升维与跨界：人工智能如何重塑产业生态.pdf

升維與跨界：人工智慧如何重塑產業生態蔡明順，台灣人工智慧學校 校務長April 27，2024台大管院 談判管理與政經藝文講堂人類歷史上的通用性技術(GPT)都帶動產業變革鋼製汽船鐵路工廠蒸氣機印刷術三軌帆船水車鐵青銅車輪21 世紀21 世紀20 世紀20 世紀20 世紀20 世紀20 世紀20 世紀19 世紀末19 世紀末19 世紀後期19 世紀中期19 世紀中期18 世紀末18 世紀末16 世紀15 世紀中世紀初1200 BCE.2800 BCE.4000-3000 BCE.AI奈米科技生物科技網路精實生產電腦大量生產飛機汽車電內燃機科技變革導致工作的邊際成本 0,生產力 晶片運算Internet通訊AI模型數據Wintel/PC資料庫/多媒體防毒軟體Cisco/GAFA電商/Mobile/社交媒體防火牆NvidiaGenAI 零信任計算存儲訊息分送內容創作升維:人性+知性(AI-DI)Big DataBI(Business Intelligence)AI(Artificial Intelligence)DI(Decision Intelligence)強AI是Part 1.社會樣貌有何衝擊改變?人人都是創作者人人都能有特助百工百業使用AI法律人App：簡化法律資訊法律人串接GPT 3.5的API，將30多萬筆的法規資料訓練後，在原本的解釋基礎之上，再提供由AI生成的白話文解釋、應用案例跟應用場景等內容。問題解決：針對法律資訊難查找、艱澀難懂的普遍問題，提供一站式解決方案。快速存取：一鍵搜尋功能，即時獲得司法院、法務部、立法院等權威法律資訊。深度整合：聚合法條、立法理由、歷史沿革及相關案例，加強法律概念的理解與應用。社群互動：建立討論平台，促進用戶間的知識分享與經驗交流，已有800篇社群文章。成效顯著：半年內達到40萬月訪客，App下載量達17萬次，月活躍用戶超過4萬。法律人讓法律，更簡單(lawplayer.tw)推薦最貼近客戶心情的影片，推薦點擊率持續成長！單月創造2萬次以上詢問片單點擊率高於一般推薦片單8倍復興商工師生美展第一名是AI生成圖大鬧龍宮Midjourney AI 創作獲科羅拉多州博覽會首獎引發論戰圖片,照片,繪畫,設計的AI協作正在顛覆創意行業遊戲,動漫,影劇,電影,互動體驗重組產業樣貌Photo Credit:李怡志軟體開發透過生成式AI-生產力倍增軟體開發GAI 應用需求分析與規格設計分析需求規格分析大量技術文件，加速需求分析與整理生成技術文件利用AI 可產生技術文件，減少文件寫作時間.編修校對文件提供客戶前的文件品質審查程式編碼編寫程式代碼協助程式代碼編寫修復程式問題協助bug 偵測與修復審查程式代碼協助Code Review 需求測試與驗證編寫測試程式自動生成測項，不須人工再進行修改分析 CR 問題主動分析客戶提問問題精簡測試案例自動生成測試案例，縮短測試時間提升測試覆蓋率擴大白盒測試覆蓋率客戶支持推薦客戶 FAQ主動推薦FAQ給客戶加速解決問題回答客戶問題自動客服機器人功能領域GenAI 應用生產外包良率分析針對外包生產良率快速檢索分析銷售產銷小幫手針對銷售預測與生產排程協助分析與建議人資招募小幫手履歷篩選&自動匹配功能研發/IT自動會議記錄分析大量技術文件，加速需求分析與整理財務付款作業優化審核非結構化內容，流程自動判斷信用報告撰寫根據外部資料庫，自動撰寫報告報銷發流程發票自動識別法務專利翻譯專利撰寫過程中加速翻譯流程法規比對快速進行自然語言(NLP)法規查詢稽核稽核小幫手針對公司員工可能潛在的資安疑慮進行主動稽核企業各部門透過生成式AI-跨域/界能力擴增新人機協作:開發者+Copilot,知識工作者+GenAISource:ARK Big Idea 2024I.