5G來臨 帶動AIoT需求起飛 企業轉型正式啟動
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年04月01日 星期三
5G的商轉,將會帶動AIoT的需求。
2020年起,將會有更多國家加入5G商轉,
預計將帶動不同終端裝置對AIoT應用的需求。
在AIoT的應用中,大規模的連接性能是必備的需求,而5G的落實,恰可完全填補這個空缺,也因此市場對於5G的布建與商轉,充滿了高度期待。
依據工研院IEK Consulting的報告,全球整體5G市場規模,將從2019年的43億美元,成長至2023年的2,303億美元,年複合成長率(CAGR)高達171%,顯見其發展潛力。
工研院產科國際所所長蘇孟宗也特別指出,5G的商轉,將會帶動AIoT的需求。他認為,自2020年起將會有更多國家加入5G商轉,預計將創造新的物聯網應用,同時也有機會帶動不同終端裝置對AIoT應用的需求,例如車用、穿載、智慧家電、工業自動化、AI軟體等,朝高附加價值和新產品應用布局。
5G時代 垂直應用是AIoT的主要場域
且有別於過往3G與4G以消費性為主的應用,到了5G時代,重心則轉往工業領域的垂直應用,而在諸多應用之中,「製造、醫療、能源」將會是最主要的市場,而這也是AIoT架構的最主要應用場域。
在5G三大技術特色「高頻寬」、「低延遲」與「大連結」之中,低延遲和大連結是對工業領域影響最大的兩項。前者對於實現智慧城市、智慧製造與智慧運輸有極大的幫助;後者則是建構物聯網的關鍵技術。
由於垂直領域的智慧應用非常重視通訊信號的即時性與穩定性,才能充分發揮各項控制功能的性能,特別是在工業與運輸的應用裡,訊號的即時性更對於安全性有著關鍵的影響,也因此,5G的低延遲特性就成為實踐AIoT應用不可或缺的技術之一。
以車聯網V2X為例,大量的媒體資訊和數據傳輸是其基本的運作需求,但因交通涉及使用者的生命安全,因此控制訊號的即時性也十分的敏感,對於低延遲又有更高等級的要求。
而在工業控制領域也同樣如此,製造現場經常存在危及生命安全或者造成龐大資產損失的風險,因此對於自動化控制的等級要求十分的高,幾乎不容許有訊號丟失或者過多延遲的狀況,所以在導入AIoT應用時,落實低延遲的性能也成為業者關注的項目。
至於5G的大連結技術,則完美的實現了物聯網時代對於大範圍低功耗連結的想像,也就是帶來所謂的低功耗廣域無線網路(LPWAN),而目前市場上常見的NB-IoT規範,正是5G的前段工程,意味著5G的到來將是物聯網廣域傳輸的實現。
也因此,基於上述這些需求,5G的問世,就等同於把智慧應用的引擎完全打開,它一方面承接了AIoT相關技術的推動,一方面也讓智慧生活的想像得以落實。稱它為連接次世代生活的橋梁也不為過。
而5G的來臨,受惠的不只是終端與工業應用,相關的產業鏈,諸如元件、材料與設備都會迎來新一波的成長。台灣的資策會MIC就指出,隨著全球5G的逐步發展,相關的終端、材料與零組件都會有新的商業契機。
資策會MIC表示,5G將會帶來四大商機。首先,為大量5G模組/終端產品出現;第二,則是2020年開始的5G智慧手機換機潮;第三,為5G元件與設備的材料。由於高頻與能耗需求,將會促進新的材料的研發,包含:氮化鎵、碳化矽、PCB的PPE混合樹脂等。第四,為5G新應用帶動關鍵零組件市場,例如自駕車的光達(Lidar)、毫米波雷達、光學攝影機等。
5G帶動的數位轉型
數位轉型的時代已經來臨。特別是隨著5G通訊的起飛,更牽動著企業數位轉型的每一根神經。企業追求更快速度的同時,數位化的程度也必須更加全面。只不過,在轉型的過程往往遇到許多讓客戶難以掌握的狀況。事實上,數位轉型並非就只單純將資料數位化而已,最核心的問題,還是在於企業整體的數位發展策略與方向。因此,當企業在考量數位轉型的時候,必須仔細思考下列幾個關鍵問題。
一、產品與服務:讓產品與服務在數位轉型的過程中,產生更多綜效。
二、供應鏈管理:透過數位化的管理,讓供應鏈提升效率。
三、生產面優化:找出能夠讓生產更優化的模式。
四、客戶關係提升:與客戶之間的關係,透過數位轉型做得更加全面。
五、讓資料更有價值:數位轉型的過程中,讓手上的數據資料有機會轉變成為商機。根據客戶的經營型態,找出更有價值的資料,並讓這些資料可以帶來新的機會。
