[Master講堂] 學者領航．智慧開講系列講座：郭大維特聘教授演講紀要
郭大維教授在2024年4月25日應圖書館邀請，至臺大總圖書館國際會議廳發表演說：「跨越電腦科學領域與地域的人工智慧革命」。郭教授從在校教學研究到借調至業界帶領產業研發，治學行旅東、西方以及遠至對AI具強烈企圖心的阿拉伯聯合大公國客座，閱歷豐富、觀察敏銳且見解獨到，一席演講從審視AI的發展歷程到分析令人憂喜參半的影響衝擊與因應之道，讓師生對AI有更寬廣的視野與正向的思維。以下為演講內容摘要。
回顧AI發展歷程 體會從略有感到覺得震驚
2008年前後電腦「深度學習」在影像與語音辨識上的功能發揮，開啟AI發展里程，大模型 (Large Language Model) 的構想接續提出。起初大家對OpenAI需要大量資源的巨大參數ChatGPT感受普通，但2023年3月左右，世界開始對進化的ChatGPT 4具推演與文本生成等能力就感到震驚。其他科技競爭者也不斷提出各式各樣的大模型與應用，諸如Meta的Llama，Microsoft的Copilot，Google的Gemini與Gemma，法國的Mistral等等，而可以自動生成真實般影片的Sora更令人倍感驚豔。AI所被賦予的功能與處理能力愈來愈強，我們對AI的想像空間愈是無限，但疑慮與隱憂也隨之而來。
科技巨擘盤踞AI山頭 各有話語
來看看科技巨擘們對AI的想法：
NVIDIA：ChatGPT是AI的iPhone時刻。
Microsoft：如同PC、ＷＷＷ、手機與雲端的一路發展，現在則是AI。
Open AI：相信將有更多AI的相關建置與資源相繼投入。
Google：AI必然可以幫助解決許多領域的問題與挑戰。
Mata：AI對人類認知能力如學習、創新等方面有諸多助益。
西門子：生成式AI可以讓我們用自然語言直接與機器互動。
科技巨擘們除了巨額投資在開發相關軟硬體設備與建置資料中心，也思考應該要創造更多所需，邊緣運算與端點AI的想法與作法，讓服務不只在資料中心，也部份移到前端的載體來聯合處理，擴大AI的更多應用。
AI可能無所不能 帶來無窮想像與隱憂
AI的數位革命影響許多行業與產業以及社會的各個層面。對個人而言，可能牽動生計問題；對企業/機構而言， 需要投入更多硬體設備與智慧資產，或是經營與運作模式必須調整；對產業而言，供需方、價值鏈與產銷方式也會有所改變。AI帶來便利也帶來許多問題，諸如AI需要更大算力的GPU，需要持續推動的創新科技；AI消耗更多電源因而需要更具效能的電源管理系統，以及對環境友善且可穩定供應的再生能源等。
AI可以運用在各個領域與各個工作流程的節點上，並可增進產能或服務的深度與廣度。例如運用AI可以增加與顧客互動頻率與時間，細膩分析所有顧客特性，進而提供更為所需的個人化服務；AI可以預測分子結構等問題來大幅縮短新藥發明時間；AI可以協助分析病例增進醫學研究；結合大數據模型與一些應用所製作而成的陪伴性AI機器產品，可以簡易量測人們的生理狀況，也可以進行口語化的對談互動；甚至有AI機器人可以協助修改程式，或是協助工程師在現場掌握事故緣由來排除障礙等等。
價值性資料餵養AI再生成資料 用AI訓練AI
引用麥肯鍚2023年的報告，「如果你的資料（Data）沒有準備好來做生成式AI，那麼你的公司目前大概也不適合做AI」。資料對AI而言是相當重要的，沒有資料就沒有AI。有價值資料的收集與處理，尤其資料常具特殊性與稀缺性，不論在工業或商業上的應用都是至為重要與關鍵，除了做為AI的訓練與評估基礎，AI也可以協助運用與管理這些資料，就所滙入的資料來產生模擬與測試，同時產生有價值的資料來進一步訓練與修正所需要建立的模型系統，不用大費周章的布建實測，節省成本也大大縮短設計時間，迅速達到新系統、新製程或新產品優化的成效。Digital Twin即是用AI虛擬某個實體，再經由模擬測試和量測相對應實體項目，來發現瑕疵並改進問題以提升效能的運用作法。
AI全球快速發展 人才分布與投資美中居冠
AI正全球各地快速發展，想了解全球AI人才的分佈，可以從文獻產出與產業投資來分析。依據2021到2024的統計，目前產出AI相關文獻最多是中國大陸（16.1%），其次為美國（14.7%），再者印度（5~10%），加拿大與澳洲（2~5%），臺灣則占1.3%；若依頂尖會議的論文發表數量，則以美國領先，中國大陸次之。就產業投資來分析，美國遙遙領先，中國大陸次之，而新加坡所投資的金額與其人口數比例差距甚大倍受曯目。
AI巨輪向前加速滾動 與其抗拒輾壓不如順勢駕馭
AI愈來愈聰明，已經可以回應人們所詢問的非直接性問題，而運用在教學的AI，更有引導性的學習協助，例如進一步解釋正確性的答案，指出學習者尚欠缺而有待補足的知識，以及模擬場景與情境來促進學習等等，AI所帶來不同以往的新互動模式，必然對一些產業產生衝擊。
從工業革命到電腦科技革命，現在則是AI革命。從歷史發展來看，企業有無選擇趕上潮流順勢轉變，其後發展結果是「好」或「不好」之間的差距拉大。AI狂潮席捲下，各行各業產生莫大影響，未來是一個人與機器互動的世界，我們沒有太多的選擇說「No」或忽視。應該要學習將AI視為工具而非以取代的角度來思考，例如設計師可以利用AI來與業主溝通裝潢工作，透過AI虛擬建構的場景與可變動的擺設，可以快速達成合意的設計樣貌；又如同我們使用計算機來加快計算的速度與正確性一般，也如同利用ChatGPT協助加快英文論文編修的時間，縮短投稿發表時程。善用工具可以將工作做得快又好，我們應該將各式各樣的AI視為工具加以善用。
洪翠錨 摘寫