企業e化的領導者凌羣電腦 AI時代的變與不變 超級智慧是致勝關鍵

【文／劉瑞隆 圖片提供／凌羣電腦、達志影像】


人工智慧加上人類智慧，構成了「超級智慧」，這才是未來賽局當中，能夠脫穎而出的關鍵。與其擔心人類在未來被人工智慧所取代，我們更要擔心的是，你的競爭對手，會不會運用人工智慧的技術，把你取代掉。

2016年3 月15 日中午，圍棋九段棋手李世石（世界排名第4）與Google 人工智慧程式 AlphaGo 之間的人機對奕，5 局決勝負，經過5 小時的鏖戰，李世石最終以1：4 敗給了人工智慧AlphaGo，正式開啟人工智慧新時代的來臨。

2017 年，Google Transfomer 問世，更進一步推升人工智慧的能力。接下來OpenAI 的ChatGPT 更是引領風騷，成為家喻戶曉、人人琅琅上口的熱門話題。全世界紛紛開始揣測，未來人類世界和生活工作型態，在人工智慧(AI) 技術的影響之下，可能變成怎樣的樣貌？

AI 革命

未來10 年將取代50% 工作

李開復先生在2017 年4 月10 日曾說，未來10 年AI 革命，會比工業革命的規模更大，而且來得更迅速猛烈。未來10 年AI 將取代50% 的工作，特別是重複性高、工作績效可量化成數字、且思考時間不超過30 秒等工作，最容易被取代；現在看來，一點都沒有錯，而且正在發生中。所以就有人開始擔心，我們人類未來會不會被人工智慧超越、甚至取代？通常專家會推斷一個概略的時間點，例如，20 年或50 年後。這樣的時間推論，有個假設條件，就是假定人類自身的文明發展已然止步，但其實這並不成立，因為人類文明持續進步中。

超級智慧

未來賽局脫穎而出的關鍵

更重要的是，人工智慧加上人類智慧，構成了「超級智慧」，這才是未來賽局當中，能夠脫穎而出的關鍵。也就是說，人工智慧一直在進步，我們要用人類智慧，將AI 轉換成各個領域的商業化應用，產生商業價值，才能永續發展。

因此，與其擔心人類在未來被人工智慧所取代，我們更要擔心的是，你的競爭對手，會不會運用人工智慧的技術，把你取代掉。

電腦工業的發展，除了運算能力不斷提昇，網路速度也大幅躍進。我們都知道，人工智慧需要龐大的運算能力和儲存，隨著雲端運算(Cloud Computing ) 的普及，讓我們可以隨時隨地、無所不在地將運算能力，提供給使用者，從而孕育智慧生活、智慧家庭、智慧城市，甚至智慧國家的發展條件。

隨著生成式A I 技術不斷提昇，預估到2030年，包括撰寫整篇文章，根據本文生成最終應用程式，可依個人夢想訂製遊戲或電影……等，人工智慧所生產的品質，和人類的專家可以並駕齊驅，甚至超越人類。以上種種應用都將趨於成熟，這也是大家為什麼這麼瘋狂追求人工智慧技術發展的主要原因。

但是，值得一提的是，在人工智慧技術的持續發展過程，相關從業人員的角色扮演，必須要有清楚的認知，才能夠做正確的計畫去投入和發展，然後取得相對應的回饋，促進良性循環更上一層樓。

細數人工智慧領域當中的分工，從晶片設計生產製造（台灣業者的強項）、設備研發生產製造（也是台灣業者的強項）、人工智慧的演算法、人工智慧的核心大語言模型和生成式A I的應用，去結合各個領域的行業知識(Domain Know-how)，最終取得生產力大幅提昇的成果。

能夠做從前做不到的事，產生經營績效，這才是我們追求人工智慧技術的主要目的。

回顧人類歷史的發展，歷經農業革命、第一次和第二次的工業革命，到之後的資訊革命，和現在的人工智慧革命⋯⋯等，因此取得生產力的大幅提昇、降低成本、改善人類生活條件，是人類文明發展的主要訴求和優先目標。所以，我們應回頭檢視目前推動人工智慧及生成式AI 的發展，是否採取正確的做法。尤其是台灣面對全球競爭態勢，如何贏過其他主要競爭對手？這才是我們應該追求的目標。筆者的深刻體認是，台灣目前在全球人工智慧的晶片，以及相關系統的研發生產製造面已取得優勢，值得全體國人驕傲！但是在演算法、大語言模型(LLM) 和結合產業領域應用的部分，還有許多努力的空間。

產官學研分工合作

瞄準全球定位，才能事半功倍

台灣產官學研的分工合作，向來在國際上被讚譽有加，更是被學習的對象，造就出台灣傲人的電子工業成就。有多項產品的全球市場佔有率，位列全球前3 名，這是過往產官學研通力合作的成果，再加上經濟部所推動的「推動資訊業電子化(ABCDE) 計畫」及陸續諸多產業政策，所產生的重大成果。

