侯宜秀

台灣人工智慧學校基金會 秘書長

自 2022 年 Midjournry, Stable Diffusion, ChatGPT 等生成式人工智慧服務問世以來，過去一年多，此項技術已深刻影響矽谷勞動市場，科技巨頭如谷歌、亞馬遜、Meta和微軟等，雖銷售利潤增長，卻紛紛大規模裁員。此現象源於兩大因素：疫情期間勞動力快速擴張後的調整，以及對人工智慧技術研發的積極投入。

生成式AI的崛起，促使這些站在產業與技術前緣、彼此激烈競爭、著眼全球市場的頂尖企業，迅速調整資源配置，將資金從人力招聘轉向人工智慧技術研發，包括購買昂貴的人工智慧晶片和超級電腦。Meta預計今年將花費超過100億美元購買Nvidia的專用晶片，這在在顯示出巨頭公司對人工智慧技術的重視程度。

與此同時，生成式AI的快速發展也導致企業在其他技術領域裁員，如谷歌減少了增強現實技術人員，Meta裁減大量專案經理職缺。這些調整顯示公司正集中資源加速生成式AI的開發與應用，以期在未來市場競爭中取得優勢。

這些矽谷老闆，為何毫不猶豫地將資源完全向人工智慧投入？

根據麥肯錫全球研究所在2023年 6 月預估，光就生成式人工智慧，就將為全球經濟創造每年可高達4.4兆美元的價值。其中，銷售、行銷、軟體工程、客戶運營和產品研發等職務受影響最深，每年分別可增加數千億美元的價值，總計可達到3.3兆。生成式AI在銷售領域的應用潛力巨大，可優化銷售預測、客戶分析和銷售策略制定。在行銷方面，AI可協助市場細分、廣告投放和內容生成，提升行銷效果。軟體工程領域，AI可優化代碼生成、錯誤檢測和系統設計，提高開發效率。客戶運營方面，AI能改進客服系統，自動回應客戶查詢並提供個性化服務。產品研發領域，AI可加速新產品開發、提供創新解決方案和預測市場趨勢。此外，供應鏈也將受到生成式AI的影響，每年可增加約2000多億美元的價值。

而生成式人工智慧與分析式/決策式人工智慧結合，將使人工智慧往更普惠、門檻更低的方向快速發展，為各行各業帶來巨大變革，創造可觀的經濟價值。誰能最快掌握AI技術，調整人力資源配置，適應未來的工作模式轉變，誰就能獲取所創造的經濟價值。這也是為何矽谷公司資源迅速轉進。

矽谷是全世界對人工智慧技術掌握度最高及滲透度最高的區域，在矽谷所發生的變化，對世界的其他地方而言可作為預示。「AI 不會取代人，但『會 AI 的人』會取代『不會AI的人』，這句話在矽谷已是現在進行式。

矽谷的巨頭公司如此，台灣的「非 AI 」新創公司又應該如何因應呢？以下是幾點建議：

每家新創都應該是「AI 新創」，以人工智慧技術及領域知識為核心能力：

必須認清人工智慧將帶來技術徹底變革（ Techonology Reset），未來沒有使用人工智慧技術的公司將像是在紡織機時代用手工紡紗。二十一世紀初 Internet Bubble 網路泡沫化後，網路技術本身並未泡沫，人工智慧技術也將如此。雖然會很多應用、工具出現後又迅速消失在市場上，但以資料出發、透過訓練、演算邏輯建立模型，從而讓電腦能執行各種「類人類行為」功能的技術趨勢不會改變。因此，如何透過人工智慧技術實踐核心領域知識，將公司達到「人工智慧時代的生產效率」水準，將是重中之重，核心人員（甚至所有人）都須對人工智慧技術邏輯有所認識，並能運用適當工具。

以資料驅動為實踐路徑：

人工智慧以資料為基礎，因此未來不論是哪種產業，都必須更重視數據收集、分析和應用，在公司內部建立資料治理的機制，以便在人工智慧導入時，能有足夠的資料得以利用。

以人工智慧合規為尺標：人工智慧技術雖然將帶來生產效率的大幅提升，但同時也將帶來許多未曾預期的風險。對新創公司而言，可能沒有足夠資源能夠建立完善的風險管理機制，但管理階層仍應具備風險管理意識，特別是目前人工智慧法規正在全球各國激烈討論中，例如歐盟人工智慧法即將執行，需要關注理解，確保AI技術應用的合規性、安全性，並關注數據隱私、技術可靠性和倫理問題。

生成式AI如電力般，將顛覆所有產業。新創創業者唯有掌握這些關鍵，才能在人工智慧時代中脫穎而出，因此，每家新創都應該是「AI 新創」。