衝擊:人類社會正面對AI的挑戰 道德準則(Ethical Guidelines)(Ethical Guidelines)個人隱私(Privacy)(Privacy)資訊安全(Security)(Security)數據偏見(Machine Bias)(Machine Bias)法規修訂(Legal Issue)(Legal Issue)貧富落差(poverty gap)(poverty gap)失業問題(Unemployment)(Unemployment)大企業壟斷(Monopoly)(Monopoly)科技強國殖民(Technology colonization)(Technology colonization)隱性知識顯性化顯性知識數位化數位知識智慧化Part 2.企業怎麼因應 GenAI?LLM的運作是字詞基於機率分布的接龍Source:A summary of the paper Security and Privacy Challenges of Large Language Models:A Survey，published February 2024，link:https:/arxiv.org/pdf/2402.00888.pdf，by Badhan Chandra Das，M.Hadi Amini，and Yanzhao Wu from Florida International University。企業怎麼因應 GenAI的科技變革？CIO談AI系列企業要怎麼訓練自己的ChatGPT？|產業熱點|產業|經濟日報()Level 1Level 2Level 3Level 4Level 5Source:聯發科;整理:台灣人工智慧學校 競爭對手分析 履歷表匹配 技術文件摘要 商業報告分析DocChatVideoChatWebChatPlug-Ins 自動會議記錄生成 Youtube影片摘要 TED 演講摘要 新技術影片學習 產業新聞集錦 技術趨勢分析 市場趨勢收集 商業案例研究 內部KM快速檢索 營運狀況分析 生產良率分析 客服機器人 RPA自動化 文字生圖插件 跨型態分析跨型態分析+DaVinci分享功能分享功能Source:聯發科;整理:台灣人工智慧學校1.使用GenAI工具:提升員工日常作業效率2.幻覺處理:Prompt Engineering&RAG3 Ways To Improve Your Large Language Model第 1 組聊天總結機器人第 2 組課程滿意度問卷流程自動化第 3 組買房不是夢，用 LLM 搭上房產的致富列車第 4 組出示表第 5 組天氣喵喵：讓為你帶來天氣與可愛喵喵!第 6 組組織資訊助理第 7 組快速根據圖片建立文案第 8 組信用卡優惠第 9 組法人金融徵信報告流程自動化第 10 組客服好棒棒第 11 組無須購買自製藥品查詢系統挑戰第 12 組使用 MAKE 搭配GenAI產生過年賀卡圖片並發至LINE第 13 組有了這個東西你還需要自己做筆記?第 14 組沒有會議記錄第 15 組 Improve Gmail Reply Thru RAG:Fancy AI第 16 組大樂透預測智能系統第 17 組阿伯不用再抓頭了-郵件超人第1組:每日快讀：關鍵個股資訊第2組:Rapid Record Pro第3組:智慧化辦公室團購流程第4組:建立自己的RSS頻道第5組:會議記錄追蹤管理第6組:毛小孩的美食管家第7組:AI命理大師第8組:AI Assistant Project第9組:在職進修課程推薦機器人第10組:生日賀卡推播第11組:LINE 工作群請假/外出件資料及查詢第12組:長輩圖&新聞Provider第13組:專案績效AI評分管理系統3.流程重塑:LLM 初級班的學員成果4.