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如何教出會應用AI的員工?MIT總監露絲:台灣要優化AI基礎建設

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本文共1804字

天下雜誌 天下編輯部 整理

2022天下經濟論壇冬季場12日於晶華酒店舉行。今年以「疫後新秩序 永續競爭力」為主題,聚焦從國家到企業面對疫後多變未來的各種可能,數位科技的決勝關鍵;以及科技之外,人、事、物的新視野、新生機。

長期和台灣的廣達、台達、緯創、時代基金會合作的麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室(MIT CSAIL)總監丹妮拉・露絲(Daniela Rus),她對AI應用樂觀以待,但還有數據品質、黑盒子、碳足跡等挑戰有待解決。以下是演講摘要:

推薦

約75年前,人工智慧(AI)就是誕生在CSAIL(麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室),至今我們做了許多貢獻,推動電腦運算和AI的前進。過去數十年來,我們也和台灣的廣達、台達、緯創、時代基金會合作,我很期待未來CSAIL跟台灣的合作。

AI是CSAIL研究的核心,我對未來很樂觀,但取決於教育界、企業界、科學家、工程師們、政治家們如何因應未來的挑戰。在我的想像中,AI、機器學習、機器人、電腦運算帶來的機會無窮。我們有AI工具可以快速生成全息投影(hologram)。想像未來混成會議(hybrid meeting),你遠方的同事出現,自然跟你互動。

我們可以把日常生活中的物件,變成動畫版的機器人,他們可以藉由AI和我們身上的感測器,讓我們動一動肌肉就能操控。智慧澆水系統也可以偵測土壤狀況,讓每種植物都可以得到合適的濕度。汽車也有智慧IT基礎建設,可以讓運輸和物流到達新高度。我們也有可能把攜帶式智慧運算系統穿在身上,藉以偵測晚上走路回家的危險,甚至當我們的個人顧問。

AI就像實習生,輔助決策也有弱點

機器人、AI、機器學習這三個相連的領域,可以減少事故、診斷疾病,讓你的資訊更隱密,更有效率、低成本地運送人和貨物,把教育送到每個人眼前,讓人可以擬定策略、批判式思考。

以醫療為例,AI一天可以看的影像量,比一位放射科醫師一輩子看的還多。運用AI的方式,可以檢視淋巴結,診斷癌症。單靠AI的錯誤率7.5%,幾乎是人的兩倍多,但如果人跟AI一起看,錯誤率就只有0.5%。未來普及的話,即便過勞的醫師也可以看到最新的治療選項。

對機器學習來說,給物件貼標籤需要上千人在辦公室裡手工進行,是勞力密集的關鍵挑戰。首先要從數據的原始素材中貼好標籤,再送進模型了解計算過後的價值,訓練完就可以做預測,最後再做決策。

做決策的時候,你收到的結果和預測不會百分之百準確。AI就像是實習生,跑來跑去把數據倒進去,再把有趣的資訊帶給你,但你必須納入背景知識等面向,才可以做對決策。

人工智慧仍有技術面、社會面挑戰待解決

我們還有技術面跟社會面的挑戰。技術面,沒有新概念跟資金支持,很多人就會原地打轉,突破有限。我們需要基礎建設,讓數據、運算力可以像水、能源一樣,不論何時何地都能輕鬆取得。

AI第一個挑戰就是數據,大量的數據需要人力標籤,並不是每個領域都能簡單做到。如果數據有偏差,結果也會一樣糟,學者們都在研究這個問題。深度學習也是黑盒子,使用者無法知道AI運作的過程,所以某些極端的狀況,可能會釀成災難性的結果。

我們應該把燈光打進黑盒子。AI也有社會面的挑戰,我們要回應經濟不平等,還有信任和隱私問題,所以我們要建構道德倫理上的規範,才知道怎麼讓AI做正面的貢獻。

AI跟數據驅動的決策,可以提高效率,台灣企業過去做了很好的硬體,未來也可以優化AI硬體來幫助國際社會,例如較低的碳足跡。硬體需要創新,讓更好的平台可以讓機器學習大規模應用在邊緣運算,電力成本和碳足跡都可以降低。

未來AI成長的機會,是台灣的長處

我也很憂心AI對氣候的影響,研究顯示一般機器學習模式的二氧化碳排放量,幾乎等於五輛汽車的終身排放量。台灣企業在節能有很多經驗,可以結合台灣的長處應用在這個領域。

台灣有很多機會,但要成功,就必須具備AI基礎建設,讓勞動力具備AI的能力。許多中小企業沒有能力可以應用AI,這也是很關鍵的挑戰。

我參與的Global Partnerships in AI(GPAI)就是在想怎麼幫助中小企業運用數據、AI能力。研究學界也在讓AI不那麼依賴數據,可以簡單運用,這些技術可望在未來實現。我們的下一代都可以學習電腦和AI,現在就開始做數位素養,在知識的歷史上,5到10年後就有勞動力具備訓練和能力。

2022年天下經濟論壇,用「疫後新秩序 永續競爭力」為主軸,一同邀請您在此關鍵時刻共創未來。

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