人工智慧 扭轉產業困境

學術人跨界產業的洞察與思考

 

「在我的領地中,你必須盡全力跑,才能維持在相同的位置。如果你想前進,就必須跑得比現在快兩倍!」(Here, you see, it takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else, you must run at least twice as fast as that!)

這句出自《愛麗絲夢遊仙境》紅皇后的話,生物學者早在1970年代,就用以探討生物圈的演化競爭;1995年再被哈佛大學學者卡夫曼(Stuart Kauffman)拿來描述商業生態圈的動態競爭,稱為「紅皇后效應」(Red Queen Effect)。

紅皇后效應指的是,商業世界中的動態競爭,讓組織必須不斷加速學習,但前進的同時,市場淘汰機制也跟著加速,於是競爭不斷加遽。寫於一百五十多年前的童話故事,如同先知般,完全料中數位經濟時代企業面對的真實挑戰,也是橫亙台灣這二十年來產業發展的具體困境。

無論是哪個政黨執政,「拚經濟」是跨黨派的共識,政府也不斷推出各種產業獎勵或補助方案,從行動通訊、生醫、雲端、大數據、綠能、智慧製造、循環經濟…… 一路走來,幾乎無役不與。產業界當然也不斷努力,持續降低成本、提升良率、準時交貨、低價搶單……過去創造經濟奇蹟的代工模式, 在製程改善與管理最佳化幾乎已做到極致,已屬全球標竿;企業也持續致力於創新,只要是先進國家大企業有的,各種新技術、新系統、新營運模式都願意嘗試。只是令人百思不得其解的是,這些年來我們彷彿一直停留在原地

在2012 年,人工智慧相關技術大突破後,這個情況更顯嚴峻。幾乎沒有人可以否認,人工智慧正在改變這個產業的遊戲規則;而無論我們有沒有察覺,願不願意接受,人類產業已經進入紅皇后的領地,若沒有不一樣的做法,努力跑再久頂多只能停留在原地。不跑呢?直接落隊,再也沒有機會。

人工智慧點燃新一波巨變

就像希臘哲學家赫拉克利特(Heraclitus)所說,改變是唯一的不變。把時間拉遠一點,五百多年前德國一位金匠古騰堡(Johann Gutenberg)發明活字印刷,影響所及觸發宗教改革、催生現代科學,更創造出全新的社會階級與職業。這是新科技所帶來的思想自由,以及社會改變。

改變,從古至今沒有變,但是改變的速度愈來愈快,一點點慢下來的跡象都沒有。目前引爆人類社會巨大改變的主角,正是人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。人工智慧經過逾五十年的發展與頓挫,終於在2010 年之後有重大突破。由於人工智慧能夠發展與應用的空間,絕對不小於網際網路、雲端運算及行動裝置,因此世界各大科技公司甚至政府,都大舉投入資源進行研究,很快就在技術上持續突破,而應用也遍地開花。

在2016 年,光是Google 一家公司,就有超過4,000 個運用深度學習的專案。經過近兩、三年的技術發展與商業擴散效應,人工智慧也已讓許多產業開始轉型,以不同的方式來規劃、生產及提供它們的產品及服務,而且,改變速度愈來愈快,影響所及也愈來愈廣泛、愈深入人們的生活。

人才流失嚴重 產業元氣大傷

在全世界都因新技術而快速變化的此刻,台灣卻仍然被困在多年不變的困境中。由於產業難以轉型,長期以代工出口作為經濟成長主力,台灣的匯率、稅率等相關政策,一直以維護貿易穩定、經濟成長作為最高指導原則。長此以往,由於沒有出現新的產業生態圈,無法創造新的價值,只能在價格、成本與技術週期之間拚搏圖存, 卻不知已使得產業體質元氣大傷。與體質最直接相關的,就是人才流失嚴重。

人才外流是攸關產業競爭力、國家發展的重要議題。根據全球人才社群網站LinkedIn 統計,台灣外流最多的人才是軟體工程師。原因是過去幾十年來,大部分的人才都集中在半導體業跟製造業,一貫的思維是「買硬送軟」,軟體人才的待遇、舞台、升遷及培育相對不受重視,導致想找有經驗、有格局及視野的軟體大將,難度非常高。

同時,台灣也缺乏做深度研發的環境。長期專注於製造代工, 企業大部分只做D(development) 不做R (research),但台灣人才沒有研究能力嗎?恰好相反! 實情是,很多公司只讓大把的碩、博士擔任製程工程師,大多著重於產線運作、效能調校、降低成本這些漸進式研發工作,人才缺乏足以大開大闔、跳脫格局、發展潛能的舞台,礙於這些產業的研發局限,要升級更是難上加難。

軟體跟硬體產業有很大的差異。在硬體產業,人員被指定在一個非常精確的位置上,資源、材料跟流程都是固定、有限的。但軟體產業從頭到尾所有的材料,就是「程式碼」,程式碼是無限的,變化無窮盡,可以寫出作業系統、商業網站,也可以寫出無人駕駛、人工智慧,端看軟體工程師被賦予的任務,以及他們本身的技術能力。正因變化無窮盡,而人類時間與能力有限,所以軟體產業的開放源碼精神十分活躍,互相交流與學習,期待能設計出更好的軟體,與硬體產業大不相同。

產業升級人才比資料、設備更關鍵

萬事起頭難,若要發展台灣的軟體價值,無論是軟體產業、以硬帶軟或軟硬整合都好,需要大批的軟體人才, 而人才必須要有舞台可以發揮、有位置可以流動、有場合可以交流,有能者才有機會在其中醞釀養成。因此, 技術交流平台的重要性不言而喻,但同時,也一直是台灣軟體生態環境中缺失的一塊。