目前的LLM 大型語言模型評比Source:https:/artificialanalysis.ai/5.GenAI 將重塑IT的基礎設施架構Source:MIC,2024年4月生成式AI Agents將如寒武紀物種爆發Source:MIC,2024/4Gemini向量資料庫與搜尋資料管理資料貼標與註解資料管道與編排資料合成微調與訓練檢索增強生成開源框架實驗追蹤與提示工程品質測試與評估聯邦式學習安全與隱私治理,合規,風險企業的LLMOps平台Low/No code App 產生器APP/使用者分析監控工具平台內建LLM的人形機器人時代將提早來臨Source:Humanoid robots ready for LLMs https:/lifearchitect.ai/humanoids/Source:MIC,2024/4AI Safety:治理安全已經進入監管化全球國家/地區推動狀況:195個AI監管的倡議;280個國家戰略議程;78個資料管理和存取的倡議1.評估成熟程度:檢視數位的成熟度:數位化、數位優化、數位轉型在哪個階段2.人才培訓儲備:建立AI的培訓計畫素養普及,工程能力,治理思維 設計學習的必要內容與核心3.ABCD四要素:釐清準備度(Algorithm/Automation;Boss/Budget/Benefit;Computing Power/Cloud;Domain/Data)4.聚焦定義問題:發掘痛點產生動能的Quick-Win找到長期持續改變的動能？5.管理上的挑戰:老師傅經驗 v.s.資料科學；固守原有領域v.s.跨界創新的嘗試；技術創新 v.s.監管合規II.建議:企業導入AI前應有的認知Part 3.AI時代個人該學習什麼?AI的素養與實作能力協作AI的工具與方法批判思考與道德判斷AI時代的素養-人機協作模式中重新思考與定位Source:Source:Human+Machine:Reimagining work in the age of AIHuman+Machine:Reimagining work in the age of AI領導判決創造情緒感受交易處理大量複雜預測趨勢重複疊代訓練擴增放大確證解釋交互影響代理孿生HumansMachines人與機器協作活動人類擅長的活動機器擅長的活動人類補足機器的AI增強人類的超能力領域知識建立定位AI 協作擴增能力AI技術帶給企業與個人的重大意義專業知識深度專業知識深度產業制度標準產業制度標準處理大量複雜處理大量複雜非線性資訊非線性資訊跨領域知識的跨領域知識的整合與洞見整合與洞見網絡效應放大影響關係影響力關係影響力網路影響力網路影響力管理與領導力管理與領導力國際移動力國際移動力跨領域合作跨領域合作生產力提升生產力提升認知邊界延伸認知邊界延伸正式的地位正式的地位非正式的非正式的社會影響力社會影響力擅長定義擅長定義問題與提問問題與提問現在的現在的You未來未來的的You領域 x AI專長，扮演關鍵角色未來執行長的特質(數位長/數據長/創新長/研發長/資訊長)1.資訊與AI技術的歷練經驗2.突破性的思維與行動力3.組織變革管理與文化塑型4.創業家特質與開創格局5.數位人才號召力與領導力6.新創孵化與創投併購經驗資料來源:台灣人工智慧學校訪談整理人才將從技術與功能被重新定義1.8億人6.5億人口14億人AI人才有很多種：核心研發人才算法技術人才軟體架構人才運算平台人才資訊安全人才實務教學人才產業顧問人才場域應用人才轉型管理人才治理法規人才Al 核心理論技術常見的AI應用技術產業Al 