工商時報【余孝先】人工智慧（AI）是近年的「當紅炸子雞」，AI這個詞彙1956年就出現，期間有經過幾度起伏，直到7、8年前，機器學習（machine learning）與巨量資料（big data）分析技術有了突破性進展，讓AI重新站上舞台。國際上談論AI發展應用重點，主要聚焦在金融科技、製造業、零售業、醫療業四大領域，因為這些領域具有大量資料可以分析及應用。AI的機器學習，前提是要有資料可以分析、推論、學習，因此豐富的資料是發展AI必要條件，製造業及醫療產業是台灣發展AI應用的重要領域，因為台灣資料最多在於製造業及醫療照護業，尤其是製造業的規模龐大、產業鏈完整，相較於其他產業來說，更具備充足的資料來進行AI的應用開發，這些資料庫數據多，較能產出參考價值高的應用。例如，在製造業中的設備保養，一般製造業多採用定期保養，而工研院研發的「半導體機台故障預診斷」使用AI技術後，可分析過往的機器故障紀錄，在需要保養時才去保養，大幅降低設備維修保養消耗的有形和無形成本。另外，「瑕疵影像分類技術」在印刷電路板檢測發揮很大功用，不僅可取代過往以人眼做品質檢驗，比全人工檢驗減少超過五成的重檢率，準確率也大幅提高，而應用在生產線上的AI，並非全部都是取代技術員，也可以是輔助技術員，讓技術員的排班更彈性，減輕工作量和壓力，為員工及業者帶來更大效益。受惠於我國優異的醫療部門，在醫療領域累積許多數據，可以進行AI分析及應用。例如搭載手持式眼底鏡的「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術」，有利於偏鄉醫生攜帶至偏遠地區巡診，不僅可以馬上拍馬上看，更能判讀視網膜病變的嚴重程度、利用AI標示出病徵與位置，提高糖尿病病患早期發現眼部病變的比例，另外，「AI理財機器人」更因為能以APP的形式，讓一般民眾能在手機、電腦上使用，降低享受專屬理財服務的資本門檻，讓理財服務成為全民都能享受到的成果。然而AI快速興起發展、創造新機會同時，也帶來新的討論議題，近年外界時常探討AI是否會一步步取代各行各業、造成失業率攀升。事實上，AI可以優先應用在做人類不想做的工作，並且協助一些人類目前還做得不夠好的專業工作。「AI可以學習畢卡索，但不是第一個畢卡索」，目前的AI專長，是從既有經驗學習如何處理事務，但對於需要創造、感受情感的工作卻不擅長，因此，AI可以去做人類不想做的工作，或幫助承擔工作量，比如在大夜班時運用AI，讓人力能適當休息，不一定會使人力減少，但產量可以提高。就過去科技發展來看，當汽車發明時，人們擔憂人力車或馬車產業鏈都將失業，但計程車這個產業卻服務了更多人，對AI發展來說也是相同的道理，以醫療應用為例，AI應用在研發階段都和醫療單位合作愉快，因為選的題目都是來輔助醫療人員診斷，協助他們作第一線篩檢，降低例行性工作。台灣產業要導入AI仍會面臨諸多挑戰，包括：不清楚AI可用之處、欠缺資料整備與機敏資料處理經驗、找不到AI專業人才、投資成本考量等。因此工研院創立了「人工智慧共創平台AIdea」，針對企業導入AI的困難做出回應，提供服務包括：提供企業需求分析顧問服務、資料整備服務、鏈結產學界能量解決問題，可增加企業導入AI的時效及降低成本，目前已協助醫療、製造、交通、地質、石化、生醫、防疫、酪農業、環保等產業議題找到最佳AI應用，為國內企業在AI時代搶得先機盡一份心力。（本文作者為工研院代理總營運長暨AI應用策略辦公室主任余孝先）
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