第320期 / June 5, 2024

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企業e 化的領導者
凌群電腦 AI 時代的變與不變 超級智慧是致勝關鍵

作者/劉瑞隆

[發表日期:2024/6/5]


    人工智慧加上人類智慧,構成了「超級智慧」,這才是未來賽局當中,能夠脫穎而出的關鍵。與其擔心人類在未來被人工智慧所取代,我們更要擔心的是,你的競爭對手,會不會運用人工智慧的技術,把你取代掉。
    ------國品永續精銳聯盟總會長、凌群電腦股份有限公司總經理 劉瑞隆


2016年3月15日中午,圍棋九段棋手李世石(世界排名第4)與Google人工智慧程式AlphaGo之間的人機對奕,5 局決勝負,經過5 小時的鏖戰,李世石最終以1:4 敗給了人工智慧AlphaGo,正式開啟人工智慧新時代的來臨。

2017 年,Google Transfomer問世, 更進一步推升人工智慧的能力。接下來Open AI的ChatGPT更是引領風騷,成為家喻戶曉、人人琅琅上口的熱門話題。全世界紛紛開始揣測,未來人類世界和生活工作型態,在人工智慧技術的影響之下,可能變成怎樣的樣貌?

AI革命
未來10年將取代50%工作


李開復先生在2017年4月10日曾說,未來10年AI革命,會比工業革命的規模更大,而且來得更迅速猛烈。未來10年AI將取代50%的工作,特別是重複性高、工作績效可量化成數字、且思考時間不超過30秒等工作,最容易被取代;現在看來,一點都沒有錯,而且正在發生中。所以就有人開始擔心,我們人類未來,會不會被人工智慧超越、甚至取代?通常專家會推斷一個概略的時間點,例如20年或50年後,這樣的時間推論,有個假設條件,就是假定人類自身的文明發展已然止步,但其實這並不成立,因為人類文明持續進步中。

超級智慧
未來賽局脫穎而出的關鍵


更重要的是,人工智慧加上人類智慧,構成了「超級智慧」,這才是未來賽局當中,能夠脫穎而出的關鍵。也就是說,人工智慧(AI)一直在進步,我們要用人類智慧,將AI 轉換成各個領域的商業化應用,產生商業價值,才能永續發展。因此,與其擔心人類在未來被人工智慧所取代,我們更要擔心的是,你的競爭對手,會不會運用人工智慧的技術,把你取代掉。

電腦工業的發展,除了運算能力不斷提昇,網路速度也大幅躍進。我們都知道,人工智慧需要龐大的運算能力和儲存,隨著雲端運算(Cloud Computing) 的普及,讓我們可以隨時隨地、無所不在地將運算能力,提供給使用者,從而孕育智慧生活、智慧家庭、智慧城市,甚至智慧國家的發展條件。

隨著生成式AI技術不斷提昇,預估到2030年,包括撰寫整篇文章,根據本文生成最終應用程式,可依個人夢想訂製遊戲或電影......等,人工智慧所生產的品質,和人類的專家可以並駕齊驅,甚至超越人類。以上種種應用都將趨於成熟,這也是大家為什麼這麼瘋狂追求人工智慧技術發展的主要原因。但是,值得一提的是,在人工智慧技術的持續發展過程,相關從業人員的角色扮演,必須要有清楚的認知,才能夠做正確的計畫去投入和發展,然後取得相對應的回饋,以良性循環更上一層樓。

細數人工智慧領域當中的分工,從晶片設計生產製造(台灣業者的強項)、設備研發生產製造(也是台灣業者的強項)、人工智慧的演算法、人工智慧的核心大語言模型和生成式AI的應用,去結合各個領域的行業知識(Domain Know how),最終取得生產力大幅提昇的成果。

能夠做從前做不到的事,產生經營績效,這才是我們追求人工智慧技術的主要目的。


回顧人類歷史的發展,歷經農業革命、第一次和第二次的工業革命,到之後的資訊革命,和現在的人工智慧革命......等,因此取得生產力的大幅提昇、降低成本、改善人類生活條件,是人類文明發展的主要訴求和優先目標。所以,我們應回頭檢視目前推動人工智慧及生成式AI的發展,是否採取正確的做法。尤其是台灣面對全球競爭態勢,如何贏過其他主要競爭對手?這才是我們應該追求的目標。筆者的深刻體認是,台灣目前在全球人工智慧的晶片,以及相關系統的研發生產製造面已取得優勢,值得全體國人驕傲!但是在演算法、大語言模型(LLM)和結合產業領域應用的部分,還有許多努力的空間。

產官學研分工合作
瞄準全球定位,才能事半功倍


台灣產官學研的分工合作,向來在國際上讚譽有加,而且是被學習的對象,造就出台灣傲人的電子工業成就。有多項產品的全球市場佔有率,位列全球前3名,這是過往產官學研通力合作的成果,再加上經濟部所推動的「推動資訊業電子化(ABCDE)計畫」及陸續諸多產業政策,所產生的重大成果。

