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AI技術應用朝垂直發展 自然語言受矚、XAI重要性升

AI如今滲透進各個產業,AI相關的新創團隊更是如雨後春筍。李建樑

調研機構Statista指出,預計未來數年全球AI軟體市場將會快速成長,至2025年預計全球市值將達到約1,260億美元,整個AI市場將包含諸多廣泛應用,比如自然語言處理、機器人過程自動化與機器學習。

AI新創往垂直場域發展 

AI如今滲透進各個產業,AI相關的新創團隊更是如雨後春筍。值得注意的是,過去AI新創主要鑽研通用解決方案與平台,如今,新創團隊逐漸往垂直領域推進,開發出不同產業適用的解決方案。

產業人士認為,大廠的AI方案多屬於通用型解決方案,難以針對特定企業或產業推出特定解決方案。儘管過去企業需求多能夠滿足,然在隨著企業加速數位轉型腳步,需求也更多、更深,大廠的AI解決方案便無法滿足。因此,新創逐漸往兩大方向發展,一為客製化程度較高的通用型平台、應用或解決方案;另一部分發展特定垂直場域應用方案,比如智慧零售、智慧醫療等,兩大發展方向可彌補大廠解決方案的空缺。

自然語言處理前景可待

自然語言處理一直都是AI領域當中技術門檻相對高的領域,犀動智能(Aiello)創辦人暨執行長沈書緯直言,自然語言處理技術可謂是過去10年AI領域中最難突破的部分,儘管手機廠商摩托羅拉(Motorola)、愛立信(Ericsson)等很早便已投入研究,然而當時找尋關鍵字的方式為規則法(Rule Base),規則法無法涵蓋全人類需求,理解其搜尋意圖,自然語言理解發展遂陷入停滯。

自然語言處理領域直至近期,全球AI技術因為加速運算資源到位,並對影像及語言這類型非結構化數據的掌握度漸長,自然語言處理領域出現顯著進展。沈書緯解釋,非結構化資料如對話、文字等沒有固定模式的內容,加上本身有語言、語調的差異性存在,正是自然語言理解技術發展中最困難的地方。

另外,企業導入自然語言處理應用的難處在於,企業往往期待一上線就要能使用,但訓練自然語言處理模型所需要的數據卻正是最難取得的資源。DIGITIMES Research認為,若是要進入商用,企業需要能確實掌握內部數據資產及領域知識,才能夠借力使用GPT-3此類型大型語言模型的研究成果,進一步將智慧化能力落實至企業營運流程或產品中。

XAI重要性漸增 打破黑盒子疑慮

過去對於AI的疑慮,往往擔心AI模型帶有偏見、數據來源不明,且模型導出的結果無法解釋。AI模型的信任問題隨著數據隱私、反偏見等潮流逐漸升溫,促使可解釋AI(Explainable AI;後簡稱XAI)的趨勢。在XAI的趨勢下,業界不再能接受如黑盒子一般的建模流程,從建模到最後的結果導出都需要是透明的。

iKala執行長暨共同創辦人程世嘉提到,XAI的重要性正在節節升高,從論文的產生數量便可窺知一二,這主要是因為公共政策開始跟AI碰撞,尤其是與人權、消費者有關的法規。程世嘉認為,XAI在接下來十年會非常重要,AI如今被應用在各個領域,等同於無所不在的嵌入式AI,小到手機鏡頭、大到電視主機,因此鑲嵌在其中的AI可解釋性就非常重要,因為AI已然進入公共政策的範圍。

Beyond Limits亞太區執行董事廖子平曾表示,AI並非萬能,可解釋模組的重要性在於,可視為建立人類信任機器的必要元素,人可以藉此分析機器提供的建議是對還是錯,或是了解它的邏輯推論,在決策過程中也較能因為模組可解釋而更有把握。

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