場域案例機器學習監督式學習電腦視覺圖像與人臉識別智慧製造產品檢測/瑕疵檢測非監督式學習物件偵測規劃排程/自動化流程模型參數優化影像切割設備維護預測深度學習卷積神經網路(CNN)動態偵測與追蹤物流整合/庫存管理深度神經網路(DNN)自然語言處理/大型語言模型情緒分析自動化機械循環神經網路(RNN)語言翻譯智慧醫療醫學影像與診斷神經網路與網路參數優化文字分析與生成醫療訊號分析與偵測其他進階學習強化學習社群媒體與社交網路分析病歷報告分析遷移式學習聊天機器人健檢與輔助醫療照護對抗式學習數據分析與預測資料建模與調校預測及風險分析聯邦式學習數據分析與預測智慧零售影像辨識(顧客、商品等）工具框架Al應用開發工具時間序列分析與預測智能客服Al模型開發框架語音處理語音辨識智慧貨架/庫存管理Al部署工具與平台語音合成倉儲與物流管理Al系統整合與開發情感分析顧客分析/需求預測資料管理架構語音索引智慧金融自動信用評分資料治理特徵工程推薦系統關聯式推薦生物辨識/證件辨識資料品質内容推薦詐欺洗錢防制AML協同過濾推薦最佳投資組合深廣學習推薦系統邊緣運算邊緣運算與分散式協作架構新興應用技術元宇宙，數位孿生，VisionProAI 加速器與類比晶片5G&IoTGenAI 加速產業AI化應用實做 AI工程級:做AI TCEngineering有程式設計基礎，具資料處理分析、機器學習和深度學習的應用能力，如:SVM、決策樹、神經網路、機器學習、深度學習的算法等，並要求在真實資料集上進行模型的訓練、部屬與評估等工程技術能力。2管理級:管AI TCManagementAI資安、架構設計和AI倫理等，此等級要有能力在實際情境中建立安全、效能優良的AI系統，並了解AI的倫理使用原則等管理治理能力。3素養級:用AI TCLiteracy評估具備基本的AI素養，如:AI的基礎知識與原理、生成式AI的使用、場域應用與實務、對倫理與社會影響、技術限制與前景、AI的規範與重要性等必須素養能力。1AI的能力擴增將導致從解決問題劃分AIA建立人才識別:推動AI才認證 AIATCAI素養認證課程從個人到企業都需要的AI超能力掌握第一手開課資訊，還能獲得課程折價券！1.有脈絡學習：天下創新學院超過10年專業製課經驗，最了解在AI學習應該學到什麼2.有節奏的學習：持續優化的天下學習平台，學習者最佳的陪跑員3.全面的學習資源：天下累積超過40年的資料庫與最新產業趨勢，成為學習者最佳配課資源4.最專業的AI學習夥伴：攜手台灣人工智慧學校的師資群與團隊，課程質量和專業度的保證企業全面AI賦能的第一個課程AI For ALL Workers建立企業內AI的共通語言快速上手生成式AI導入AI專案必知大小事百工百業用AI案例大公開AI衍生的衝擊與未來指引及法規首先推動AI素養認證蔡炎龍政大應數系副教授兼學務長，研究專長：神經網路、深度學習、人工智慧楊立偉台大資管系兼任助理教授，擁有超過20項語意分析專利，曾經獲得國家雲端創新獎蔡明順台灣人工智慧學校校務長，產業經驗豐富，橫跨產官學研創領域，致力推動台灣產業AI化李家岩台大資管系教授研究專長：製造數據科學/智能製造、生產效率與排程最佳化、能源效率與碳交易侯宜秀律師、台灣人工智慧學校基金會秘書長專注於創新科技、開放政府與數位法律議題及規範領域專家 權威合作線上課程+配課資源 搭配認證考試Souce:從2023年十本AI主題書單，設定2024年度目標https:/.tw/article/3309III.總結:我們生存的AI時代1.掌握技術邏輯:任何企業、組織都需要理解AI技術，如何使用工具，建立素養與共同認知，了解其能力和限制所在，才能最適切應用於自身業務中。2.數據資源整合:AI需要大量數據支持，LLM的品質關鍵是數據，企業應該要開始整合、清理和優化內部數據，才能推動數位轉型，建立企業大腦。3.人機協作模式:AI通常在自動化和協助人類之間找到平衡，專業經理人應思考如何設計AI系統流程，以便與人類員工有效合作，彼此互補創新與生產力最佳化。4.安全風險管理:AI帶來新的風險，如資訊安全、偏見、隱私問題、不確定性等。組織決策者應該制定風險管理策略，以減少潛在的不良影響。5.保持終生學習:AI技術不斷演進，企業經理人與組織領導需要保持學習和更新，確保採用的決策和應用始終保持競爭力。謝謝聆聽“我們總是高估2年能做到的事,而低估5或10年發生的改變”Bill Gates