AI產值破4.4兆美元 機器學習求快更求準 智慧應用 影音
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AI產值破4.4兆美元 機器學習求快更求準

  • 孫昌華台北訊

兔年封關前股市衝破萬八,半導體和AI概念股功不可沒,生成式人工智慧不僅炒熱股市,也大大影響全球產業走向,根據麥肯錫公司新報告指出,新一代人工智慧可為全球年生產力貢獻高達 4.4 兆美元,AI世代的已然來臨!

人工智慧科技基金會執行長溫怡玲表示,ChatGPT之類的生成式AI並非橫空出世。AI一詞早在1956年就有科學家提出,並且相信能夠讓電腦模仿人腦思考邏輯。直到現在,隨著數據、算力等各種條件到位,透過機器學習(Machine Learning)等技術發展應用,使得人工智慧發展突飛猛進。而2022年AIGC的出現,更使得AI應用門檻降低,在不同產業快速出現愈來愈多的創新應用。

AI將如何改變各產業發展?清大計量財務金融學系副教授韓傳祥表示,AI的出現改變了許多產業的工作模式,運用最多的是在行銷和銷售、產品和服務開發以及服務營運,以演算法處理大量的歷史資料,並從中找出資料的模式,讓電腦系統執行複雜的任務。舉例來說,金融業也導入了機器人理專的概念,以演算法產生策略,並設定投資目標、風險管理以及再平衡機制,建構低成本的投資組合,達到優化投資效益的目的。

國內高頻交易龍頭地位的威旭資訊,在八年前就大量採用機器學習,制定交易程式,創辦人曾永泉指出,「天下武功為快不破,但必須快狠準!」,高頻交易商除了在乎快,也在乎又狠又準,過去的年代,主要是透過經驗和人工去慢慢的嚐試。在機器學習技術上線後,則更進一步改用AI來提高研發速度,不過如何訓練機器精準學習就是關鍵!曾永泉強調,在機器學習的數據資料並非越多越好,未經篩選或定義清楚的數據屬於品質不良的資料,反而會影響機器的判斷,尤其是金融交易資訊,充滿了各種真真假假的訊息,一股腦餵給機器,不是訓練失敗,就是過度擬合(over fitting),導致訓練時看似呈現出良好的結果,等實際應用時就失準了。

曾永泉說,目前大數據資料庫很大,但是也很雜亂,有些訊息缺乏系統性的定義和整理,導致雜訊很多,所以要想讓AI發揮到淋漓盡致之前,得先確保給機器正確的資料,才能降低風險,提高良率,因此在AI世代,機器訓練除了求快之外,還得求好,也就是得不斷除錯,才能精準運用,發揮綜效。

溫怡玲表示,根據全球各大研究機構預估,AI的應用發展仍在起步階段,而人才依舊是產業發展的關鍵,特別是跨領域人才。更值得注意的是,由於AI對於社會及產業的影響極為深廣,而且人機協作將成為未來工作常態,因此更需要具人文思維與社會科學研究的專業人才投入,才能使得人類享受AI帶來的便利與福祉,並及早預防AI可能的傷害。


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