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作者 hvariables (Speculative Male)
標題 [新聞] AI勢必泡沫化 學者籲找出關鍵應用
時間 Tue Aug 20 22:28:57 2024

https://udn.com/news/story/7240/8174067
AI勢必泡沫化 學者籲找出關鍵應用 | 科技產業 | 產經 | 聯合新聞網
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AI勢必泡沫化 學者籲找出關鍵應用

2024-08-20 17:12 台灣醒報／ 記者簡嘉佑╱台北報導

https://uc.udn.com.tw/photo/2024/08/20/anntw/30302304.jpg
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陽交大資財系教授楊思皓20日於北威論壇表示，「AI與FinTech保證會泡沫化」。
（Photo by 簡嘉佑／台灣醒報）

「AI與FinTech保證會泡沫化！」陽交大資財系教授楊思皓20日於北威論壇表示，但泡沫
化不意味著結束，而是讓業界重組，建議企業可以從輔助人類的工具開始找出關鍵應用。
台大資工系教授林守德則提到，如AlphaGo的預測型AI與生成式AI的功能不同，未來應結
合兩者進行應用。


生成式AI非全能

林守德表示，人工智慧發展其實已有70年之久，從機器學習，到以「Alpha Go」著稱的深
度學習，至今ChatGPT 一系列生成式AI捲起浪潮。他學者指出，生成式AI擅長回答申論題
，更能創作出新東西；但預測式AI可透過大數據來進行預測，更擅長回答選擇題，如預測
股票或識別物件等。


他舉例說，「明天的股價會上漲嗎」就是預測式AI比較擅長的領域；生成式AI則可以完成
「寫一首關於股市的詩」這類作品。林守德提到，近年生成式AI興起的原因就是資料庫足
夠大，有足夠的資料去學習不同能力，但生成式模型主要還是激發靈感與查詢過去資訊的
工具，難以用來檢驗真實性與預測未來。


急尋變現模式

林守德表示，人工智慧發展的下一步將是商業變現模式，就像生成式AI儘管能生產廣告內
容，但真正為數位行銷市場帶來的助益可能不到1成。他再舉例說，國內金融業者去年紛
紛引進AI客服系統，但結果有7成的AI客服無法滿足客戶要求。


他分析說，因為大多數生成式AI具備「通才」的能力，但卻缺乏各行各業專業細微的技能
，已有企業如同訓練新人一樣訓練生成式AI，期望達成AI的實際應用。林守德指出，生成
式人工智慧將持續往更小更快、更民主化、更容易控制的方向前進，預計未來將是「生成
型AI」與「預測型AI」各擅勝場。


數據為王的時代

針對人工智慧的應用，楊思皓也舉例說，人工智慧最厲害的地方就是能計算大量數據，分
析同年齡層、同社經地位的民眾偏好，像抖音最重要的資產就是它的演算法，能精準將民
眾想看的內容推播到他們眼前。他強調，誰掌握資訊數據，誰就掌握未來，尤其「現在AI
不僅懂你，甚至比你自己更懂你」


他說，隨著AI發展，預計未來能帶來自駕車、元宇宙等無限想像，然而，從今年也能看到
Apple的VR裝置舒適度不足、決定放棄研發電動車等消息，也能看到產業發展的部分問題
。


企業要找關鍵應用

楊思皓指出，人工智慧市場確實有投資過熱與估值過高、業務模式不明確與市場過度炒作
等狀況，所以「AI與FinTech保證會有泡沫化」，但泡沫化不意著結束，而是重整市場，
讓沒有關鍵技術的企業進行重新布局。


他建議，企業在資源有限的狀況下，應先找出關鍵應用，並採用合適的AI技術，目標更應
放在輔助人類的工具上。

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https://www.ptt.cc/bbs/soul/M.1523979060.A.68C.html
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→ dslite: 關鍵應用就是取代資工人啊1F 08/20 22:41
→ processor: 但不是現在2F 08/20 23:00
推 ghchen1978: 詐騙業很快會找到使用方法的3F 08/20 23:23
→ Lipraxde: 好像 GenAI 不是在預測一樣，真奇妙的解釋方式4F 08/21 01:14
噓 arm370x: 學者才泡沫化 有強大的決策系統根本不需要太多米蟲學者5F 08/21 01:33
推 Hitmear: 關鍵應用就是法條裁定系統，全部法官瞬間失業，我就問，你覺得這種影響既得利益者的應用有辦法推嗎？7F 08/21 06:48
推 disyou: 很多事情AI還是很難取代的10F 08/21 06:56
→ iwanowsky: 訓練讓機器人去踢球啊11F 08/21 07:24
推 tn00210585: 關鍵應用？平交道柵欄跟臨接馬路紅綠燈都搭配不了，最後也是只能用國外開發的成品，在台灣把錢丟進房地產還比較實在12F 08/21 07:54
推 RTA: 說真的。這些學者才是最被該檢討的一群人，一堆研究早就被AI取代15F 08/21 10:17

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