自2016年AlphaGo打敗棋王李世乭以來，全球AI的發展突飛猛進，相關的產業應用也如雨後春筍冒出。全球知名調研公司 IDC 最新《全球人工智慧支出指南》研究指出，亞太地區（不含日本）在 AI 系統方面的支出將從 2022 年的 176 億美元，到2025 年將增至 320 億美元左右。隨著AI技術不斷進步，未來的人工智慧有可能超越人類嗎？對於未來的AI時代，我們又有哪些想像呢？

在由《DIGITIMES電子時報》、AIF與《IC之音》合辦的「AI Junior Award」中擔任評審委員的蔡宗翰，分享看完多組學生AI專題後的觀察。在其新作：《寫給中學生看的AI課：AI生態系需要文理兼具的未來人才》，他也結合多年他輔導高中以上學生探索AI學習的經驗，深入淺出介紹人工智慧的概念與應用，更不忘提醒身處AI世代的年輕學生，在面對未知考驗時應該要培養的態度與關鍵能力。

AI一定是理科腦？

蔡宗翰現任中研院人社中心地理資訊專題中心執行長、中央大學資訊工程學系教授，他認為，當前許多行業都爭相導入AI，由於發展AI必須有足夠的資料做為基礎，為了蒐集AI模型訓練所需的巨量資料，也促成產業必須進行數位化。至於AI能對2025年的世界產生什麼影響？蔡宗翰舉例，若能將AI應用於能源管理調度、性能評估、風險管理等方面，就能讓永續成為可能。

蔡宗翰認為，AI也能幫助醫療及教育提高精準度，無論是幫助醫療影像的判別或是提供決策輔助，醫生已漸漸了解到可以跟AI協作。另外，在108課綱實施之後，每個學生都需要的學習歷程，若能結合AI，也可以根據學生學習表現協助他在學習過程中找到興趣與適合的課程。但無論是精準醫療或是精準教育，由於人工智慧的應用將會越來越多元，會更需要不同領域專家協同合作。

「人是很複雜的，不應該被二元化，」蔡宗翰說，我們習慣用傳統的學科將學生進行分類，以為數學不好的人一定是文組，不喜歡文言文的人可能就被畫到理組，但是，現在學生應該要不斷探索自己的興趣，想要文理兼修也沒有想像中困難。他認為，無論是科技人跨向人文學科，或是人文跨向科技，都要往對方的領域再靠近一點，才能創造更多的對話空間。

做為一個跨領域的學者，蔡宗翰鑽研人工智慧研究領域之餘，也喜歡作詩及寫文章，研究領域橫跨資工 、生醫與人文。擔任人社中心執行長以來，他更發現過往研究自然語言技術，也能應用到地圖資料上。例如人社中心地理資訊專題中心藏有許多不同時期的地圖及航照圖，過去這數十萬張的地圖數位化後，只能透過人力的方式一筆一筆標注建檔，不僅進度十分緩慢，精細度也不佳。蔡宗翰說，透過預訓練模型、半監督式或自監督式等方法，就能快速判讀圖上的資訊。

後續還能結合文學、歷史或是其他學科的研究，找到更多的發現。蔡宗翰認為，人文學者若能應用科技方法將能擴大研究領域，例如透過AI進行文本分析，先將小說中的角色進行分類，研究者就能在這些基礎上進行多種文本的比較。

誰可以搭上AI 熱潮？誰又會被淘汰？

除了人文研究之外，近期我們也可以看到不少人工智慧應用於藝術創作的成果，蔡宗翰認為：「AI不會取代藝術創作者，但將帶來創作方法的革命。」他提到，創作仍需要由人進行統合，人工智慧還無法完成這部分工作，但可以幫助藝術家搜集素材，激發創作靈感來源。在這過程中，被淘汰的可能是協助藝術家整理資料的小幫手。

蔡宗翰說，除了提供靈感外，AI也能快速幫創作者實踐腦海中的構想，提升創作品質或效益。例如，協助小說家預測不同結局走向的市場接受度，或是協助音樂家快速編曲，在創作方式及表現形式都會有所改變。

AI時代需要這幾種能力

「AI最終還是要幫助人解決問題，」蔡宗翰建議學生，可以試著觀察生活週遭發現問題，進一步才能思考要不要用AI解題。他觀察近幾年學生在競賽及學習的表現，蔡宗翰認為，台灣學生對於擁有標準解法的題目，有很強的解題能力。但是，在競賽中卻很少看到有隊伍跳脫原本的框架，改動原本的模型架構，勇於嘗試設計自己的解法。

雖然許多學生會將得獎當作參賽的目標，但他也期許，學生能在參加比賽的過程中，從中學習到團隊合作、溝通的能力。從比賽中獲得專案經驗，找出失敗的原因才能成為自己不斷強大的養分。