雖然政府及產業持續推廣,並投入大數據與人工智慧的應用發展,但多年來台灣軟體產業不振,軟體開發多以系統整合為主,缺乏做核心技術的高階工程師。同時, 台灣也普遍缺乏技術交流的文化,同業遇到的問題,很可能有九成一模一樣,但大家習慣閉門造車,浪費許多資源與時間解決相同的問題。即使企業高層之間的確有策略交流,但在商場上落實策略的執行力也不可或缺, 而執行力靠的還是人才養成與技術深耕。再把視野放大到環境因素,可以看到台灣的創業環境不佳,找尋資金難度比其他國家高之外,因為語言、地域、文化及經驗的限制,從本土要走向全球化更是困難重重。

以資訊科技業而言,我們的新創大多不是技術創新,容易形成惡性競爭甚至被取代;加上長期鑽研製造代工, 距離消費者與全球市場相當遙遠,能被世界看見的機率不高。服務產業則在地性質濃厚,不僅跨出台灣的難度高,又缺乏經營大型市場的經驗。

此外,我們的內需市場不大,加上母語不是英文,英文能力普遍不足,使得企業與人才的發展處處受限,即使願意招募海外高級人才,常也因語言或薪資的限制而難以規模化。但是台灣真的沒有機會了嗎?其實不然,人工智慧時代來臨對我們而言,是巨大的挑戰,也是轉變的契機。

跨界學術人的社會觀察

2012 年後,人工智慧在各應用領域爆炸式的影響,在學術界的感受最深刻:每個月、每一季幾乎都可以看到國外新的技術進展,與各種讓人驚嘆的最新應用。但是身在學術界,看到國內產官學研界的認知及動作,普遍落後先進國家,他國的進行式或過去式,在台灣卻是不知何時可實現的未來式,身為有著滿腔社會責任感的知識分子,怎麼可能不焦慮?

但焦慮能有什麼幫助?我們缺乏的並不僅僅是創新不足。事實上,學術界、產業界都很認真地在做創新,也不時有亮眼之作。但我們真正缺乏的是各界之間的連結,學術界的新技術,似乎與產業界無關;產業界的需求,與學術界的選題似乎找不到太多關聯性;而政府的作為,大方向都是正確的,但落實到專案層次後經常就變了樣,可以填補當務之急,但解決不了產學界多年來的病灶。

若企業只想要頭痛醫頭、腳痛醫腳,就算循著痛點走, 題目一個一個解,真正的病根很可能根本不在痛點本身,而在於業務決策甚至商業模式。持續不斷進行產學合作,就可以幫助企業在紅皇后的領地中,跟得上時代的腳步?真的可以幫助台灣產業及時轉型?於是,「跨界」的想法逐漸在我心中萌芽。

介接學術與產業 促成創新轉型

2017 年對我個人來說,是正式跨出學術界的一年;先前的所有跨界合作都像是熱身,為了這一年而準備。2017 年3 月,由中央研究院廖俊智院長與中研院院士、哈佛大學比爾蓋茲講座教授孔祥重為首,我們組成約十多人的團隊,協助超過十家台灣製造業,成功地以人工智慧解決迫切的製程問題,並確認培育人工智慧人才, 對於產業的重要與急迫。

在國票金控魏啟林董事長、益鼎創投邱德成董事長及許多先進的協助下,順利地取得台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電等六家企業的贊助,就在2017 人工智慧年會上、黃士傑博士演講的那一天,由廖院長宣布成立台灣人工智慧學校,並於2018 年1 月正式開學。

正因從2014 年開始,我年年舉辦台灣資料科學年會, 台灣許多研究資料科學及人工智慧的專家及學者,都曾登上年會講台。再加上每位講師的專長、經驗及聽眾回饋等,這些珍貴的資料,以及與孔院士一同解決製造業難題的技術團隊,都是讓台灣人工智慧學校,得以在短短時間內順利成立,並從第一期開始,就獲到熱烈迴響的原因。

而幾乎同一時間,我也接受玉山金控黃男州總經理邀請,擔任玉山金控科技長,正式跨足產業界,期待能透過深入產業現場,確認所學所思。在玉山金控,對外將建立金融科技生態系統,除了與金融科技公司的合作,同時也將建立更緊密的產學關係, 讓產與學不再是遙遙相望的平行線,而是可以併肩成長的夥伴;對內將整合科技與數位能量,進行數位轉型, 證明科技當然可以是業務的加速器,同時讓企業更具有速度與彈性,能為現在與未來將有的改變做好準備。

擔憂被取代,不如主動看見未來

如同已故知名科學家、未來學者阿瑪拉(Roy Charles Amara)所提出的阿瑪拉定律(Amara’s Law):「人們總是高估一項科技所帶來的短期效益,卻又低估它所造成的長期影響。」(We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run.)

面對這一波人工智慧浪潮,很多人擔心工作會馬上被取代、甚至被電腦統治等言過其實的說法,卻忽略了人工智慧將如同過去的活版印刷、電力、網際網路及行動裝置一樣,影響每個人的工作及生活,沒有一個人能夠置身事外。

所以,與其不求甚解跟著人云亦云、莫名憂慮,不如花點時間了解人工智慧的發展現況、應用以及可能的影響,才能更加清楚未來究竟會往哪裡去。看清局勢是正確決策的第一步,邀請大家一同與我看清與辨證,人工智慧對台灣、對世界,現在與將來的影響,這是我寫這本書的初衷。

 

(本文摘自陳昇瑋、溫怡玲著《人工智慧在台灣》,天下雜誌出版 提供)


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