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科技投資 雞生蛋?蛋生雞?

2016-07-08 01:44台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋

這陣子亞洲矽谷計畫造成廣大討論,很多評論已指出目前政策上的盲點。我們可以往上躍一個層次來看,此計畫與某些政策類似,主要問題出在因果謬誤,沒有釐清「雞生蛋」還是「蛋生雞」的問題。

對於我們想要達成的目標,若沒有釐清因果,就可能倒果為因或忽略複合因素而施力在不對的方向,得到預期之外的果。有點像看到研究頂尖的國家通常論文數量也多,所以鼓勵發表更多論文,結果研究水平並沒有隨之上升。因為論文是研究的產品,單鼓勵論文多,不一定能帶動好研究。

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因果的推論難度可簡單分成幾個層次。第一個層次可用常理來判斷,比如說,根據統計,平均家戶食用巧克力越多的國家擁有更多諾貝爾獎得主;幸好根據常理,我們不會要求多吃巧克力來增加諾貝爾獎得獎機率。第二個層次要有領域知識的搭配,例如使用某瀏覽器的電腦容易中毒,不見得是該瀏覽器的安全性較差應該全面換掉,可能是電腦初學者偏好此瀏覽器,也比較沒有良好的資安認知,所以他們的電腦容易中毒。

第三個層次的因果推論則非常困難,沒有明確簡單的解釋,如同本文所談的科技投資及創新問題。例如,台灣沒有蓬勃的網路及軟體產業,人人有不同的觀點,個個有道理,包含過時嚴苛的法規、投資者看大不看小、富經驗的創業者導師不足等等,每個現象可能都是因,也同時是其他現象的果。真實世界的社經問題多數屬於此類,多種現象互為因果,難以歸究單一因素。

即便如此,並不是沒有方法解決問題,凡事總有一個起點。假設A與B互為因果,但改變A比改變B成本較低,我們還是可以試著先改變A,慢慢讓A與B同時改善。但我們絕對不該倒果為因,看到成功的公司有漂亮的裝潢,就把自己的辦公室也裝潢得漂亮,以為就會增加成功的機率。

在商業應用上,資料分析有時不重因果,例如產品行銷,只要演算法推薦的產品受歡迎,我們不去解釋為什麼消費者會喜歡,只要他們買單的話就皆大歡喜。

但若要輔助政府決策,領域專家可以在資料分析的輔助下辨證因果。科技投資不是一蹴可幾,世界上許多國家/城市在不同時間對不同標的採用不同的投資方式,造成不同的結果,這樣的資料當然也可以進行質化及量化分析,幫助我們瞭解及判斷,要做有效的科技/產業創新,該怎麼投資及輔助才是對症下樂。

智慧城市的挑戰不是城市,而在智慧。以智慧城市而言,領域專家指的不只是經濟發展、都市規劃、交通運輸、土木工程等學科的專家,來自科技管理/創新、網路施設、資訊系統、資訊安全、人工智慧、資料科學等領域的聲音也不該忽視,甚至,後者等軟性領域的發展可能才是決定智慧城市是否真有「智慧」的關鍵。台灣的硬科學人才多,軟科學人才相對少,此現象也反映在政府閣員的組成。因此,大手筆投資及規劃智慧城市時,軟科學人才的聲音尤其不該被忽略,才更有機會釐清因果,做出正確的擘畫。

智慧城市標榜物聯網及大數據分析,強調的是創新、智慧及彈性。因此,智慧城市的規劃不該是主政者很有肩膀地說,我們就決定這樣做,有問題我來扛,這只是叫做有責任感。期待主事者們能以有憑有據、能服人心的分析帶領我們看到未來。因為,除了肩膀,我們更需要智慧。

智慧城市 諾貝爾獎 亞洲矽谷 大數據 物聯網

陳昇瑋

作者為台灣人工智慧學校執行長、人工智慧科技基金執行長及中央研究院資訊科學研究所研究員。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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