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發展人工智慧 須拋開速食心態

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2017-05-25 02:23 中央研究院 陳昇瑋

創新工場李開復董事長的「台灣環境不利於發展人工智慧(AI)」一說傳開後,網路上沸沸揚揚,有人唉聲嘆氣,有人義憤填膺。

以我長期就大數據、資料科學、AI這些主題與產官學研界交流的經驗來看,李博士的觀察其實相當中肯。要發展AI,台灣有許多歷史沉痾及結構性問題。這些種種問題,誰都可以侃侃而談,好像是全社會都知道,包含當事人;但真要解決問題,因為環環相扣,互相鉗制,又全部都動彈不得。

我想大家都認同,台灣的人才很優秀,只是因為環境因素,外流非常嚴重。因為薪資因素,在外的優秀人才,尤其是AI領域,除了鄉土情懷,實在沒有強大的誘因讓鮭魚回流,領取也許十分之一的薪水。

從2014年推動資料科學開始,發現我們的「速食文化」情結相當嚴重,大家都發覺資料科學及大數據的重要性,所以從金融業、零售業、科技業到製造業,紛紛導入所謂的大數據平台。我相信有許多公司在導入平台之後突然發現,咦,怎麼沒有效果。因為,所謂的大數據平台只是收集、承載、處理資料的系統,平台只是一個工具,而所有的工具,都要有清楚的目的及能夠用得對、用得巧的人,才能讓工具產生價值。

具體來說,在資料的處理上,我們需要優良的資料工程師及資料科學家來處理、分析以及讓資料產生價值。但通常導入大數據平台後,會讓現有的IT(資訊科技)或MIS(管理資訊系統)團隊來兼任資料分析的工作,要知道資料科學家所需的技能與IT/MIS工程師的技術差異有多大,所以很自然地工程師們很累,決策者看著ROI(投資報酬率)很無奈。

突然間第二波的AI時代來到,仍然充斥著速食文化的作法-大家開始購置設備,導入國外科技廠商的技術,然後認為自己已經搭上AI的列車。

從前的ERP(企業資源規畫)/CRM(顧客關係管理)等平台,這樣做沒有問題,因為工具就是工具,誰造都可以。但是,這一波的AI很快會影響到所有產業的生產及消費過程,而且AI的運用深度將劇烈影響產品及服務的成本、品質及價值。簡單地說,問題不在於「有沒有導入AI」,因為未來沒導入AI才是奇怪;而是「所導入的人工智慧深度及廣度」,包含技術的深度以及與企業營運流程的整合程度,這才是決定未來企業價值的關鍵。

球場上,沒人問你會不會跑步,而是跑得有多快。問題就在,AI的技術及資料兩者皆深具門檻,所以未來會更是贏者全拿的世界。想要依靠標準化的技術,請顧問公司教到會用、保有在AI時代的優勢,談判的籌碼必定會愈來愈小、愈來愈弱。

發展AI的門檻在哪,其實就在人才。美國有些科技公司花上億美金挖角AI科學家,他們可不是笨蛋,因為優秀人才會帶來更多人才,而人才才是決勝關鍵。

所以我們說台灣發展AI條件不佳,講的就是台灣對於人才能提供的舞台條件沒有吸引力,就這樣簡單。我有多位優秀的學生們,在全球各地為跨國公司服務,我其實是為他們高興的,因為在台灣我看不到更好的環境及條件。只要有什麼方法—可以規模化的方法,不必透過鄉土情懷,讓優秀的台灣子弟們,不論目前人在國內國外,都願意待在這兒一同努力,那問題就解大半了。

(作者是中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長)

大數據 製造業 薪資

陳昇瑋

作者為中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長。研究專長為使用者經驗、多媒體系統、社群計算、計算社會學、群眾外包、大數據分析、資訊安全。
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