六、組織文化改造:透過數位轉型,讓企業組織文化與互動模式可以重新調整。
Juniper台灣區總經理林蒲英指出,找出這些方向之後,下一個問題就是數位轉型該怎麼進行。最重要的是先確定出可行的商業模式,另外也必須重新定義中介角色,調整企業的組織,讓企業的解決方案能夠透過合作夥伴,推廣給更多客戶。此外,提供更加值的服務、並建置可行的服務方式,就能夠在這個中介角色的扮演上,透過數位轉型來進行得更順利、更透明,也更有效率。
X as a service
X as a service亦即一切即服務。從其產品的平台到其架構,都可以作為是服務的提供。X as a service最好的例證就是智慧手機,智慧手機已經可以將其視為一個平台,所有日常的娛樂、通訊、學習與支付,都可以透過這個平台來進行,完全改變了既有的產業生態。X as a service指越來越多地透過物聯網來提供的服務,而不僅僅指本地端或現場的服務。雲端運算的本質,正是X as a service。
而現在,透過數位轉型的契機,也將有機會重新改變產業生態。透過中介角色來進行連結,可以將合作夥伴與不同領域客戶進一步結合,讓合作夥伴的解決方案可以擴大應用範圍,也能將客戶的數據資訊的價值更為彰顯。
幫客戶開出快又安全的路
林蒲英認為,隨著5G的來臨,企業更應該要明白數位轉型到底要做什麼,以及應該怎麼做。企業必須找到他在市場上的位置,想走的方向,再將既有資源透過數位化的方式提高效率,並與客戶保持更密切的關係,改變產業營運模式,甚至進一步調整公司內部的文化。對於Juniper來說,我們的工作就是開路。但客戶的路,會有鄉村小路,會有高速公路。因此要先理解路從哪裡來,要到哪裡去,再幫客戶蓋出一條又快又安全的道路。
在過去,講到數位化,好像只要有主機、有電腦,就是數位化了。但是現階段企業的數位化,除了必須提高效率之外,還面對了更多的挑戰,因為市場競爭正在快速改變。我們端看X as a service這件事情,其實已經把傳統手機產業完全都顛覆了。而這也就是透過數位轉型,改變整個產業競爭模式的最好案例,我們可以發現服務模式改變了、供應鏈模式改變了、客戶互動模式也改變了。
因此,數位轉型固然重要,但企業仍要清楚其核心價值,以及要走的方向。而方法,則是最為重要的一環。企業必須清楚在數位轉型當中,哪些價值可以透過數位化,重新定義上中下游、重新定義客戶關係、重新定義公司內部組織,然後產生更多綜效。
結語
在未來的5G環境中,龐大的數據資料必須隨時與外界進行互動。因此,資料必須具備開放性、整合性、以及安全性。因為要與外界的應用整合,一定要夠開放,而介面也必須要能與外界互連互動。而網路層的開放性,也與介接直接相關。畢竟現有的通訊架構一直在快速演變,例如5G的來臨,當應用環境改變的時候,必須要能夠快速應變,去介接不同的環境,不能有所限制。介接必須要從終端的角度去思考,包括所有面向,例如從終端到雲端、從公有雲到私有雲,這些不同端點之間的介接,多樣性與開放性都必須要具備。更必須兼顧其安全性。
[技術線上] X as a service
雲服務正在取得爆炸式的增長,以「-aaS」為尾碼的雲服務正在以令人目眩的速度成長,這種服務稱為XaaS,是對所有與雲相關的服務的概括。XaaS用來描述任何能讓人想起可重覆使用的、無縫的軟體公司服務,這些軟體公司分佈在一個虛擬化的雲網路中。XaaS最常見的例子就是軟體即服務、基礎設施即服務和平台即服務。
以下列出的僅是雲服務領域中的一部分:
●存儲即服務(storage as a service)
●安全即服務(SECaaS)
●資料庫即服務(DaaS)
●監控/管理即服務(MaaS)
●通信、內容和計算即服務(CaaS)
●身份即服務(IDaaS)
●備份即服務(BaaS)
●桌面即服務(DaaS)
附圖:圖一 : 在5G三大技術特色「高頻寬」、「低延遲」與「大連結」之中,低延遲和大連結是對工業領域影響最大的兩項。
圖二 : 5G產業鏈發展與機會
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/AIoT/%E4%BC%81%E6%A5%AD%E8%BD%89%E5%9E%8B/2004011037QG.shtml
