淡江大學大師講座 -- 「人工智慧對科技經濟社會政治產業領域的挑戰與影響」
人工智慧 (AI) 近年來蓬勃發展,已漸影響世人生活各層面。我個人今年八月到英國與愛爾蘭旅行,從機場的自動通關、自助式托運行李、利用手機個人助理叫早、查詢資料、購物、觀看Youtube影片、用Google Map找路、攝影後照片整理、花木辨識,旅伴利用無人機空拍,都很能感受到AI的威力。在坊間,有本頗為暢銷的書書名就叫「人工智慧來了」,內容相當豐富,是相當真實的寫照。
今天的演講題目或也可以改成 「一個非AI專家看AI 對未來的衝擊」。數位科技以致AI是我近年來很關注的問題,而其影響層面之深廣在幾年之間,有飛速的成長。今年二月,我協助財團法人「中技社」舉辦了一個「人工智慧對科技經濟社會政治產業領域的挑戰與影響」研討會,請了許多名家主講,相當精彩。所以今天的演講我打算就其中個人感受最深的心得,來向大家報告。這裡另向大家預告,明年三月,「中技社」擬舉辦一個後續的研討會,將涵蓋教育 、國防軍事 、醫療 (診治 預測 防疫) 、金融、法律、倫理、藝術、行政管理與傳播等領域。屆時歡迎大家參加。
該「研討會」是國內首次透過重量級專家視角,多方位且深入探討AI可能影響,作深入的分析。AI目前雖然已是人人關心的議題,但特別希望讓目前從事發展AI的科技人員以及學生,能有較整體、全面而深刻的體認,在研發過程中,能多就發展選項有所思考,對負面效應能有所警惕,在與人分享成果時,抱謹慎態度,而不要在充分了解其風險前,廣泛散佈相關技術。有助台灣產官學研界思考出更周延的政策,從而協助導引優先目標訂定和最大化AI發展潛力。為免較技術性議題在開始時分散大家注意力,我的報告順序與「研討會」略有出入。
林建甫教授在「AI對社會經濟的影響」演講中,從經濟問題開始,談AI的新發展、經濟生活、經濟制度。近三十年來,世界經濟歷經資本主義大勝,全球化把世界推平,但2008年,金融海嘯又使人類對經濟學的思維重新改變,美國施行量化寬鬆,以鄰為壑,另一問題,是科技是否停滯,幸好有AI的新發展,展開數位科技革命、平台經濟的時代。最重要的是AI的應用到萬物相聯,亦即什麼東西都可以相聯。
在AI影響經濟生活方面,最重要的,要掌握大數據,能夠精準的行銷、生產,經濟學的理論已經沒有長期成本曲線的概念,同時可能發展成壟斷性競爭。共享經濟的風起雲湧,每個人可以是生產者也是消費者,可以讓資源更有效應用,則讓共產主義以新型態重生。另一方面,很多問題不見得是AI有辦法解決的,但是AI可以幫助人們解決這些問題。
薛承泰教授從社會學、消費者、世代的差異觀點來看「人工智慧對社會領域的挑戰與影響」。從消費者的角度來看,現在家庭的智慧管理系統已相當進步,應多思考未來的問題,而對於缺少與人之間的互動的感覺跟默契的發展,相當存疑。
從人口角度,可以知道未來很精準,情況會很險峻﹔AI應用很明顯有世代差異,而且知道AI到2020年在各個世代裡面都會有極大的影響力。可預見貧富擴大、人力短缺、未來勞動力需求變化,教育的方式跟品質、婚姻跟家庭,會有很大的衝擊。人要面臨價格跟價值的取捨,最終還是要追求人性跟靈性。夢想不在於有多偉大,而在於有沒有實踐的決心。
朱雲漢院士有系統的論述「AI在政治領域的的影響跟挑戰」。首先是已經產生的一些影響,包括民主政治運作以及國家職能、政府機器,它的運作的整個影響。
對於民主政治運作,就技術上來講,運用AI的技術的運用對於選舉,已經展現出其優越性,另一方面,社交媒體的風行,造成嚴重問題。AI的技術跟大數據也可以把政治過程、政治人物的言行更透明化。一方面國家的管理能力可以跳躍式的升級,人力可以大幅精簡,同時假設沒有隱私權保障的邊界,國家將來可以對社會做無死角全覆蓋性的動態管理。另外一方面,他帶來前所未有的挑戰,將來網路戰爭形勢會非常可怕,這些都是AI革命帶來國家職能裡面各種不同、可能的巨大影響。
