《封面故事》AI來了！抓住機會吧！

-人機和平共存，讓你成為搶手人才

AI發展全面啟動

你或許能想像這一天的到來：8:00進公司時，由機器人在大門幫你進行人臉辨識打卡，中午在餐廳用餐則是由機器人幫廚幫你夾菜，並且依員工健康大數據，調配適合每位同仁的餐點；在OK超商從購物到結帳等過程都是無人化，拿了就走、免排隊、不用翻找零錢…

這些如科幻電影的情節已悄悄發生，更遑論早已在圍棋領域成功征服人腦的AlphaGo。於是幾個關鍵字如-人工神經網路(Artificial Neural Network)、機器學習(Machine Learning)、自然語言處理(Natural Language Processing)等劃時代的技術突破，已引發這股我們稱之為第四次工業革命的浪潮。而AI人工智慧(Artificial Intelligence)的運用在這些技術中扮演核心角色，勢將對全球產生翻天覆地的影響。

一九九四年網際網路從NASA實驗室及學術網路的象牙塔出走，引起爆發性的應用，AI也將從實驗室走出來運用於產業領域，預料也將大幅改變人類的生活。很多人訝異，為什麼短短1、2年間如人工智慧(AI)、虛擬實境(VR)、深度學習(DL)等新科技飛快躍進？其實這些技術已發展數十年，直到近來網路頻寬、電腦設備、精密機械、資料分析等都同步成熟，在這最佳時機全面結合應用「大爆發」，也宣告AI人工智慧熱潮-「全面啟動！」

機器人造物主工業 4.0 時代贏家

AI對各行各業的影響可分為兩個層次：第一是產品與服務本身的轉變；第二是運用AI在製程、管理或商業流程上，可以大幅促成產業升級。也就是說，企業為了不被潮流淘汰，不僅產品或服務必須有AI的功能，更可用AI拉高公司運作的效率與競爭力，首當其衝已受影響的產業例如金融業、健康醫療、製造、運輸業等。

醫療上的應用

目前已經有不少人工智慧在健康領域實踐的進行式，除了已經廣泛使用的達文西手術裝置外，未來靠著「物聯網(IoT)+大數據+AI」應用結合，在醫療輔助診斷、醫學影像判讀、健康數據管理等面向，能更快速、及時、準確的診斷與治療服務；林口長庚正在開發的「糖尿病患眼睛病變診斷系統」，就是利用AI輔助醫學影像診斷，並藉助「深度學習」從海量資料中不斷獲取診斷的特徵點，若導入成功，將比傳統人力增加5倍的病患照顧量。

(圖：IBM的Medical-Sieve它能夠在短時間內輔助分析並給出可靠的診斷建議)

金融上的應用

不少銀行已引進機器人(Pepper)，提供迎賓及基本業務說明服務，但以金融業如此倚賴數據的行業，運用人工智慧及大數據分析將會革命性地改變銀行、保險、證券業的經營模式，例如證券交易員及投資專家的工作，可能會被理財機器人（robo advisors)取代；值得一提的還有透過生物辨識技術(臉部、聲紋、虹膜、靜脈)及感測裝置，原本客戶需至分行面對面進行身份確認的作業，未來可以透過手機、平板及電腦進行遠距辨識，大幅降低了原本繁瑣作業時間與成本。

(圖：軟銀開發的Pepper正式進入職場擔任第一線的服務人員)

製造業的應用

未來的智慧工廠在每個生產環節、操作設備都具備獨立自主的能力，可自動化完成生產線操作，且每個設備都能相互溝通、即時監控周遭環境，隨時找到問題加以排除，也具有更靈活、彈性的生產流程，可因應不同客戶的多樣產品需求。當萬物互聯，工廠設備得以互相對話，製造流程變得更有效率，意味著「少量多樣」、「客製化與速度」的時代來臨了，而台灣的代工產業應藉此機會走到前端，直接與市場連結，小而美、能根據市場靈活應變的製造業，在工業4.0時代才有可能成為贏家。 (圖：設備可以相互對話的智慧工廠)

運輸業的應用

「無人車」亦指由電腦系統駕駛汽車，此類應用結合環境感知、規劃決策和多等級輔助駕駛等功能於一體，利用感測器、機器視覺、電腦運算、機器學習等技術，辨識汽車所處的環境和狀態，並根據所獲得的相關路況訊息、障礙物等數據做出分析和判斷，由主控電腦控制車輛轉向和速度；當全台第一輛「無人公車」7月起在台大校園試行駛後，也宣告AI未來在公共運輸業、貨運物流業也將產生變革。

(圖：無人公車七月起在台大校園試行駛)

人機共生─如何讓自己更搶手

「機器人將會取代你的工作」已經慢慢從預言走向現實了嗎？最近的例子，如高速公路etag全面啟用後，造成大量收費員的失業與抗爭問題；軟銀（Softbank）開發的Pepper機器人正式進入職場，擔任第一線的服務人員，月薪只要新台幣兩萬七千元…答案似乎已很清楚了。