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ai 時代 正式 來臨 所謂 ai 指的是 在 CloudMile 萬里雲 Facebook 的最佳解答
AI時代的變革比每一次工業革命都快!李開復博士在達沃斯世界經濟論壇的人工智能焦點論壇上談到,人工智能的未來將預見未來的大規模的職業轉移和人力重新佈署。但同時人類將有更充裕的時間體驗更優質的娛樂(舉例:虛擬實境)。
【AI時代的變革比每一次工業革命都快】
達沃斯時受邀與MIT Media Lab(麻省理工學院媒體實驗室)負責人伊藤穰一(Joi Ito)在達沃斯世界經濟論壇閉幕日的人工智能焦點論壇上探討人工智能,本文由創新工場工友根據現場錄音整理。
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對談嘉賓:
李開復博士,創新工場董事長及CEO、創新工場人工智能工程院院長
伊藤穰一(Joi Ito),MIT Media Lab(麻省理工學院媒體實驗室)負責人,曾任Creative Commons CEO、Six Apart日本分公司主席、風險投資公司Neoteny創始人兼CEO
主持人:
蒂姆·布拉德肖(Tim Bradshaw),《金融時報》駐舊金山科技記者
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主持人蒂姆:今年我首次來到達沃斯參與世界經濟論壇,感覺人工智能(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)在今年大會已然成為炙手可熱的焦點。現在當人們談及AI和它所引發的生產力進步時,往往會一道談及AI可能引發的倫理和政治議題,甚或爭辯AI的終極價值。我希望今天咱們能換一種觀點來討論AI。
伊藤:我覺得AI確實變的熱門了,這種變化從去年底開始,2016年是非常重要的一年,連許多非計算機領域的科學家都開始提出他們的觀點,而非像過往單純質疑AI。
李開復:的確,如今AI已經被全社會所更廣泛地接受了。人們開始認識到,AI正在為現實生活服務。自2016年初AlphaGo戰勝李世石一役,為大眾揭示了一個無法否認的事實,那就是AI確實能以極高的效能掌握特定垂直領域。AI能夠為我們的生活提供許多超越當前產品與服務水平的解決方案,AI能開始正式為人們提供服務。
圖:AlphaGo VS 李世石
蒂姆:所以,您認為這項變革的動力來自技術領域,還是外在的實體環境?
李開復:我認為它屬於技術引領的變革。數十年來,人們普遍把AI視為一項技術,確實在AI發展的同時,經濟、政治等外在環境也發生了一些改變,但我不認為實體環境的改變和AI技術的發展具有直接相關性。
蒂姆:前不久,IBM與微軟都捲入了一項重大討論,那就是AI技術是否會對人們現有的工作造成威脅,人們是否會因此失業?他們認為,AI的目的是增強人類的智能,而非替代人類。兩位認為上述論點成立嗎?
伊藤:所有事物的價值都需要經過長時間的檢驗,而並非一段短暫時間內的觀察。宏觀角度來看,我們無法否認人們會因「新技術總會導致人們失業」而恐慌,但隨著新技術的發展,某些領域又會誕生新的工作。例如在美國,高中畢業生如果想當護士,就必須就讀社區大學考執照,而AI技術能夠達到護士必須學習的操作流程技能,使得費時且昂貴的職業資格考試變得不那麼重要。護士這一職業還將存在,但將不再受限於繁瑣的操作任務和流程事務,對於想從事護士一行的人來說,這是一大利好。對於許多職業而言,立刻要談立即被AI技術取代還言之尚早。但是顯然,許多工作領域的問題正被解決也正被改變。
主導AI技術研發的各大科技巨頭,如果能為人們樹立一種正確的態度,驅散人們心中對AI技術的恐懼,也將會是一大利好。畢竟人們對AI技術的恐懼,絕大部分來自於對於AI的不解。
要消除恐懼,我們需要在兩個方面努力,其一,是消除人們心中情緒化、非理性的恐慌心理;其二,則是理性解決問題。例如,我們必須對當前的教育體系,以及職業資格認證等體系進行改革,這取決於未來機器發展的速度有多快。
在接下來數十年甚至很長時間內,AI技術都將會不斷發展。但現實是,我們的教育體系和人才市場仍然一成不變。我預見各項既有制度的僵化與缺乏彈性,將成為比AI技術本身更大的阻礙。
李開復:大體上我同意,不過我認為,我們需要更為急迫的喚醒社會集體意識來理解並準備AI時代的到來。