所以筆者建議，面向未來全球人工智慧的必然趨勢，政府相關主管機關，包括經濟部產業發展署及產業技術司，以及數位發展部數位產業署，應擬定相對應的產業輔導計畫，預先瞄準全球定位，才能事半功倍。

目前，台灣在大語言模型方面，中央研究院的大語言模型—TAIDE 引擎，已經取得重大的成果，但是在結合行業領域(Domain Know-how)各個層面的商業應用，猶待強化。從角色扮演來看，目前中央研究院在做的研究工作，恰如其分，也不適合台灣的廠商去做。

簡單地說，除非從國家整體的層面來看，以台灣業者的量體和市場規模，要去跟世界的主流競爭，會非常辛苦。但是在各個行業領域，運用生成式AI 的技術去解決問題，提高生產力，是大家迫切需要的。我們的客戶，從政府機構，各大工商團體甚至中小企業業主，都不斷地在詢問，希望凌羣能採用生成式AI，協助他們建置相關的應用服務，目的也許是為他們的客戶提供更便捷的使用者經驗，也許是為了在同業中脫穎而出，目的不一而足。

從台灣整體的國際競爭力來看，台灣要追求成為未來全球人工智慧賽局的贏家，贏過全球多數的競爭對手，成為典範（例如，建設台灣成為智慧島，變成全球示範標竿），最後落地的、大家看到的、使用得到的、讚美的，也是這些應用，不是嗎？

NeuroCodie × Copilot

運用AI 協作、精準解析，提昇生產力

凌羣電腦在1975 年創立，即將跨越半個世紀、邁入50 周年。我們在生成式A I 的應用上，已經取得重大的突破和成果。從使用者提出的問題開始，運用AI 的技術將其意圖(Intention) 和個體(Entity) 做精準解析，然後去比對所建立的行業專業知識庫NeuroChain，再綜整大語言模型所提供的解析，最後合成精準的回答提供給客戶。甚至，我們還能運用生成式AI 的技術，協助程式自動產生。

最重要的關鍵是，我們不能停留在以往「一個老師指導學生去寫一支程式」的行為模式思考。因為通常在專案開發過程中，團隊不會只有一個人，如果每一個人寫出來的程式都不一樣的話，甚至同一個人、不同時間，寫出來程式也都不一樣，這樣客戶怎麼會接受？將來如何驗收？

怎麼維護？這樣可能就完全沒有商業價值了，對不對？所以凌羣的做法，是發展一個生成式AI的程式開發環境：NeuroCodie。讓團隊的成員可以統一定義資料庫格式、畫面格局，然後自動產生程式，更進一步結合Microsoft 的Copilot產生程式的邏輯，這樣就真的做到大幅提昇生產力和品質了。

未來全球賽局

優秀人才是超級智慧落實者

我們之所以能夠做到，是因為凌羣精準定位，在整體生成式AI 產業生態系的分工中，凌羣聚焦在生成式AI 應用的發展，將產業知識，導入自創的人工智慧知識庫NeuroChain，再結合國際主流或中研院的TAIDE 大語言模型，所產生的豐碩成果。
在未來的全球賽局，優秀人才是超級智慧的落實者。隨著人工智慧技術的發展，相信在不久的將來，很多過往的管理知識、模型等，都可能翻轉，企業也因此主動或被動進行數位轉型。

舉例來說，如果你的公司有300 人，這其中可能就有200 個真人和100 個電腦人， 這100 個電腦人甚至可能包含人力資源(Human Resource, HR) 系統。也就是說，真實人類在企業當中的錄用、培訓、升等等，在電腦人的HR 當中，也會有對應的措施。

在工廠的生產線亦然。目前工廠運作都是把機器人、機器手臂和真人的工作分開進行，但未來可能也會有合成的生產線；也就是說，生產線當中有真人的員工，和自動機器混合協作，過往的動作時間研究(Motion and Time Study ) 也會發展出，真人和人機混合的動作時間研究。上述的這個領域，也是在全世界人工智慧潮流的發展之下，各國之間競爭是不是能夠勝出的一個關鍵議題。

台灣產業在50 多年來的多次轉型升級，以及主政機關的悉心領導下，產官學研再加上優秀的法人，像財團法人中國生產力中心(CPC)、台北市電腦商業同業公會(TCA)、台灣區電機電子工業同業公會(TEEMA)、中華民國資訊軟體協會(CISA)，和台灣雲端物聯網產業協會(CIAT)⋯⋯等的通力合作下，加上台灣優秀上進、勤奮不懈的業者，定能在全球人工智慧產業勝出。且讓我們一起加油，讓台灣再多一個閃耀於世界舞台的產業，發光發熱！

凌羣電腦股份有限公司
成立於1975年，致力於系統整合，近50年透過引進各式尖端產品與技術，以及卓越的軟體開發及整合能力，協助金融證券、電信、醫療院所、政府、警政，以及高科技製造等產業客戶不斷成功地迎向挑戰，服務據點橫跨台灣、日本、美國、泰國，成為國內少數提供跨國資訊服務的廠商之一。
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