十問李開復眼中的《AI 新世界》

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創新工廠創辦人李開復發表了最新書《AI 新世界:中國、矽谷和 AI 七巨人如何引領全球發展》,從他 35 年頂尖業界歷練與創立一流創投機構的精闢眼光,在書中為大眾描繪 AI 新世界的樣貌。INSIDE 本次接受出版社邀請親自訪問李開復,來用 10 個問題簡繪出人類與 AI 共存的藍圖樣貌。

Q1:這本《AI 新世界》是本什麼樣的書?

A1:這其實不是一本「科技」的書(笑)。上一本《人工智慧來了》是一本寫給大家了解 AI,比較屬於技術層面入門的書;但這本是講未來 AI 會怎麼改變政治、社會、教育、商業,顛覆我們熟知現在世界,人類以後該怎麼辦的一本書。

Q2:未來像農業、製造業、服務業都會使用 AI、被 AI 改變,但您書中會重塑未來的 AI 七巨頭是科技業,這些傳統產業會不會跟這些科技巨頭產生矛盾?

A2:你問的這種狀況與其說是矛盾,不如說正是 AI 改變世界的插入點。每個產業會被 AI 改變的程度、樣貌都不同,這些得端看 AI 七巨頭進入該產業的程度有多深,原有產業也多需要 AI 去改變。像汽車就是一個比較明顯的例子,Google 自己就有自動駕駛 Waymo 去深入試圖改變這個產業。

Q3:那一間傳統公司該怎麼思考、使用 AI 幫助自己?

A3:其實並不是每間公司都能用得上 AI。最基本的第一點是公司是否真有落實「數位化」?很多傳統公司傳遞文件時還是只用傳真,文書工作多半依靠紙本。第二光數位化還不夠,資料量夠不夠大去 AI 訓練也是問題。但第三點才是最重要的:你得判斷、評估 AI 提供給你的資料,到底能不能幫助你進行決策?。

(追問:企業使用 AI 一開始大多談工業 4.0 自動化,是由大到小;但中小製造業企業的意願好像沒那麼高?)的確,AI 對中小製造業的反而衝擊沒那麼大。這有點像當初網路崛起對美國媒體業的衝擊,起初大型媒體若不能順利網路化,營運是有困難的;但對那些地區型的中小地方報紙,網路衝擊反而就沒那麼大了。

Q4:世界上每個地區市場的經濟發展、基礎建設條件都不一樣,像東南亞、非洲、南美,跟美國、歐洲、日本這種開發比較完善的地區比起來,AI 普及的狀況、速度會有什麼不一樣嗎?

A4:這可能就得不能只看經濟發展、基礎建設的條件了。從經濟發展狀態來看,像中國的確不如發達國家。但如果只看 AI 技術的話,中國卻已超越了日本、英國等已開發國家。這牽涉到 AI 發展有一個很關鍵的因素:使用者數與其產生的資訊量。

從這點來看,印度、巴西等國有大量的年輕網際網路使用者,讓他們未來所產生的資訊量以及相應的市場機會有非常大的潛力。另外非洲更重要的問題是架設電力、網路等基礎建設都尚未普及,但目前看起來這些基礎建設不會只由公部門承擔,Google、Facebook 也使用企業的力量推出相應計畫,幫助非洲國家。

(追問:那您怎麼看這波 AI 趨勢裡日本的機會?)單就從資料量與新興網路使用者來看,日本市場還是比較小且封閉,發展與資本擴張的速度甚至還可能輸印度、巴西這種新興國家。但反過來說,日本與德國的精密製造對 AI 產業整體而言還是非常重要。另外日本的服務業非常精緻,舉世聞名,會有非常多可以讓 AI 參考、發展的機會。

Q5:您剛剛提到中國 AI 技術已處世界領先地位,中國是怎麼在 AI 上崛起的?