當今時代變革的速度,比以往任何一次工業革命時期都要快。隨著AI技術的不斷完善,越來越多的工作如今開始被AI技術取代。舉例來說,中國有一批AI創業公司正在研究人臉識別,這類技術已能批量辨識20到30萬張人臉,這是一般人類不可能達到的量級和精准度,諸如保安、邊防等從事辨識任務的從業人員,也勢必會被取代。在另外一些領域,AI處理人際和人機關係的能力確實還不如人類,醫療行業是最好的例證,醫療檢測中的某些涉及影像識別的崗位很快也會被AI技術所取代,但那僅僅是醫療專業的一小部分。
圖為曠世科技face++人臉識別自動解鎖
所以大體上來說,人們的工作必須具備足夠的深度,需要讓自己強大到不會輕易被機器所撼動。我不認為現在正在從事這類有足夠深度工作的人們,會輕易被AI取代。
當前有兩項重大的任務等著我們去解決。其一,是思考如何調配未來二十年大量被AI技術替代的工作者;其二,是我們的教育亟待改革。我們需要對我們的子女、下一代子女進行再教育,分析哪些工作不會被輕易替代,而不僅僅去幻想從事目前看似光鮮亮麗的工作。
投身服務業可能是其中一個選擇。我們希望能鼓勵更多人參與人際間的交往互動,建立機器人與人類的交流溝通模式,並不是所有人都能做到這一點,而這些對於服務行業來說至關重要,AI技術能夠使未來的服務業更被人們期待和尊重。
伊藤:日本人對於服務行業的看法就很有意思。日本人認為,服務業是與人打交道的工作。在日本很少有人帶著好萊塢夢,為了將來成為明星而在餐廳打工,他們單純就是喜歡在餐廳工作、熱愛著他們的顧客,這樣的態度完全刷新了我個人對於工作價值的認知。
我們有必要重新設定價值的評價體系。過去我在日本的時候,日本還是一個經濟發展至上的國家。但如今,人們的觀念已經發生了很大轉變。在以前,工作只是為了獲得金錢,而金錢是衡量一個人是否成功的標準。
但如果你基於你對工作技藝的精通程度去評價你是否熱愛這份工作,同時改採你對工作的熱愛程度來衡量成功,那麼很多被歸結為服務行業的職業其實都相當成功,服務本身可能談不上偉大,也不在創造什麼新事物,但這些當下從事的工作讓你明確目標,支撐著你的生活結構,讓你找到人生的意義。
我們應當少關注一點工作產出的經濟效益,而更關注工作的目標和意義。舉例來說,育兒應當是國家GDP的組成部分,而不是像現在這樣只被視為家務,養育下一代對全社會而言至關重要,如果每個父母都能在育兒領域多花些時間,社會將會變得更好。我們在比較人和機器的勞動產出時,多半僅僅用勞動價值和工時長短來衡量人類的產能,卻忽視了工作背後潛在的社會價值。這也是為何許多非計算機領域的科學家自去年起,也開始提出他們的觀點。
李開復:另外一個重點在於,人類的工作進入了一個新的層次。人們在競爭中,將選擇更好的雇主和工作,同時取得工作技能與深度上的提升,逐漸成為各類專業能手和頂尖人才,甚至最後成為特定領域的首席科學家、最有價值的金牌球員、最受饕客追捧的明星大廚等。
但機器也擁有著屬於它的全新定位。我們要做的是去思考在AI時代來臨之際,如何保留一手的經驗,如何為人類提供成長的空間,從而創造更多的就業機會,為人類共同的未來找到更好的解決方案。
蒂姆:那麼隨著AI技術的普及,社會上的職業構成、各類職業對經濟貢獻的性價比會不會隨之改變?例如,一個人周遊世界開另類雜貨鋪,會不會比在辦公室當一名白領賺得多?
伊藤:這正是另一個關乎整體經濟的重要問題。 如果AI真能把整體社會的生產力無限提高到一個極其充沛的程度,那很多人可能根本就不願意繼續從事現在的工作,如今包括政府公務員在內,很多人在崗位上過度勞動,薪水卻巨低無比。這些職業的確需要政策扶持和薪酬相關的補助,才能鼓勵人們考慮選擇那些看似低回報的工作。
古希臘的雅典城邦就是一個例子。當然我們現在沒有那時代的奴隸制,但想象我們處在一個充滿了藝術家、哲學家的社會,那時公民們關心的,會是資源分配是否公平、收入是否均等。這並不意味著我們不再需要工作,否則就太不符合現代的經濟法則。社會仍然需要人類勞動力,但人們將變得更富裕、更能投身內心真正渴求的工作,將會有更多的音樂家能心無旁騖專注他們熱愛的創作、廚師們方能每天精心烹調讓人贊嘆的美食,他們周遭人們的生活體驗,將會因此更為多彩豐富。
蒂姆:說到剛才的音樂家,如今他們掙錢的道路似乎更辛苦了。您覺得該由誰來支付這種額外收入?是政府?還是科技公司?
