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」

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。