所以個人建議,面向未來全球人工智慧的必然趨勢,政府相關主管機關,包括經濟部產業發展署及產業技術司,以及數位發展部數位產業署,應擬定相對應的產業輔導計畫,預先瞄準全球定位,才能事半功倍。

目前,台灣在大語言模型方面,中央研究院的大語言模型—TAIDE引擎,已經取得重大的成果,但是在結合行業領域(Domain Know-how)各個層面的商業應用,猶待強化。從角色扮演來看,目前中央研究院在做的研究工作,恰如其分,也不適合台灣的廠商去做。

簡單地說,除非從國家整體的層面來看,以台灣業者的量體和市場規模,要去跟世界的主流競爭,會非常的辛苦。但是在各個行業領域,運用生成式AI 的技術去解決問題,提高生產力,是大家迫切需要的。我們的客戶,從政府機構,各大工商團體甚至中小企業業主,都不斷地在詢問,希望我們能採用生成式AI,協助他們建置相關的應用服務,目的也許是為他們的客戶提供更便捷的使用者經驗,也許是為了在同業中脫穎而出,目的不一而足。

從台灣整體的國際競爭力來看,台灣要追求成為未來全球人工智慧賽局的贏家,贏過全球多數的競爭對手,成為典範(例如:建設台灣成為智慧島,變成全球示範標竿),最後落地的、大家看到的、使用得到的、讚美的,也是這些應用,不是嗎?

NeuroCodie × Copilot
運用AI協作、精準解析,提昇生產力


凌群電腦在1975 年創立,即將跨越半個世紀、邁入50 周年。我們在生成式AI的應用上,已經取得重大的突破和成果。從使用者提出的問題開始,運用AI 的技術將其意圖(Intention) 和個體(Entity) 做精準解析,然後去比對所建立的行業專業知識庫NeuroChain,再綜整大語言模型所提供的解析,最後合成精準的回答提供給客戶。甚至,我們還能運用生成式AI的技術,協助程式自動產生。

最重要的關鍵是,我們不能停留在以往「一個老師指導學生去寫一支程式」的行為模式思考。因為通常在專案開發過程中,團隊不會只有一個人,如果每一個人寫出來的程式都不一樣的話,甚至同一個人、不同時間,寫出來程式也都不一樣,那這樣客戶怎麼會接受?將來如何驗收?怎麼維護?這樣可能就完全沒有商業價值了,對不對?所以凌群的做法,是發展一個生成式AI 的程式開發環境:NeuroCodie。讓團隊的成員可以統一定義資料庫格式、畫面格局,然後自動產生程式,更進一步結合Microsoft 的Copilot 產生程式的邏輯,這樣就真的做到大幅提昇生產力和品質了。

未來全球賽局
優秀人才是超級智慧落實者


我們之所以能夠做到,是因為凌群精準定位,在整體生成式AI 產業生態系的分工中,凌群聚焦在生成式AI 應用的發展,將行產業知識,導入自創的人工智慧知識庫NeuroChain,再結合國際主流或中研院的TAIDE 大語言模型,所產生的豐碩成果。

在未來的全球賽局,優秀人才是超級智慧的落實者。隨著人工智慧技術的發展,相信在不久的將來,很多過往的管理知識、模型等,都可能翻轉,企業也因此主動或被動進行數位轉型。舉例來說,如果你的公司有300人,這其中可能就有200個真人和100個電腦人, 這100個電腦人甚至可能包含人力資源(Human Resource, HR) 系統。也就是 ,真實人類在企業當中的錄用、培訓、升等......等,在電腦人的HR當中,也會有對應的措施。

在工廠的生產線亦然。目前工廠運作都是把機器人、機器手臂和真人的工作分開進行,但未來可能也會有合成的生產線;也就是說,生產線當中有真人的員工,和自動機器混合協作,過往的動作時間研究(Motion and Time Study)也會發展出,真人和機人混合的動作時間研究。上述的這個領域,也是在全世界人工智慧潮流的發展之下,各國之間競爭是不是能夠勝出的一個關鍵議題。

台灣產業在50多年來的多次轉型升級,以及主政機關的悉心領導下,產官學研再加上優秀的法人,像財團法人中國生產力中心(CPC)、台北市電腦商業同業公會(TCA)、台灣區電機電子工業同業公會(TEEMA)、中華民國資訊軟體協會(CISA),和台灣雲端物聯網產業協會(CIAT)......等的通力合作下,加上台灣優秀上進、勤奮不懈的業者,定能在全球人工智慧產業勝出。且讓我們一起加油,讓台灣再多一個閃耀於世界舞台的產業,發光發熱!



本文轉載自2024年五月號能力雜誌AI企業浪潮單元