伊藤:目前的音樂行業,正隨著流媒體技術、更趨完善的數字版權制度蒸蒸日上,可預見的是,數字音樂不會在近期沒落,產業規則和行業規模隨著技術平台而生了重大變革,整體音樂行業反而是在上升的。但是,我預見音樂產業各種獨家約束制度仍然是個發展瓶頸。上世紀後期,在電視和傳統音頻媒介當道的時候,巨星經濟、高銷量唱片和企業壟斷形成了當時的市場格局。但現在,這種體系已經過於複雜、而且不符合當今以技術平台為主流的發佈體系。
李開復:不僅是音樂行業,其他的行業也存在著明顯的問題。例如,專欄作家和記者們的前途也值得憂慮,他們依循傳統媒體遊戲規則都曾經歷過獲利頗豐的年代,而對於新的技術平台分發規則、更為AI自動化的媒體模式他們仍未做好準備,記者編輯們的專業地位也需要被重新檢視與定位。未來型的AI技術公司將有機會賺得較高的經濟收益,這些創新公司甚至能和前沿政府緊密合作,共同為未來世界的工作結構和薪酬制度,進行前瞻的規劃和準備。
我們過去專注在培養數理化人才,為了訓練符合上個時代需求的工程師、醫師、會計師、律師等等專業人才,我們已經投資龐大的社會資源,導致很多人打從學習階段其實就開始偏離了他們的核心潛能而毫不自知。在不久的未來,許多工作都能被機器取代,人們將從這種演進中被釋放,真正投入我們擅長、我們熱愛的領域。
蒂姆:讓我們再來談一下當前AI技術帶來的經濟收益。由於AI技術對於大數據存儲、從業人員技能、輔助設施研發等領域提出了高門檻的要求,是否因而大部分收益都將集中在屈指可數的幾家大型科技公司中?對於其他小型的創業公司,由於缺乏機器、缺乏數據集,AI技術的研發成本無疑是巨大的,您認為AI技術對經濟結構有什麼影響?
李開復:我覺得目前的體系會持續促使大型科技企業不斷發展。他們有能力壟斷資源、壟斷數據,在商業利益和激烈競爭的驅使下,他們會不斷競逐更為精進的技術能力,為公司賺取更大的利益。對於較小企業,進入AI市場的難度的確比移動互聯網時代的創業高出非常多。
我呼籲行業需要大力推動AI生態系的開放性。創新工場北京總部和我們所投的創業公司體系中,已經啓動了全新的AI技術相關研發工作,近期我們成立了人工智能工程院,帶著孵化中國AI生態系的目標投入大量資源,招聘培訓一批年輕工程師入門AI領域,展開可公開數據集的採集和標注,我們也積極尋求在中國和全球資本市場的融資和成長機會。
全球AI競技場上,美國市場有Google、Facebook、微軟,中國市場有百度、騰訊、阿里巴巴等行業巨頭,激烈的市場競爭導致他們的技術極低程度會考慮開放出來,創新工場希望能夠借此成為AI領域開放發展的倡議者和實踐者。
蒂姆:我們之前提到,誰擁有數據上的優勢,誰就擁有敏銳的洞察力和創新能力。那麼非技術型公司什麼時候能夠真正採用AI技術,亦或是只能運用像IBM、Google、微軟等公司的平台?
