI的自動化將取代許多例行性的工具,具有開創性、能夠靈活在工作上運用知識的人才變得更加珍貴。因此,林百里強調未來的教育應該以問題導向式的教學模式為主,讓學生以解決某個問題為出發點去學習,讓他們不斷與環境互動並進行決策,失敗了再繼續修正解決方案,才是培育未來AI人才的關鍵點。

葉丙成
葉丙成認為,用以致學比學以致用以用。先讓孩子上戰場,讓他們發現自己缺乏什麼,才是有效的教學。
圖/ 蔣曜宇

而台灣大學電機系教授、體制外實驗教育機構BTS創辦人葉丙成也認同這樣的學習方式。他說,華人家長與老師在教育上有一種既定思維,覺得要幫學生準備好再讓他們上戰場。但準備過程通常很漫長,孩子們在學習當下不知道為何要學這個。

「我很反對學以致用這句話。用以致學才能真正培養學生的能力,」 葉丙成說。先讓孩子上戰場,讓他們發現自己缺乏什麼,才是有效的教學。

至於應該如何讓孩子們接軌AI世代,葉丙成表示,許多人對AI的想法好像史前人類看到火一樣,會感到害怕。我們想讓孩子知道,AI不是什麼神奇的魔法,而是但可以應用在日常生活上的一個能力。我們如果能讓孩子們不害怕AI,那麼未來AI就可以成為他們的力量。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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