<p>文／陳昇瑋</p>

<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg" alt="" width="878" height="494" class="alignnone size-full wp-image-10246" /></p>
<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至 2030 年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>

<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在 2017 及 2018 年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg" alt="" width="878" height="494" class="alignnone size-full wp-image-10248" /></p>
<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>

<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至 2019 年底已成功培育來自逾 1500 家企業的 6000 名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業 AI 化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。</p>

<p>我們在 2019 年 10 月針對進行第二波的台灣產業 AI 化現況調查，有效問卷數 1095 份，由來自於 516 家不同企業的校友們所填答。</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg" alt="" width="813" height="465" class="alignnone size-full wp-image-10250" /></p>
<p>首先，我們調查對於產業 AI 化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有 6% 的填答者不確定，只有 7% 的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>

<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展 AI 應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>

<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>

<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg" alt="" width="810" height="460" class="alignnone size-full wp-image-10253" /></p>
<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>

<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在 516 家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>

<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。</p>
<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業 AI 化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業 AI 的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>
※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href="https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097935" target="_blank">企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙</a>