伊藤:隨著世界愈發緊密互連,要以「贏家通吃」的玩法去壟斷市場是越來越難。現在,如果某個個體試圖進行壟斷行為,會自動觸發市場機制。市場競爭會形成限制:如果某方採取壟斷動作,對標競爭的另一方會花數百上千萬美元去找到超級優秀的AI博士們來迎頭趕上。現今人才培養的源頭已經到位,但我擔心,當某個企業實現了壟斷甚或做上了寡頭的時候,自然而然能順勢招募AI領域的全球才俊,吸引能夠負擔他們百萬美金酬金的投資人,種種多方因素都正匯聚在一起。市場單方面依賴競爭機制進行調節並不完善,因此,我對開復和創新工場在中國推動的開放做法特別感興趣。
接著我想說下一個經典的「電車難題」,雖然看起來有點偏題,但其實這個跟我們的討論挺相關的。這個研究大概就是詢問人們,如果街上一輛滿載乘客的電車馬上就要撞上一大群人,它應不應該立刻轉向,犧牲車內乘客的生命,還是放任讓車輛撞上人群。結果大多數的人都說,當然應該犧牲車內乘客的生命來保全更大一群人。但如果按照這個標準設計一輛無人駕駛汽車,你們會不會買具備這種人性道德的汽車?我是肯定不買。所以其實這就意味著,當我們只把責任交由市場機制,人們普遍都是自私的。
而且,就像開復所說的一樣,資本主義的市場競爭是不會激勵大家分享數據、資源和市場的。傳統的政府監管方式過去曾經行之有效,但在面對互聯網的開放和動態結構,這種傳統的監管方式將會失效。現在這些AI、比特幣和其他所有領域中的問題,都不是過去十年二十年間學者們研究的題目,而是真正在資本市場能夠快速賺錢的技術。然而相較於開放的互聯網,行業不曾充分在開放場域來探討這些技術衍生的問題和現象,這是我的擔憂所在。
李開復:我們倒是嘗試採用實務並直接一點的方法,用大公司跟大公司來抗衡。比如某巨頭企業說他們能夠提供數百萬美金的資金,另一家巨頭企業便說我們可以提供一個昂貴的開放平台。我們不知道這個方法是否有效,但畢竟我們都是敢於冒險的資本家,這個策略肯定是值得嘗試的。作為風險投資家,我們理解商場上凡事皆求回報,我們試圖串聯各方利益點,聚合成一條具有共通性的利益鏈條。
蒂姆:現今大家都能看到AI產出已經開始變得極具說服力,那麼投入方面狀況如何?誰在編寫、改進算法,我們又怎麼知道這些算法何時會被使用?AI技術的透明性又如何?市場能否避免AI這樣的黑科技遭受偏見誤區,或者避免AI技術被濫用?
李開復:我覺得目前有些公司採取所謂公開透明的做法,其實是很討喜的宣傳手段。但我也確實擔心,下面這種兩難問題會不會出現:一些公司選擇通過自律或推動立法來限制錯誤發生,但另一些公司不會這麼做。自然而然,比較規範自律的公司由於發展顧慮更為周全,相對發展速度上可能放緩;而較不顧慮錯誤發生的企業,反而可能成為最快速或最成功的那一方?
例如在無人駕駛技術的開發上,Google很小心謹慎,把保護駕乘人員和行人放在了極其重要的位置上,技術不成熟就不推廣;相反,特斯拉的AutoPilot就很激進,會直接把測試版產品拿給公眾進行試驗。然而現在看來,特斯拉造出好無人駕駛車的可能性還要更大一點。所以這個難題對任何規模、任何階段的企業,都是一個道德層面的決策。
伊藤:偏見同樣會影響到產品開發。曾經有某家企業開發麵部識別系統的時候,僅用他們自己的工程師作為訓練數據庫的模板,但發佈演示產品的時候,這個產品竟然認不出一位黑人女性的臉,正因為他們的工程師全都是白人男性。很多偏見,是你在日常職場中不容易意識到的。
過往許多公司會去蒐集信息、理解客戶,然後給出個解決方案。如果要做一個真的對社會有益、解決問題的架構,就只要想著把這個工具做得更好、更有用就可以了。我喜歡舉會計和電子錶格的例子,在VisiCalc發佈以後,這個蘋果公司自己都不知道該賣給誰的軟件出乎意料獲得會計行業的巨大歡迎,這讓他們欣喜萬分。於是他們在VisiCalc中投入了更多的靈感,VisiCalc 的開發者都沒有設想過它有如此多的可能性。
我們需要的不是企業銷售人員出去收集客戶需求,然後回頭要求工程師做出什麼,我們需要的是賦予人們自己打造這些工具的能力,這不會是目前主導AI領域那些科技巨頭的商業模型和運作方式,反而更可能來自像開復您所投資的實踐型的創業者。
蒂姆:數據和最終的成果歸屬之間是否有條清晰的界限呢?比如說如果某個商業公司使用Google的演算法找到公共部門數據中有利可圖的部分,例如運用某些醫療數據而大賺一筆,會發生什麼?會因為來源是公共數據而把這樣得來的利潤回報給政府呢,還是因為用了Google算法而成為其產品的一部分呢?畢竟沒有公共數據就不會有這一結果,目前這些數據相關的行業規則是如何制定的呢?
