生成式AI對產業會帶來哪些影響與機會？

｜文／方覺民 Brandon｜原文出處／《布蘭登思考中》簡立峰談「生成式AI對產業的影響與機會」的3大重點｜首圖／Pexels

這篇文章分享工研院舉辦的「機遇X挑戰生成式AI：產業變革與機會論壇」中，簡立峰先生分享「生成式AI：產業影響與機會」的重點。

本篇目錄

講者簡介－簡立峰
演講重點1：全球社會衝擊&產業變革
演講重點2：台灣的優勢與挑戰
演講重點3：台灣發展模式
- 要有重點策略
- 要有評測平台
總結：台灣要有自己的AI大腦

講者簡介－簡立峰

簡立峰先生目前是Appier暨iKala獨立董事，前Google台灣董事總經理。

他以前在讀研究所時，正巧研究過人工智慧、語音辨識，AI就是他的專業。從Google退休之前，他也參與了Google的生成式AI模型Bard的發展。

簡立峰先生對AI的洞見精闢，值得對AI有興趣的你參考。

演講重點1：全球社會衝擊&產業變革

生成式AI出現後，人機介面的溝通變了，AI與人的關係，變得像是小孩有了跟媽媽對話的能力。這是AI平民化最重要的一步。

而生成式AI的貢獻並不單單是ChatGPT的功勞，生成式AI至少有三十年的發展，ChatGPT更像是這三十年的一個出口，讓生成式AI被大家看到。

AI的確會衝擊工作機會，但是美國高盛預測，AI可以讓美國未來每年勞動生產力多出1%的成長。而對比台灣2025年後，受少子化影響，每年可能會降低1%的勞動生產力，如果台灣可以跟上的話，正好能填補這個缺口。

然而，這個有對話能力的AI，目前只有少數跨國企業在主導，甚至是一、兩國家在主導。

所謂ChatGPT支援繁體中文，這只是在介面上所顯示的語言，背後AI推理輸出的資料，全部都是英文資料。

這是全球兩百多個國家都逃不掉的衝擊。

在產業面，AI工具可以輔助寫作、翻譯、重點整理、寫程式debug，也可以化身AI偶像，像民視也用了AI主播來播報新聞。

這些應用都會讓產業、就業市場大洗牌，同時也伴隨著真假不分、資安風險的副作用。

Source: 民視新聞網

演講重點2：台灣的優勢與挑戰

以前中國稱computer為計算機，台灣則叫作電腦，現在即將要進入真正的「電腦」時代。電腦有學習力，電腦會不斷成長。

台灣的優勢是有大量提供AI背後運算的硬體，像是半導體、伺服器、晶片。伴隨著這些硬體的優勢，若能搭上這波AI轉型，正好能幫助台灣降低少子化和高齡化的衝擊。

在軟體方面，台灣參與open source開發的人才太少，也缺乏國際級AI平台，只能被動接受國外服務。

僅管如此，台灣在垂直領域的應用，仍然有很大的機會，尤其有三個領域的解釋權，不能交給國外，必須要交由台灣原生的AI平台產生。

這三個領域分別是：

（1）法律+AI

當你要問AI一個法律案件的判決，你是要問國外的系統，還是台灣的系統呢？無論是幫助輔助判決、法律諮詢，甚至是請AI推薦我們一個更好的法規，我們都需要有專屬台灣的AI法律平台。

（2）教育+AI

可汗學院最近的報告發現，ChatGPT可以帶動小孩的學習，小孩的參與感很高。而且從時間和空間的角度來看，AI教師還能提供24小時、無遠弗屆的教學。
但問題來了，這個老師說英文。孩子未來要跳過中文，直接從英文學嗎？雖然全台灣人都說ChatGPT可以用中文，沒問題呀！但當你問ChatGPT早餐要吃什麼，他告訴你要吃漢堡。
ChatGPT的訓練語言是英文。當AI用哪個語言訓練模型越多，那個語言的影響力就更大。這也影響到文化層面，每一個國家的文化不同，某些回答的答案應該要不一樣。
這也指向了一個重點，我們需要一顆｢屬於台灣文化的AI大腦｣。

（3）健康照護+AI

在健康照護的部分，由於時間不夠，所以簡立峰先生直接跳過了。簡報上寫到的內容是，降低高齡化和照護需求衝擊。
台灣在2025年邁入超高齡社會，如何用AI來降低照護人員的工作負擔，提升照護的效率，這會是一個切入的角度。
未來解決台灣健康照護的問題，跟解決勞動力問題一樣，需求非常大，也非常重要。

演講重點3：台灣發展模式

要有重點策略

小國要有大戰略，所謂大戰略就是重點策略。

台灣現在的AI新創公司，大多數是用API來呼叫別人的AI大腦。由於市場規模小，光是要建立自己大腦，可能就把資源燒光了，所以很少有團隊直接做核心演算法，延伸的問題就是沒有自己有算力和數據。

這時候政府若能適當扮演角色，整合產官學的力量，讓新創團隊能共享算力與資源，那對發展台灣少數必須自己擁有的AI大腦，會有很大的幫助。

要有評測平台

英文現在有數千個評測平台（Benchmark），可以衡量每一個AI應用可能性，分辨模型好壞標準。然而，台灣卻沒有一個公開的評測平台，我們完全不知道什麼叫作「好」。

因此當務之急，台灣需要基於在地文化、語言的優良評測平台，來引導我們發展。

總結：台灣要有自己的AI大腦

AI是依據所學習的資料來回答問題，這衍伸了兩個問題。

第一，現在的AI學習資料幾乎都是英文，AI輸出的內容，英文的資料扮演舉足輕重的角色。

第二，如果沒有自己的中文語言模型主導權，我們以後的孩子應該要聽哪裡、用哪裡的中文服務？

文化是社會價值系統的總合。所謂語言、文字、習俗、思想，我們要把這些東西，外包給其他人嗎？無論這顆外包大腦是用什麼資料生成的，他都會直接影響我們的社會。

這不只是台灣，每一個國家都必須解決這個問題，必須擁有自己文化、屬於自己國家的「在地AI大腦」。

簡立峰先生的演講於39:56開始

｜本文由方覺民 Brandon 授權提供，僅反映專家作者意見，未經原作者授權請勿轉載。｜

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