AI是成本，還是投資？ChatGPT 熱潮的省思與轉型策略

溫怡玲認為，雖然AI已經可以被應用於任何場域，但並不代表AI可以解決所有問題；且除了應用，更應該考量AI將帶來的影響，例如，許多人都已經知道，ChatGPT所產製的訊息並不一定正確，而當我們用真假難辨的資訊去生成更多文字資料時，這些資訊是否可以被查證？又或者將造成更大的問題？

「AI是改變我們所做一切事情的執行環境，」她引用微軟執行長Satya Nadella這句話說明，導入AI後所能影響的，會從單一專案擴大到企業營運的整體組織和流程設計，而一切的基礎在於資料。

當我們檢視人工智慧的發展史，可以發現這一波人工智慧所做的是「把人的經驗放進電腦」，也就是由領域專家提供歷史記錄，讓電腦自己歸納規則。但要放入什麼資料以及多少資料，都是非常大的問題。因此，人工智慧型企業的營運架構中，資料是最底層且基礎的一部分，必須讓相關資料可以被需要的人即時看到並使用。

不要只把AI丟給資訊部門

根據人工智慧科技基金會（​​AIF）所公布的《產業AI化大調查》調查顯示，當前僅有三成台灣企業對AI應用有明確目標，且能掌握足夠技術並應用於不同部門。這份報告從經營、人才及技術三大構面切入分析，並加總分數後得出整體產業AI化指數。

溫怡玲指出，若說資料是基礎建設，那麼企業的AI發展策略規劃則是決勝負關鍵。例如導入AI的目的是為了節省人力或是找到創新模式，這是兩件不一樣的事情。當企業沒有策略時，將不知道要添購哪些設備與系統 ，甚至不知道需要哪方面的人才。但是，調查結果顯示，大多企業並未宣布相關發展策略。

在人才方面又可分為員工對於AI的理解程度與AI工程師的技術，「不要把這件事情丟給資訊部門，」溫怡玲提醒，資訊部門是解決其他部門問題的骨幹，如果企業將AI能力培訓的問題丟給資訊部門，他們根本不知道要解決什麼問題。而企業在導入AI時，最重要的是，企業中大部分的員工都必須要理解AI的能力與限制，才能夠找到最適合用AI解決的問題，下一步，才檢視工程師的技術能力是否足夠解題。

未來，當資料成為資產時

由於資料與AI發展息息相關，數據治理將是未來重要的發展。溫怡玲說，AI時代資料即資產，如何重新定義與有效治理資料將是重要議題，可以看到許多企業的董事會已經著手訂定相關準則。她指出，世界各科技先進國家已經加快制定AI規範標準與路徑圖，而且跨國合作也持續進行，例如美國與歐盟就針對五大領域協商制定AI標準。

而無論是哪個國家或地區的AI規範，當中有一個重要的關鍵點是「可信任」，當全球開始朝這個方向前進時，臺灣必須和全世界接軌，正視這個問題並提出完整架構。接下來，AIF也將攜手產業與學術界推動成立Trusted AI聯盟，透過跨領域的對話與快速調整機制，打造台灣產業AI化建構可信任生態系。

溫怡玲說，相較全球，臺灣的AI技術並不是最先進，資源也不是最多，但我們有個獨一無二的價值就是「可信任」， 無論在品牌、製造技術、企業與社會整體形象，長期以來都是世界各國可信任的夥伴， 如果可以將這樣的信任延伸到整個AI的發展上，將會是AI時代最重要的核心競爭優勢。