![AI 時代的台灣新思維:產學研協作的創新機會](/content/images/size/w2000/2024/07/Shutterstock_1724442517.jpg)
面對 AI 時代,台灣雖然在軟體創業面上面臨巨大挑戰,但憑藉強大的硬體實力,特別是半導體產業的優勢,如何在這一波生態系的發展中,重建新的角色?由李國鼎科技基金會、玉山科技協會、人工智慧科技基金會及東南亞影響力聯盟於上月合辦「2024 國鼎論壇」,邀請業界代表分別從各自的經驗分享,台灣在發展硬體優勢外,找到新的機會。
從新 4P 中創造新的價值
華碩雲端暨台智雲總經理、AI 大聯盟會長吳漢章提到,近來產業持續努力推動 AI 生態系的建立,並以 AI 2.0 作為定位。他指出,未來產業中的生成式 AI 應用,可從四大面向去創造不同的價值點(4P),首先是賦能員工(People),例如協助員工或客服;第二類則是流程(Process),也就是如何借用語言模型的技術特性應用在銷售預測、推薦,或是生產管理上,甚至過去半年內,在製造、金融與醫療上都有蓬勃的進展;第三類則是產品(Product),但因為台灣過去軟體不多,而華碩自己在做 PC、AI PC,因此也在觀察產品如何能與 AI 結合,雖然 AI PC 自去年九月開始成為關注點,但目前並不確定是不是真的已有案例出現;第四類則是定位(Position),也就是各行各業都在這波 AI 中尋找新的定位,或是一些商業性、社會性的討論,包含永續、可信賴等議題。
此外,他也提到,過去台灣對軟體的發展抱有很高的期待,但今還沒有看到期待中的表現;AI 大聯盟的成員多半是在2000年左右創業並投入軟體產業,對於錯失手機興起時的轉型時機感到扼腕,也因此,不希望再錯過這一波 AI 浪潮。目前成員主要是連結各垂直產業中的AI應用與場景,實際解決產業中的問題。
鴻海研究院執行長李維斌則提醒,軟體才是主要的服務提供者,但軟硬整合時,最為擔心的是硬體過強而支配軟體。另一方面,台灣資源有限,雖然在這一波浪潮中受惠於硬體而獲得世界矚目,但目前在 AI 生態系上,並無完善執行力。儘管全球大廠紛紛來台設立研發中心,可是未提升台灣的薪資水平,「台灣應避免用自己的肝和電力資源,成就其他國家企業的輝煌。」他認為,台灣政府、企業與公協會都應攜手合作,思考前途,更要學會趁此時機,借勢造勢,吸引國外人才並提升技術能力。
語言模型不是終點,而是背後的知識引擎
台灣 AI 卓越中心副總召集人許永真則認為,由於每個人對 AI 的定義與解讀都不同,加上技術演進十分快速,因此,當前每個人都在盡最大能力預測未來發展,而在科普教育上更是需要耗費極大的能量,以讓 AI 能更為普及。而 TAIDE 模型的推動則是為了 AI 主權,因為當中牽涉到資料保護議題。她解釋,語言模型無法永遠依賴一個國外企業提供服務,尤其在使用過程中,無論提問或回答的結果中不具備台灣人的價值與知識,不僅會喪失話語權,更可能影響到下一代的教育。她也強調,雖然目前釋出的版本並不是最厲害的模型,但裡面所使用的資料都是正式合法取得的資料,甚至可以大聲的說,「它是一個可信賴的模型。」
許永真說,「語言模型本身並不是終點,它只是背後的一個知識引擎,」因此,應用時必須再加上各種能力,才能讓台灣的百工百業都能使用。且因為訓練成本極高,不可能每個每家企業都有能力做到,但至少可以集眾人之力完成,後續更需要仰賴業界共同幫忙。她提到,在語言模型的推展上,將計劃加上多模態及政府、法律、教育及天氣環境相關的應用方向。
台灣產業的新發展機會
微軟亞洲研究院前副院長張益肇則建議,AI 除了文字的生成外,還有很多不同的應用場景,因此,如果沒有實際使用 AI 的話,並無法真切感受到 AI 真正能帶來的幫助。而台灣現在很大的機會在於,如何將 AI 訓練成各行業的專家,假使能將台灣厲害的生產製程訓練成 AI 專家,就可以服務全世界的產業,包括半導體或是其他科技製造的製程。在缺工時代,如果產業能夠跟學研單位一起合作,將能真正提高台灣這一方面的生產力。
另一方面,他也觀察到,台灣無論在產業或是學術、醫療界,在數據的搜集與整合都是很大的挑戰,因此,每個醫院或醫學中心可能都會去訓練自己的 AI 模型,雖然可以應用於自家的醫院,但要做到世界級產品的話,仍要面臨許多挑戰。因此,他也期許,能有一個機制能夠整合政府及產業間的力量共同合作。他認為,未來在半導體等狹窄的領域中,將會更有機會,也會是未來新的成長趨向。