林之晨:最動盪卻是最好的時刻,新的王者即將出現

自2010年人工智慧技術出現重大突破後,產學界便開始注意相關到這股趨勢並陸續投入資源,台灣AI新創團隊則在2015年後如雨後春筍般增加。然而,近來許多投資公司皆示警,目前新創將迎來寒冬,但台灣大哥大總經理、AppWorks創始合夥人,同時也是人工智慧科技基金會董事林之晨認為,目前對於台灣新創企業正是大好的時機,也提醒到需關注三股最大的力量:人工智慧、區塊鏈以及東南亞市場。

劇烈變動的環境下,將有新王者出現

2009年,AppWorks剛創立時,正好是金融風暴之後資金大多頭市場的開端;而2022年由於通膨及美國升息壓力,市場快速進入整理。林之晨認為,對於那些在環境好時,有特別儲存「戰備存糧」的新創公司而言,現在正是非常好的時間,因為競爭對手變少了,許多成本都下降,甚至還有許多併購機會。

「每一次總體經濟的趨緩(slow down),都是影響人類新物種奠定的時候。」林之晨以Google為例,該企業是在1998年商業化,2年後卻遇上了網路泡沫化,然而Google存活下來後,就再也沒有能與之競爭的新的搜尋引擎企業出現。又好比2004年成立的Facebook,在經歷2008年的金融海嘯後,由於大多數的競爭對手都被淘汰了,因此奠定獨特的地位。因此,他認為,經過2023年的大洗牌過程後,我們可能會在2024、2025年看到能站穩食物鏈頂端的新王者出現。

新的遊戲規則已經出現

不過,有別於過往供應鏈的思維,面對人工智慧產業多變的未來,有許多人提出需要開始著眼於生態系發展的思維。對此,林之晨比喻,如果供應鏈是個殘忍的零和競爭遊戲;那麼,生態系就像是一個園遊會。在供應鏈中,不同廠商間需要競爭,彼此淘汰,A廠商多賣了一份訂單,B廠商就會少賣一份,最有成本優勢的人才是留到最後的人。但在生態系裡,如果只有一家廠商,能吸引的消費者很少,但如果有越多的廠商加入,就能吸引到更多的消費者前來消費,例如買雞排的人會想要再買奶茶來搭配,因此,雞排攤與奶茶就因為彼此的存在而更好。好比在網路平台購買東西,卻使用到店取貨,因為這兩個服務搭配提高了購買東西的便利性,消費者反而更喜歡在網路上購買商品。

林之晨舉例,對電信產業來說,從電信門號的服務提供上來看,當消費者辦了台哥大的門號,就不會去辦其他公司的門號,彼此是零和競爭的關係。但是,不同的電信公司也可能是一個生態系統,例如,消費者可能使用台哥大集團的某項服務,但同時也會搭配使用其他電信集團的部分服務。

產業關注的是解決問題,而不是用什麼技術

然而,當生態系劇烈轉變的時候,其牽涉的恐怕不只有技術問題,牽涉廣泛,甚至還包括政治與地緣上的考量,而AppWorks從2018年開始,便逐步聚焦在人工智慧、區塊鏈以及東南亞市場的開拓上。林之晨表示,當時會提出這三大方向並不是想要篩選創業者,而是因為發現許多創業者容易將視角放在周遭產品的改良,想做出一個更好用的產品,卻忽略了其他正在崛起的新機會,而作為一個新創企業的協助者,他認為有義務要提醒創業者注意這些事情。

「創業者很難憑一己之力螳臂擋車,但是可以借力使力去顛覆市場,」林之晨認為,創業者必須時時刻刻關注顛覆的力量從何而來,並掌握「借力使力」的機會,而不是跟風前人的腳步。當前對台灣創業者來說,三股最大的力量就是人工智慧、區塊鏈以及東南亞數位經濟的崛起,這個想法有人贊同也有人反對,但他認為至少成功讓台灣的創業者注意到了人工智慧與區塊鏈兩大趨勢。

不過,一定要是以使用人工智慧技術為主要技術的公司,才能被稱作AI新創嗎?

「市場並不管你背後的技術是什麼,市場要的是能解決問題,」林之晨認為,社會中存在著許多食衣住行育樂的問題,AI只是其中的一個解決工具,不應該狹義地以為一家公司必須大比例的使用AI技術才能叫AI公司。廣義來說,假使一家公司讓AI成為它其中一個競爭優勢的來源,那它就是一家AI公司。當產業發現問題時,過往可能沒有夠好的工具可以使用,但是現在有了深度學習、機器學習及電腦視覺等方法可以有效幫助產業解決問題,並提升競爭力,也就是「產業AI化」。

產業AI化最重要的是結果,不是目的

當我們提到產業AI化時,企業主管至少得對AI有基本的理解,無論是AI、區塊鏈,或是其他新的技術,最重要的是為內部人員打造一個具有多種選擇性的工具箱,才能知道要使用什麼工具。也不一定任何事情都要使用AI技術,如果公司目前沒有任何專案適用AI解決也沒有關係,產業AI化最重要的是結果,而不是目的。

「人類厲害的地方不在於我們先天能力很強,而是我們會創造工具將能力放大十倍、百倍,而電腦就是這個工具。」林之晨說,雖然電腦不會受到心情、身體狀態等影響,但是我們使用這個工具的前提是,必須對工具有一定的理解。就好比我們在選擇交通工具時,必須要知道不同工具的特性,才有辦法判斷在微涼的天氣下,如果遇到塞車,選擇騎腳踏車會是最快的方法。

人才將是重中之重

另一方面,當人類將大部分的工作都交給AI解決時,我們有足夠的精神可以討論許多關於價值觀的重要議題,而這些討論的結果也會因為不同的民族、區域、文化而有不同的差異。比起關注企業用了多少AI,更值得討論的是,我們解放了多少的人力,並如何運用人力進行更高層級的工作。

即使社會已經從資本密集的工業革命走到知識密集的數位革命,目前AI生態系的人才依舊不足,企業無論是從外部或是內部都無法招聘到適合的人才,林之晨認為,人才絕對是根本,而人才的培訓不只是教育部的責任,是每一個部門都要負擔的責任。