A5:寫這本書其實某種角度上是寫給矽谷菁英看的。矽谷菁英認為科技為王,從無到有的創新精神第一。我們知道中國一開始是靠山寨的,但山寨不代表就無法創新,反而可能是很好的學習、改進入口。中國反而像「羅馬競技場」,當然,只會山寨的業者一定會消失,但這裡面會有少數學到如何創新、改進的人活下來。

走到後面,中國在 AI 運用在服務業上面這一部分確實已經超越美國了。這很重要的原因之一是這些中國網際網路公司願意多做一些繁重的工作,把整個產業的垂直面吃下來,創造競爭優勢。像美團一開始是抄 Groupon 的,但他後來把最重的物流配送承接下來了。另一個例子就是滴滴,比起 Uber、Lyft 在中國,滴滴在很短時間內就把保險、購車、維修、加油,把跟車相關的部分全都包下來了。

▲李開復認為,中國 AI 崛起很重要的原因之一是像滴滴這種中國網際網路公司更樂意把整個產業的垂直面吃下來,創造競爭優勢。Photo Credit: Reuters

Q6:您認為 AI 產業未來會由中美七巨頭把持,對產業來說這是好現象嗎?

A6:只有這七巨頭的話當然不好。AI 產業特性是隨著時間推移,企業手上的巨量資料跟演算法會互相增強,進入正向循環,所以理論上會強者恆強;但還好有一個重要的平衡力量,如果未來會有一千個產業用上 AI,這七巨頭並無法全部擴及這一千個產業,每個產業都還是需要自己的獨特 know-how 去理解怎麼跟 AI 結合。

Q7:AI 社會來臨後,在未來什麼樣的工作類型會崛起?

A7:我們每天所看到的服務業將會崛起。目前 AI 無法從事需要有高度原創性的工作,也沒辦法做需要人類溫度,有愛的工作。我相信在我生涯之內或許在醫療方面,電腦可以輔助一些工作,但無法看到機器人全面取代醫生看診的畫面,因為大家還是習慣有個真人醫生幫你看病,你才安心;另外像婚禮顧問這種需要感情、創意的工作,大家總不會喜歡一個冷冰冰的機器人幫你安排婚禮吧(笑)。

先回到工業革命來看,工業革命讓整體就業量增加,卻把個人所需要的訓練量降低與收入降低。但我認為 AI 時代剛好跟工業革命相反,它把最需要重複性的工作取代了。

但這會引發什麼嚴重問題?如果用馬斯洛三角形分析,AI 很可能會把許多原本位於流水線上的工人取代,進一步影響他們的自我價值實現,造成社會動盪。但往好處想,這會讓更多人會積極探索怎麼找到更好的自我價值實現。

Q8:我們最近常聽到以機器學習為主的 AI 因為演算能力、技術發展碰到了某種天花板,您認為 AI 若要進入下一階段,需要突破哪些地方?

A8:其實從目前趨勢來看,把已有的技術、計算方式疊加上去就可以了,不需要發明其他新技術;當然以學術界來說,科學家發明新技術來追求完美非常正確,但換成商業角度來看,機器學習這條路線已經進入了大規模商業應用階段,摩爾定律並沒有失效,而是用新的方式正在進化。

Q9:您曾預測今年 AI 產業會發生泡沫,那它要來了嗎?

A9:AI 產業會發生泡沫不是技術本身不行,而是那些低度運用、過度包裝 AI 的公司會發生倒閉潮。AI 產業整個募資高峰期剛好就發生在 AlphaGo 下贏李世乭、柯潔這一年內,如果你用一輪募資撐 18 個月算的話,年底就差不多了。而且真正有用的 AI 大多還是 B2B 應用,這會進一步把那些低度運用、過度包裝的公司生存空間再度壓縮。坦白說,AI 新創的估值最高峰是在過去四到六個月,現在已經過了。

不過我還是樂觀地認為:AI 這波冬天不會很長,也不會太冷。

Q10:那這波 AI 趨勢中,台灣機會又在哪呢?

A10:跟日本類似,台灣的強項還是在精密製造,特別是硬體、感應器等環節。其實台灣的 AI 學術水準非常高,但重點是這些傑出的校園人才並沒有足夠的商業、應用對接窗口。另外,台灣健保所累積的資料是當今世界上最鉅細靡遺的醫學資料庫之一,這也會是未來台灣發展醫療 AI 最強大的優勢。

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