AI技術跟潛能帶給我們人類社會非常大的政治難題。面對社會變遷,或社會制度變革的選擇難題,不僅是社會內部的貧富差距會變成極為可怕,富裕國家跟落後國家之間的差距也會成為比今天更大的鴻溝。反過來說,AI的積極面,如果能夠有新的社會契約跟新的國際規範,讓數位科技的生產力快速提升,以及我們講滴漏或普惠性的效益能夠全面釋放,有可能透過AI革命把人類社會帶向分享經濟跟社會主義的大餅。
其次是簡禎富教授,針對「AI對產業的影響跟挑戰」演講,分享對製造面的觀察,以及實際經驗,內容以作業面為重點。簡教授提出製造是台灣AI的機會之鑰,先進製程控制能夠智能化的提前去解決問題,如此就可以讓製造更精準。智慧工廠是讓機器也能夠智能化的互相協作,結合AI或是新的工具,隨時優化決策。動態整合製造數據調整、銷售配置,是應該注意的趨勢。例如,半導體的測試,擁有大數據,AI可以讓幾個重要的參數盡量留在良率高的點,做出來的結果可以隨時繼續學習,因為資料在累積,就知道將來應該怎麼去改變。
他認為德國所提出的工業4.0,傳統的製造商,是希望掌握很多資料的傳統製造商變成是一個平台,掌握很多資料,然後集成或是整合很多資源,獲得比較高的利潤。工業4.0不是純粹的只是用機器人去取代人的問題,也是一種國家間競爭的關係。為製造要落地,製造要跟實體結合,它不是純粹的數位,台灣還有一些專門知識,現階段較適合發展介於工業4.0跟3.0之間工業3.5。根本目標在彈性決策,與領域專家合作,利用AI就近解決管理或生產上決策的問題。
孔祥重院士以「變革型技術﹕:人工智慧、區塊鏈與元件
(Transformational Technologies:AI, Blockchains and Devices)」為題演講。內容分三個重點,第一個是元件功能變得很強大,第二個是AI對於帶給產業的復興(renaissance)的機會,尤其是對於製造業的影響很大,而數據是最重要的,幸虧台灣製造業有很多數據,所以有相當機會。第三個是系統會因為AI的原因,有很多系統會變成非常多元而有用
(ambitious),比如說一個系統可以自動,越來越強大,對於整個社會,經濟、包括產業模式會有很深遠的影響。但是這種系統要怎麼設計,作得好,要做很多實驗,區塊鏈
(Blockchain) 就幫你做這個實驗。即AI跟blockchain把一些元件的功能,變得遠更為與人類需求息息相關。目前進步非常快的AI、,萬物互聯網
(Internet of things, ,IOT)、,區塊鏈blockchain三種變革型技術,在一起互動的時候就會產生不可思議的力量。
在「人工智慧對科技領域的挑戰與影響」演講中,本人強調演講重點在科學與技術發展,主要涵蓋大數據與大科學面向,不限於實驗自動化,而包括機器學習元素。在科學研究上,以AI輔助,而有明顯效益之例,包括在基本粒子研究上,尋找到又名上帝粒子的希格斯玻色子﹔;美國航太總署利用谷歌(Google)的AI發現了一顆遙遠的恆星周圍的第八顆行星﹔;谷歌使用最新的AI技術,從測序數據中構建出一幅更準確的人類基因組圖像﹔;生物學家和數據科學家使用利用整合知識工具系統來鑑定修飾p53的蛋白質。顯示能從文獻分析中,就已知的知識,推理、預測並導致新的發現。在材料科技方面, 美國所推動的「材料基因組計畫」五年有成,發布了一系列成就和技術成功, 在國內努力上,則有工研院材料化工所建立起國內領先團隊,已開始結合電腦模擬與AI機器學習加速產業創新研發。
最後談到在AI興起的時代,如何才能在競爭中立於不敗之地?李開復先生認為
隨著科技進步,AI技術將在大量簡單、重複性、不需要複雜思考就能完成決策的工作中,取代人類。不斷提升自己,善用人類特長,善於借助機器的能力,這將是在未來社會裡,各領域人才的必備特質。他並提出AI時代最核心、最有效的學習方法,包括:
•主動挑戰極限
•做中學
•關注啟發式教育,培養創造力和獨立解決問題的能力
•雖然面對面的課堂仍將存在,但互動式的線上學習,將會愈來愈重要
•主動向機器學習
•既學習「人—人」協作,也學習「人—機」協作
•學習要追隨興趣
是很值得參考的。