專題報導／run！黃仁勳捲起國內AI熱潮將跑向何方

2016年，世界棋王韓國李世乭代表人類與DeepMind AI AlphaGo對戰落敗，人類第一次見識到AI的厲害。早在AlphaGo誕生前，人工智慧已由1956年開始發展，多數在學術界努力階段，直至AlphaGo的出現有了突破性發展。去年底亮相的ChatGPT，人類首度體驗到生成式AI的神奇。近期輝達（Nvidia）創辦人兼執行長黃仁勳來台參加電腦展，一席「run, don't walk」已定調，AI發展只會愈跑愈快，沒有停下來的時候。

學術上認為人工智慧（AI）涵蓋範圍很廣，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等等。ChatGPT這種生成式AI在深度學習技術純熟之下，能夠產出精準且長篇的回覆，不管是翻譯文章、撰寫論文或小說等，甚至一般對談，都相當自然流暢。AI技術發展至此，有兩大關鍵，分別是高速運算、演算法均已相當成熟、進步。

鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽表示，不同於以往的AI發展，現階段的AI 2.0 是一個全新的技術典範轉移。他說明，AI 1.0時期，訓練AI模型一次只做一件事，有點像是培養專才，模型如果學習的是律師、工程師等工作的知能，就不會別的行業知能，因為沒有被訓練過。AI 2.0 則是將訓練切分為兩階段，前面是預訓練階段，蒐集巨量資料以訓練模型，讓AI模型懂得很多知識，再進入第二階段微調訓練階段，教會模型各項知能。栗永徽說，經過這兩階段納入許多知識，ChatGPT才有辦法回答人類各種問題，因為在預訓練階段它已先學習了非常多知識。

學習速度加快與晶片設計製程愈來愈精密有關。栗永徽表示，當台積電能夠做出功耗愈來愈低、運算速度愈來愈快的晶片，加上輝達（Nvidia）本身開發的技術可加速晶片計算大型矩陣的運算速度，以及晶片間資料傳輸速度，兩者結合，才有了GPU的創新，推動AI走入新境界。

因此，黃仁勳高喊「run, don't walk」，栗永徽相當贊同。因為AI模型的預訓練階段需要學習大量資料，有了高速運算，可大幅加快學習速度，否則很可能要花個更長的時間才能完成學習。

工研院總營運長余孝先指出，演算法的進步是AI快速發展的核心。余孝先指出，最近二十年AI發展進入餵資料讓機器學習自己學習知識階段，涉及的技術是類神經網路，即「深度學習」，所以AlphaGo才能打敗世界圍棋棋王。他說，機器學習效率不斷提升，例如ChatGPT幾乎可將大英百科重覆讀7千次，演算法的進步讓AI獲得大量資料訓練，量變於是造成了質變。

余孝先認為，單只靠高速運算技術或者演算法的進步，都不足夠讓AI迅速發展至此，兩者須互相搭配。栗永徽也同意，他說，AI 1.0與2.0的差別是演算法的突破加上GPU等硬體的支持，讓整體AI加速度發展。

當生成式AI愈來愈精進，會帶來什麼好處呢？余孝先認為，對科技業來說絕對是個好機會，尤其是AI相關領域的科技業會明顯受惠於需求增加，掀起一波商機。非科技業也會受惠，他舉律師行業為例，由於需要搜集許多資料撰寫法律文件及訴狀，這些工作未來可交給AI代勞，律師的工作效率將可提升。還有，一般民眾出門旅行必須自己google資料做旅遊規劃，以後AI可以幫忙找資料規劃行程。

另外，醫師看診後的病歷記錄，也可能運用生成式AI協助，產生高水準病歷資料。栗永徽指出，目前元宇宙的相關研究中，已利用AI技術形成3D模型，未來生成式AI會加速元宇宙世界的發展。也因此，會有一些新的職業出現，栗永徽說，AI繪圖軟體需要「AI詠唱師」人才就是新誕生的職業，用來精準下指令讓AI模型產出所需要的圖，日後當AI加速元宇宙世界的成型，勢必將會有更新穎的職業出現。

不過，凡事兩面刃，有受惠者，也會有受害者。AI將取代一些低階工作，目前許多事務型的行政人員人力可能會減少，甚至像律師這類高階人力的總量也不排除降低。余孝先表示，科技進步必然如此，當汽車發明後，馬車消失，馬車伕工作跟著消失，短期的失業問题必然有，但是整個汽車產業對人類生活，利大於弊。他說，如果若干年後AI生產力增加10倍，不代表90%的人會失業，因為可由制度上去處理，當大家工作時數剩十分之一就能保持生產力，每個人可能休假變多，不必再花那麼長的時間工作，「生產力提升不是拿來減少職位，而是拿來減少每個人的工作時數」。

技術大變革將產生的短暫失業問題，需仰賴政府政策的介入。在新舊技術銜接之際，由政府力量協助提供培訓或輔導，讓人力可以順利轉換到其他職務。

目前國內外企業對於生成式AI似乎擔心多過於迎接。栗永徽認為毋須太害怕驚慌，因為是AI發展以來便已知道會走到今日的情境，未來發展只會更快。他呼籲，企業應該做好準備努力往前跟上，尤其有能力的企業一定要花錢投資AI，才能對AI有所了解，未來做決策時，反應才不會落後，才能保有競爭力。

余孝先也認為，企業認識AI，才可以趨吉避凶。他說，只有以非常積極的方式了解新科技，根據了解程度與掌控程度，才能決定公司運用生成式AI的步調該保守或者積極，愈是積極了解，企業才能在AI時代做出對公司營運最正確的判斷。

當然，生成式AI也可能被不肖份子不當使用，例如詐騙事件、假訊息等，也許會比現在猖獗。余孝生說，這方面除了政府由法規制度上因應，也能透過技術面協助，因為生成式AI所生成的量很大、速度很快，所以，人類無法解決AI產生的負面問題，可以用人工智慧來解決人工智慧的問題。（張佳琪報導）