李開復:我感覺我們正站在一道門前,正打開去探索一個美麗勇敢的新世界,針對上述問題其實行業還沒有定論,也應該好好充分研究一下這個問題。
伊藤:看來科技巨頭們有一套針對現存數據庫、獲取數據的戰略。Google、Facebook或中國的百度、騰訊當然都會收集大眾的數據、從公共的數據中試圖做出成果。但很顯然個人電子郵件就不是公共數據,想要購買這些數據也是不可能的。也有很多人爭論是算法重要還是數據重要,顯然兩個都十分重要,但不同企業由於其業務屬性的側重,將會有不同的選擇。
蒂姆:我在這星期聽到許多關於人工智能未來是不是真的能帶來巨大收益的相關討論,比如增加稅收,幫助政府能讓所有人都開心地生活還不用工作。你覺得AI能緩解社會焦慮、解決其他情況下可能會出現的不平等問題嗎?它會是我們期待的那個靈丹妙藥嗎?
李開復:應該說這是必然的,在可預見的未來大規模的職業轉移即將發生,人才與人力需要重新部署,在AI驅動的工作形態改變之際,有兩部分我自己特別關注:一是孩童和成人的教育體系,舉例前面提到的音樂家、育兒等都將更能彰顯其價值,目前各項專業教育和技能培訓需要檢視其未來的適切性。二是人們有更充裕的時間來體驗享受更優質的娛樂,娛樂行業比如虛擬現實(Virtual Reality)在未來勢必更為百花齊放。
蒂姆:這是場非常有意義並非常有趣的對談,十分感謝你們參與。
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在過去三天的分享當中,我從個人的角度,來看待我們的「趨勢」跟「未來」,我們要用什麼樣的思維跟能力的調整,讓我們能夠適應的更好。
而今天呢,我轉換個角度,用指向於「趨勢」與「未來」的角度,來回觀我們的個人;應該要怎麼樣去定位,或者是我們的危機跟機會各自又在哪裡?
我想喔,可以談趨勢與未來的人很多,但這一位人物,有他的獨特性跟代表性;他就是日本「軟銀集團」的創辦人~孫正義。
他在今年的6月,參與一個台灣舉辦的,叫做「全球產業秩序的結構與創新」這個論壇裡面,他做了一場公開的演講。
我在這裡喔,跟你分享一些他這個演講裡面的內容。他認為喔,全球第三波的工業革命,就是「A.I.人工智慧」正在來臨。
如果按照過去30年網路革命的歷史經驗,未來30年半導體的運算速度,記憶體的儲存容量,跟網際網路的傳輸速度,都將成長100倍。
換句話說,A.I.人工智慧的智商,會比現在聰明100倍。他也預估到了2040年,全球機器人的數量,將正式超越全球的人口數,達到100億個機器人。
然而孫正義更直接的表示說,他說不管你喜不喜歡,A.I.人工智慧的時代,它就已經來臨了。這些新科技改變人類社會的速度,會比預期的來得更快。
他以「汽車」為例,在1913年的美國福特汽車,推出第一輛汽車;當時在美國的紐約街頭上,100部交通工具裡,只有1部是汽車,99部仍然是馬車。
但是短短5年的時間裡,形勢完全逆轉;紐約街頭汽車跟馬車的比例,翻轉成為99:1。
然而時至今日,很多人會質疑,運用人工智慧的科技,進行自動行駛的車輛是不安全的;所以都覺得短期應該不會發生這樣的事。
但是我們回觀一個事實,就在美國,現在自動駕車運送處方藥、自動駕車運送網購貨品,這些都已經發生了!
而且進一步來看,網購運送貨品,如果用人工來運送,每件的成本要5美元,而自動駕駛車輛的運送成本,卻只要0.23美元。聽到這裡你想想看,5美元跟0.23美元,這個成本是差異多大啊?
如果按照「趨勢」這樣子發展,可能你現在還會看到,某些專職送貨、送外賣的這些人員,可能他只要跑得勤一點,他的收入還可以蠻不錯的;但是這種事情,可能會很快的消失不見。
其實如果我們回顧,在25年前發生的「資訊革命」來看,網際網路的流量,在25年前其實只有「180G」;但今天的流量,已經高達「156T」,這個流量成長了100萬倍。
如果用市場價值來衡量,美國華爾街網路公司的市值,過去25年的市值,也成長了1000倍。
在1994年全球股市,市值前十大的公司,唯一家的科技公司只有「IBM」。當年擠進前10名的公司,包含日本的NTT電信、美國奇異、艾克森美孚石油、可口可樂、通用、菲利普莫里森煙草,和默克製藥。
但25年後的今天,全球股市前10名裡,有7家都是網路科技公司;包含微軟、Amazon、Google、Facebook、蘋果、阿里巴巴、騰訊。
所以呢,網際網路的革命對全球社會,會產生重大的改變。而相對於網際網路,接下來的「A.I.人工智慧」的革命,在未來的30年,單單在美國,就可望創造19兆美元的產值。
如果按照孫正義的說法,A.I.人工智慧,是人類社會最大的創新改革,會比網際網路的影響來得更大。
其實如果回到人工智慧,跟人類大腦的對比,目前呢,人工智慧只有在下棋這些領域,比人類強大;但是30年後,A.I.會比現在聰明100倍。
到時候所謂的超級智慧,會在人類社會當中誕生;人類的智商平均是100左右,有人說愛因斯坦的智商190;但是未來我們人工智慧的智商,合計會到1萬!
