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[導(dǎo)讀] 過去30年,信息科技經(jīng)歷幾次巨大的質(zhì)變,經(jīng)歷e化、互聯(lián)網(wǎng)化、移動化、社群化、云端運算,以及近年的大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)等等浪潮。從去年起,社會突然看見人工智能(AI)的威力及潛力,無論是產(chǎn)業(yè)

過去30年,信息科技經(jīng)歷幾次巨大的質(zhì)變,經(jīng)歷e化、互聯(lián)網(wǎng)化、移動化、社群化、云端運算,以及近年的大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)等等浪潮。從去年起,社會突然看見人工智能(AI)的威力及潛力,無論是產(chǎn)業(yè)或?qū)W研各界都對它充滿期待。

看待AI,有人憂心忡忡,有人冷眼以對,覺得只是另一波的蛋塔式流行。因此,我來談?wù)凙I與過去30年信息科技變革的同與異。

AI其實與過去的所有信息科技質(zhì)變一樣,都由一波熱潮來先行,熱潮過后自然會退燒,但所帶來的影響將會永久性地改變我們的生活及工作樣態(tài)(試想20年前怎么決定買不買某項商品?)。

記得20年前有開班教如何用計算機及Office軟件,15年前還有教上網(wǎng)及設(shè)計網(wǎng)頁的課程嗎?現(xiàn)在這類型的課程幾乎消失,不是會用Office軟件及上網(wǎng)不重要,而是因為這些技能已成必備。

同樣地,對于今天的AI學習熱潮,你可能懷疑這一波熱潮將持續(xù)多久。身為臺灣人工智能學校執(zhí)行官,我可以告訴你,這波熱潮不會也不需要持續(xù)太多年。原因很簡單,AI退燒的同時,我們將慢慢發(fā)現(xiàn)它將無所不在,應(yīng)用于我們生活及工作的各個角落,因此AI課程會慢慢并入學校教育、軟件設(shè)計及各領(lǐng)域的專業(yè)課程里頭,成為知識工作者的必備知識。

另一方面,AI與過去30年的信息科技浪潮有些根本上的差異。e化、互聯(lián)網(wǎng)化、移動化、社群化、大數(shù)據(jù)等等趨勢的本質(zhì)都在于提供更多的「信息」;云端運算、工業(yè)4.0及物聯(lián)網(wǎng)都是運算平臺的進展,在于能夠收集及提供更多信息。一言以蔽之,過去30年的信息科技進展主要在于把更多更好的信息帶給人們,以幫助人們做決策。

這一波的AI浪潮是信息科技史上頭一遭,在信息運用上的突破,不再以人類為決策主體,而是企圖由計算機來輔助甚至代替人類的決策。簡單來說,過去的突破都在于訊息的提供,對我們的優(yōu)勢幫助是「加法」:多擁有一些訊息,競爭力是加分的。而這一波的突破,終于比較符合我們對于電「腦」的期待(不再只是書僮),開始讓它來幫助人類做決策。因此,AI帶來的優(yōu)勢是「乘法」,基于我們擁有的訊息,讓計算機進行比人類更客觀更全面,可能也是更準確的判斷,在競爭力上可有立竿見影的加乘效果,這是為什么它如此重要、忽略它如此致命的原因。

另一個不同之處,過去的科技進展,通常我們可用涵蓋率(coverage) 來衡量一家企業(yè)的導(dǎo)入進展。例如說公司內(nèi)部有100個系統(tǒng),有70個系統(tǒng)支持移動應(yīng)用。但因為AI的目的在「決策」而不在「信息」,因此AI的導(dǎo)入進程應(yīng)該用「績效」來評估,就像在評估學生的學習成果一樣。

一個殘酷的事實是,十家在同一種產(chǎn)線同一個問題同樣導(dǎo)入AI技術(shù)的同業(yè),導(dǎo)入的績效可能皆不相同。AI的導(dǎo)入不是0與1,未來每家公司都會導(dǎo)入AI,但擁有足夠深度的認知及技術(shù)(以及數(shù)據(jù)治理),才有可能借助AI的幫助下達到比同業(yè)更好的績效。

趨勢大師凱文.凱利說:“如果你了解AI,知道怎么與AI一起工作,以后你會先找到工作。”未來,不懂駕馭AI的個人或企業(yè),就像今天不會上網(wǎng)或沒有e化一樣,不一定會致命,但保證大幅喪失競爭力。因此,沒有學不學的問題,而是早學或晚學的問題。你希望成為哪一種?

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