知識工作者如何在AI 時代找到創新機會?

知識工作者如何在 AI 時代找到創新機會?
知勢電子報 | 2024.10.27

各位朋友們好:

大三那年受翁秀琪老師啟蒙,首識「傳播理論」,雖是早上八點在山上教室的課,卻從來捨不得漏過任何一堂。當時尤其喜歡聽老師說到「借火」。

傳播是門應用學科,在 1940 年代廣播、電視陸續出現後,帶給人們相當大震撼(媒體講的是真的假的?這樣叫人怎麼教小孩?誰腦波弱會被騙......這些與今日其實相差不遠的問題)。於是從分析傳播媒介的影響開始,傳播理論隨著不同面向的研究累積逐步成形。

這樣的想法完全合理,人人都希望不要浪費時間,直接找到有用的解答。但是 AI 技術還在光速發展中,而且無論哪種工具都必須符合企業本身需求才會「好用」,所以一直追逐某些工具,真的是最符合成本效益的方式嗎?

不難想像,新研究領域剛出現,自然沒有本身的論述,因此大部份理論須從其他學門如社會學、人類學、政治學、心理學、經濟學借來,再放入某些特定情境中,進行研究印證(或推翻、優化)。所以讀傳播理論像是拉開一窺其他社會學科的大門,不同學門大師們的論述(或吵架),從試圖解釋新現象的好奇心開始,一步步累積出各種觀看世界的視角與框架,簡直精彩萬分,令人目眩神迷。

這就是「借火」。

借來了照亮迷霧與暗昧角落的一把火,得以看到前路,再繼續往人跡罕至之處走去,發現未曾想像過的風景和許多沒人走過的路。借來了一把火,於是脫離茹毛飲血的蠻荒,於是不懼寒冷與山林走獸,於是太陽月亮不再是唯一光源,於是開啟並豐富了我們稱為文明或知識、工具或技術的發展之路。

新學科的形成,需要借火;新產業生態系的形成,更需要借火。

有些朋友可能已經發現,電子報近期增加許多產業專家們的文章,因為我們深信,人工智慧產業化是全新的路徑,連天際線在哪裡都仍混沌未明,向不同產業借火絕對是不可或缺的:試想如果集合許多火把,是不是能夠在夜間看得更遠、更廣?是不是可以看到更多新路?

但有沒有另一種可能,我們現在以為的新觀點,其實很早之前就有其他人已經研究過?像是彼得.杜拉克早已提醒資訊社會的樣貌與影響,本週〈六大心法 助力知識工作者善用 GenAI〉中梳理他的觀點與 GenAI 之間的關聯,並提供具體建議。還有結合語言學和 AI,可以看到哪些有趣的現象?

「企業AI準備度五力」系列報導,本週推出最終章「運算力」,也提醒有追劇(不是)的朋友千萬不要錯過。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

人才 觀點

六大心法 助力知識工作者善用 GenAI

40 年前 Computer Aided design (CAD),建築師由鉛筆繪圖改用繪圖板和滑鼠工作,改變的是工具方法。現在的 GenAI,則是更進一步進入到思維及協作過程的人工智慧輔助設計 Artificial Intelligent Aided Design (AIAD),影響的層面不再只是工具操作作業方法,而全面翻轉人機互動與思維協作的作業流程。

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運算力 AI 準備度

運算力:產業 AI 落地關鍵基礎,考量的不只是硬體需求

大多數人會將運算力等同於硬體設備,認為擁有更強大的 CPU、GPU 等設備,就能處理更複雜的 AI 任務。然而,隨著 AI 技術的演進,算力的概念已遠遠超出硬體的範疇,不僅只是採購幾台主機伺服器,而是需要縝密的規劃,從最基礎的硬體設施,到靈活的軟體環境,再到專業的技術團隊,每一個環節都環環相扣。事實上,更關乎於組織如何有效地組織、管理和利用計算資源。

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語言學 觀點

AI 時代的語言學(三):實作

任何科學領域的研究,第一個要回答的問題永遠是「你的最小單位是什麼?」只要最小單位搞錯,那麼這個研究的結果大概也是…不太科學的 (客氣地說)。就像電影《鍋蓋頭 Jarhead》裡的教官在射擊訓練場特別指出的「報距離的時候,選擇適當的最小單位!不要用你的屌當計算單位,因為它太小了!」

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