機器人已經愈來愈聰明，甚至開始滲透到公司裡，改變每個人的工作，而且已不再限定於那些危險、骯髒以及單調的自動化工作，事實上，機器人已經愈來愈有智慧，逐步取代較高階、思考型的工作，更具體的研究數據為麥肯錫的報告：「到了2025年，知識工作自動化工具與系統，將可執行相當於一億四千萬名全職者的工作量」，而自翊為「萬物之靈」的人類，未來該如何自處呢？

首先工作者必須要去接受可能失去工作地盤的事實，在未來的10年內，全球職場因為智慧機器的進化，將會出現以下三大趨勢：

趨勢一：再見，入門級知識工作

舉例來說律師工作中最煩人的是翻閱文件與證詞紀錄，猶如大海撈針般尋找與訴訟相關的關鍵資料，這部份變化不大的初階、入門工作已可由智慧搜尋系統執行，而且出錯率幾乎是0%！結論就是重複性高、工作可量化成數字、思考+決策時間不超過5秒等工作較容易使用AI來執行。

趨勢二：智慧機器變決策者

因為人腦對大量資料的邏輯分析、迅速決策的能力有其極限，例如飛機航班票價、保單費率計算等，此種高度結構化的計量任務多已不再由人腦執行，因為AI對於情境認知的能力與日俱增，也能賦予其更多自動與重複做出合邏輯決策的工作機會。

趨勢三：人機互助「把智慧放大」

我們該以正面思考來看待AI的到來，電腦或許擅長處理深度，但還無法在廣度上與人類競爭，還是有許多無法以演算法處理的隱性知識與決斷，例如AI能幫助業務人員建立與客戶更緊密的關係，靠的就是更精準進步的客戶關係管理系統，龐大的社交記憶庫讓人類專注於人際社交，畢竟，這是AI做不來的部份！

與機器人當同事? 關鍵在你的態度

在AI時代裡的生存學，最重要是自我認知與態度，可以利用以下五個步驟重新定義自己和機器的關係，以及檢視自己的定位及貢獻，持續保有工作的關鍵能力：

1. 向上走：簡單地說就是追求更高的知識水準，只要能思考得比電腦更全面宏觀，抽象概念的層次也更高的話，一定會有工作等待著你；其實這就是自動化侵蝕人們工作以來，一直不變的忠告：「讓機器做比你低下的工作，並把握機會更上一層樓。」

2. 向旁邊走：能選擇向上走的知識工作者，也許只是少數族群，大部分工作者可以重新審視自己的能力，然後努力地加強。你可以找到目標行業中的佼佼者進行benchmark，你需要更欣賞自己IQ 以外的智能，例如人際關係、傾聽能力等，若具備強化的心態，知識工作者會視AI為合作伙伴，共同運用創意解決問題。

3. 向裡面走：選擇向裡面走的知識工作者，需要知道如何監控和調整電腦的工作狀況，例如報稅的工作已逐漸由電腦來完成，但聰明的會計師，會注意自動化程式和使用者常犯的錯誤；而在數位行銷中，購買廣告幾乎已完全自動化，但只有「人」才能判斷哪些廣告其實會傷害品牌，以及應如何調整廣告背後的邏輯，人可以確保電腦運作良好，應該多培養觀察力、轉化力，並且讓它做得更好。

4. 向窄門走：採取這個步驟的知識工作者，必須找出行業中某個特殊專長，而這項特殊專長的自動化是不符合經濟效益的，選擇向窄門走的知識工作者，必須找到自己的特殊利基，埋頭深入鑽研；在眾多通才之中，他們是專注在單一領域的少數偏才；如果這是你的策略，那麼就要開始建立自我形象，成為對窄領域更專精的人。

5. 向前走：每部機器背後的造物主還是人，而且是很多人，有人直覺的想到需要更好的系統、有人辨別哪些部分可以程式化、有撰寫程式、也有設計運用程式條件的人；選擇這個策略的知識工作者，需要擅長電腦、人工智慧和分析。如果你選擇向前走的策略，就必須跳脫常規的思考、看到目前電腦不足之處，並想像尚未存在的工具，這樣一來，你將成為領域中的頂尖人物。

近年來在兩岸間奔走，亟力呼籲政府重視AI發展趨勢的「創新工場」董事長李開復，建議大家改變觀點，將人工智慧視為可以為人類帶來巨大改變的便捷工具-「AI 應該成為一個工具箱，要解決什麼問題，裡面就有很多工具可以使用」…

未來每間公司的經營者，應該思考的是公司競爭力的關鍵，不是自動化創造的高效率，而是利用人類與機器互助化創造新的價值，因為你靠著機器人協助生產，減少成本也提高效率，但當你的競爭對手也加入自動化的行列，這些競爭優勢就消失了；效率是一時的，創造新價值才是AI來了、人機互助下維持企業競爭優勢的好方法。

人類和機器專長不一樣，現在外界提AI，都忽略了背後人類智慧的重要性，AI+HI（Human Intelligence）才是智慧發展的最終樣貌，人和機器的共生才是未來世界的終極形態；電腦或許擅長處理深度，但還無法在廣度上與人類競爭，無論機器變得多麼聰明，人類的輔助仍充滿價值，這也是我們在科技進展中期許人與機器互助化的願景，因此與其追問會被機器取代的下一個工作是什麼，不如了解機器帶給我們的下個工作是什麼！！