時事關注

浪頭上的人工智慧,市場價值考驗仍在
范秉航

2017/08/04
「人工智慧(AI)」已成為近年最受產、官、學界關注的熱門潮流,亦是時下討論「顛覆性創新」時必備的關鍵詞。今年AlphaGo在中國烏鎮擊敗柯潔後,人工智慧的聲勢衝上了巔峰,各家研究機構更將AI列為未來最具爆發性成長的領域。然而,人工智慧並非新概念,經歷過起起伏伏的歷史後,這次的興起是否會與過往不同?麥肯錫《人工智慧~下一個數位前沿?》(Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier?)報告指出,目前突破所需的條件已經到位,包括電腦能力成長迅速、演算法變得更為精緻,更重要的是全球生成了大量資料,而資料正是人工智慧的燃料,使其創造出商業價值。
2016年全球企業投入AI的金額約260億美元至390億美元,其中科技巨頭如Google、Apple、微軟等,估計投資額在200億美元至300億美元。其中,90%的金額投入研究開發與其他布局,10%用於收購AI的新創企業。另外,私人投資者也參與投資,估計2016年AI的創投資金為40億至50億美元,私募股權公司投資則為10億至30億美元。2016年的投資額大約為2013年的3倍,此外大約還有10億美元來自於政府獎助和種子資金。
專注於早期階段,尋覓科技創新技術的投資者如此重視這一波AI浪潮,而其關注也反映在新創企業身上。近年各樣領域的新創企業,募資時必稱以AI作為重要的應用技術。而AI的跨領域的特性也確實影響了許多的領域,諸如物聯網、金融科技、網路安全、汽車科技、零售科技、智慧家庭、穿戴裝置等,都看得到AI的蹤影。
在AI的垂直應用、核心技術與支援技術的發展下,我們更應該理解這個熱門關鍵詞(fancy words)背後所代表的意義。AI反映了科技發展的「必然」,從過去談論的數據分析及大數據,以至於機器學習或深度學習,其實都是科技發展的歷程。而現階段演化出的AI,也正是大數據加機器學習催生下的必然產物。
對新創企業或早期投資者而言,應思考的問題不單只是技術層面的深淺與否,而是新技術該用來解決何種問題?而這些問題能否反映真正的市場痛點?是否值得應用新的技術解決?新創企業不但該提出好的問題,更要有好的解決方案,而AI只是眾多方案中的一個熱門選項。目前AI帶來的是自動化與高效率的成果,驅動產業變革,而跨領域的梅迪奇效應(Medici effect)激發AI商業化的可能,也造就了新創企業的發展機會。
AI深具市場潛力,但仍面臨諸多挑戰。首先是人才的養成,在AI的跨領域特性下,需要的是既具備程式能力、數據分析,同時具備相關的領域知識(domain knowledge)與溝通協調能力的跨領域全才。而這種人不但是鳳毛麟角,更可能是一個需要培養的「AI團隊」。其次是在軟硬整合下,AI生態體系的標準化尚未成熟,尤其是在開源技術發達的今天,串聯數據系統並兼顧資訊安全的解決方案仍是難以突破的發展障礙。此外,AI的背後需要大量數據以及運算力的支持,資訊時代的M型化將是不可抵擋的趨勢,人才更將集中於擁有資源與技術的一方。如何因應這股趨勢,在AI時代中找到自己的定位與獨特性,不論對社會乃至於個人而言,都是必須深思的問題。
最後,許多新創企業言必稱AI應用,但「真正」的AI應用須檢視以下五個問題:(1) 技術如何構建?技術是在內部建立、外包或是使用現成的開源資源?與利用現成的資源相比,具備獨立開發技術的團隊不但更易規模化,也更受市場青睞,如台灣沛星科技(Appier);(2) 是否有精通技術的團隊?AI的實力奠基於人才之上,如中國一家募資超過2.5億美元,估值逼近獨角獸的新創企業「出門問問」,其CEO李志飛即是離開Google創業的「前Google人」(Ex-googler);(3) 數據從何而來?AI要產生價值,需要餵以大量的「現實」數據進行訓練,如Clarifai開發影像辨識引擎,並以實際用戶的相片進行AI訓練,確保產品能不斷自我優化,識別圖像內容;(4) AI真的必要?AI雖然流行,但應用來解決困難且非AI不可的問題。如無人車需要利用AI解決路況辨識與行車路線選擇的問題;保全監控上,需要AI影像辨識與警示系統以降低保全人力成本;(5) Too good to be true?需要警惕炒作效應。如由鴻海與日本軟銀共同開發的Pepper,以及華碩的機器人管家Zenbo推出時,引起各界關注,甚至導入銀行與政府機構擔任接待人員。但實際上,現階段語音辨識與人機介面技術仍未成熟,這些機器人難以將話題性轉換為商業價值。當AI正站在議題的浪頭時,更需要的是冷靜與客觀地思考眼前項目的市場價值,而非追逐著轉瞬消失的浪花。
 

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