【Howie 商業投資】AI 指數報告 2021 九大重點：凝聚或發散？產學界的拉扯

史丹佛 AI 研究中心（Stanford Institute for Human-Centered AI，HAI）出版的《AI 指數報告 2021》對於相當具指標性，這份長達 200 多頁的報告著重議題除 AI 產業發展外，更進一步延伸到 AI 倫理、大企業參與 AI 與各國在 AI 指標的競爭，筆者認為這份報告的價值有三：

• 第一，立場客觀，由於許多 AI 報告涵蓋太多商業考量，這份報告僅客觀闡述事實。
• 其二，由國際機構、非營利組織、與產學界共同編製而成，可信度較高；
• 最後為內容涵蓋議題廣泛，客觀呈現 AI 對產業、政府、與社會的各方影響，並涵蓋大量統計數據做為佐證。有興趣的讀者可到這裡取得完整報告內容。

相較於前幾年的報告內容，今年的議題相對軟性點，多半以學界與業界的分析（包含對 AI 認知的落差）。不變的是，在面對人工智慧議題上，公司依舊列為重大發展項目，而政府與學界也積極響應，我們先來看看這次報告的九大重點：

1. AI 用於藥物設計與研發成比率大幅提高

主因當然是疫情刺激藥物開發與技術的結合，在政府、企業與私募基金的帶動下，2020 年 AI 應用於醫療的私人投資額高達 13.8 億美元，超過當前熱門的自駕車領域，其投資金額是 2019 年的 4.5 倍（見圖一）。

2. 學界人才往業界發展趨勢逐年成長

雖然媒體較少報導學術界概況，事實上蠻多 AI 演算法都是從實驗室帶出來的。對於學界來說，資本與實際應用（impact）的吸引力使許多人才從實驗室出走，與 2010 年僅有 44% 的 AI 博士走入業界，2019 年該比率已到達 65%，在資本的推動下，預期有越來越多 AI 高階人才會走向創業一途。

3. 新加坡 AI 工作成長率全球第一

美國長期以來是 AI 人才的磁吸地，但去年受到疫情嚴重影響，企業對於人才的需求大幅降低；反倒是新加坡這幾年大力推動「智慧國家 2025」（Smart Nation. 2025）的 10 年計畫，吸引大量科技人才進駐，疫情控制還算穩定，一來一往中變成為了 AI 工作成長率最高國家。

4. 中國在 AI 論文的引用超越美國

中美科技角力已從硬體打到軟體領域，中國在幾年前 AI 論文數量已超越美國，去年在論文引用次數也大幅成長，當然這不是說美國 AI 競爭力弱於中國，但看 AI 發展必須從學術與業界同時觀察比較精準，而論文數量與引用次數自然成為角力指標了。

5. 81.8% 的美國 AI 博士傾向留在國內發展

這裡的博士包含美國本土與國際學生，在 2016-2018 年間大量的 AI 高階人才往海外發展，多數流往中國、歐洲與日韓等重點 AI 政策發展國，但疫情拖累這些國家的經濟動能與研發能量，雖然美國本土也受創嚴重，但微軟、Google、Amazon 等軟體公司與其他產業大幅加大 AI 投資力道，使高階人才仍待在國內發展。

6. AI 在安防監測工具應用逐漸成熟

過往的監測工具多半應用於小範圍監控（例如超商百貨、或是大樓室內為主），然而運算速度的提升、資料的成熟與算法的進步加速監測工具的運作範圍，例如全國下水道系統監測、太陽能廠區監控。

此外，影響分類、臉部辨識、聲音辨認與無人載具等技術的規模化也擴大監測工具的應用場域。

7. 企業與學界對 AI 倫理看法大相逕庭

學界跟業界對於 AI 倫理恰好相反，根據 HAI 委託麥肯錫做的調查發現，企業運用 AI 時考量的因素中，AI 倫理重要度僅排名第 7，遠遠落後資安、隱私、公司名譽等要素之後。而學術則完全相反，截至 2019 年，AI 倫理作為論文名稱的次數已經達 70 次，這大致上也能解釋為何 Google 會在去年開除公司的 AI 倫理學部門的主管 Timnit Gebru，以及近來多家美國科技業建議政府將軍武 AI 化所引起的反彈聲浪。

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8. AI 議題已經引起美國國會注意

第 116 屆國會是美國目前最關心 AI 議題的一屆，單是 AI 議題提及次數就是上一屆的 300%，這跟美國在 AI 政策制定上落後其他國有關。歐巴馬卸任之時雖提及 AI、先進製造等議題，但完整的 AI 戰略是 2019 年川普政府簽署的《AI 倡議》，相較於中國、歐盟等國家足足延遲了 2-3 年，這樣也難怪美國近年積極擬定AI政策了並準備投入數十億美元的預算了。

9. 企業投資於 AI 項目金額創新高

任何技術的商業化若沒有資本支持只是實驗室成果，由於當前企業創投部門（CVC）的影響力越來越大，企業參與（Corporate Engagement）的重要性也越發提高。與 2019 年相比，企業在 2020 年參與 AI 的直投、併購、IPO、M&A 等活動的金額高出 40%，總金額達 68 億美元，重點是照目前技術尚未真正成熟商業化前，企業的參與熱度只多不減。

雖然報告最後還是強調了疫情是最大的推手之一，但仍然不難發現這次 AI 大規模落地的催化劑確實是結合各方的力量而成：包含企業逐漸成為 AI 工具的主導者（如 Google 的 TensorFlow、Keras，以及臉書的 PyTorch）、國家成為主力推手（自 2017 年加拿大推出 AI 政策後，各國紛紛趕上），以及最重要的，學術界高階人才（主要是 AI 博士）步入業界或創業等。當然背後也隱含意見分歧、AI 倫理的隱憂，而各界的力量最終是凝聚或是發散對立仍不得而知。

但不論如何，從 2020 年起，往後的 4-5 年肯定是 AI 的應用年。

責任編輯：Mia
核稿編輯：MindyLi

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