這是什麼數字啊?他會是超級天才,也是天才中的天才。
可是聽到這裡,你千萬不要覺得很悲觀,因為A.I.並不會在所有的領域裡面,都取代人類;畢竟啊,人類在創造力跟互相尊重的能力、彼此協作的部分上。會比A.I.來的更強。
但反過來,如果在既有的資料跟數據,產生的預測跟預估這方面的話,那麼A.I.會比一般的人類強很多。
所以透過孫正義的這番說法,你聽到這邊,不知道你想到了什麼?
我常常會說一句話哦:「人工智慧的時代已經來臨了,但是很多人卻還用工人智慧的腦袋,來想自己的現在跟未來」。
事實上,如果你現在檢視你謀生、你工作、你面對生活,跟未來的方式跟態度,都是那種純粹技術性的,或者是重複性的。
甚至於,絲毫沒有任何創造力含量,這樣的工作跟生活形態。那麼我幾乎可以很確定的告訴你,在你的有生之年,你一定會被A.I.所取代。
可是反過來說,當你現在的思維開始改變,用一個更深刻且更寬廣的視角,來看待自己的工作跟生活的話;那麼你即將會擁有的,是A.I.幾乎無法取代的部分,就是你有「創造」的能力。
而這種在計算機的演算法裡,很難模擬到的像人類的情感、人類的藝術創造,這些部分回到你我的生命裡,當然不是一天、兩天就能夠具備的。
但是我可以很確定的告訴你,如果你現在面對你的工作與生活,你開始能夠有意識的,創造出一些必要的結果;並且去優化你在面對工作跟生活的流程。
而進一步提煉出你的「核心能力」,把你核心的能力跟認知。並不是托付在某些特定角色的工作裡;而是把這些部分,發展出一個生態圈,並且在面對不確定的未來,擁有一個正確決策的能力。
最後回到生命的本位裡,去創造出那個A.I.幾乎不可能模擬的東西,叫做專屬於你靈魂的意義與價值。
那麼我可以很確定的告訴你,不管這個時代怎麼樣變化,你不僅不會是那個被淘汰的人,而且你還可以透過這些科技的進步,為你如虎添翼。
你聽到這裡,你一定很好奇,那這些能力各自需要什麼呢?其實我剛才已經說出來了!
如果你想要在自己的未來,過上一個更好的人生;有四個能力,是你一定要具備的~
第一個叫做「創造結果的能力」,第二個叫做「建立生態圈的能力」,第三個叫做「正確做決定的能力」,而第四個叫做「創造意義的能力」。
然而這個部分的學習精進,讓你擺脫工人智慧的腦袋,而讓自己在人工智慧的時代裡,能夠適應良好、活出你想要的人生。
那麼我很鼓勵你,可以好好把握我們近期推出的線上課程,叫做【過好人生學】。
在這一門線上課程裡,我除了陪伴你,去建立起必要的「四個能力」之外;更結合了我多年進行個案教練的經驗,跟我個人生命轉型的一個體會,讓你能夠更深入的看清楚,自己的生命形態怎麼樣可以過得更好,並且避免掉一些迷思跟現象。
因為我必須說「思維的盲點」,它不一定是發生在那些我們所不知道的事;而是我們太僵固於我們所知道的事。
就像上個世紀的馬車夫,他之所以會被淘汰的主要原因,其實並不是在於,他不知道汽車這件事,而是他太僵固於他的謀生方法,就只有駕馬車。或者是只有透過駕馬車的交通,跟移動的意義來收錢。
所以囉,如果你渴望突破自己在生涯的思維盲點,並且建立起「過好人生」的必要能力,還有它實際的做法。
那我很鼓勵你,可以好好把握我們推出的【過好人生學】這一門線上課程。
然而無論如何,面對未來的改變跟衝擊,不管我們在主觀上喜不喜歡、想不想要,它一定會發生。而真正的關鍵在於~「你準備好了嗎」?
希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
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謝謝你的收聽,我們再會。
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