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數位浪潮 AI敲門

2023/05/31

二零二二年年底ChatGPT 橫空出世，瞬間破億人次使用，引爆人工智能領域快速發展，有形無形地對人類生活造成巨大的影響。處於不確定的年代，但有些確定、該做、可以做的事，需要共同努力，每天都是不斷探討、學習、應變的一個開始，在這充滿機會與危機的關鍵時刻，讓我們一起挖掘，讓你我一同迎接未來嶄新的世界!

主持人 薛琦(前經建會副主委)

近十年來，從Web2.0走向Web3.0，這是一個被數位浪潮推進的時代，AI這名詞大約在兩三年前開始，變得很熱門，人工智慧參與人類文明已勢不可擋。回想一下，在一九七零年美國有位經濟學家Martin Shubik就提到要注意AI的發展以及在經濟學上的應用。他的前一句話是先見，後一句話還待考驗。以前常講危機就是危險中蘊藏著機會，但AI似乎是機會中又充滿了未知的危險。今天，正需要專家們告訴我們該怎麼來運用這個百年一遇的機會，但又可以防範它帶給人類社會的負面衝擊。

在AI敲門的今天，聆聽各位專家發言前，我也試想人類的智慧跟AI有什麼不一樣？人是一個社會的動物，人會聚集在一起形成社會，有一個很大的原因，就是亞當·史密斯在《道德情操論》一開始就提到的「Sympathy」（第一章篇名）。這個Sympathy不是指同情，而是人們其探在一起的感覺（felling），也就是彼此相互的關懷與分享。我想，這或許是人類的智慧跟AI最大的不同之處。AI能擁有龐大廣博的知識、但在分辨善良、仁慈、勇氣、熱忱，感情與情感方面，就目前為止，還有很大的區別。

最後，用倫語裡面「學而時習之，不亦說乎？」來提醒大家。這句話蘊含終身學習的樂趣。在數位的時代裡，縱然退休，學習卻更容易，且無止盡。在未來要有學問（knowledgeable），就要懂得跟Chatgpt問問題。學問學問，就從跟它打交道開始。

詹文男(數位轉型學院院長)

AI發展一甲子 快速演進難以想像

事實上可能在一九五零年代，AI(Artificial Intelligence)這個概念就開始發展，科學家去思考說電腦在未來有沒有機會跟人一樣，擁有智慧？我們透過各種軟硬體技術，希望這個機器能夠模擬人的智慧，包含眼睛會看、耳朵會聽、鼻子會聞等等技能，中間經歷非常多的嘗試，有些高潮也有些低潮。直到ChatGPT去年問世，讓全球突然感受到衝擊，感受到AI已經發展到這種程度，將會影響我們原本認知的生活。

大概四十年前有一家機器人公司叫Boston Dynamics，從它每年機器人研發的進展，可以看出一開始機器人只會簡單的動作，隨著時間演進，機身逐漸可以翻轉跳躍，每一年都慢慢進步；經歷了十年，機器人已經具備跑、走的能力，科學家便開始往更精進，是否可以平衡的走?摔倒後是否能站起來?這些細節的功能逐步去調整、修正，搭配技術加上演算法不斷的進步，現在的機器人，已經擁有搬運、跳舞，甚至是未來上戰場的潛力，在少子化缺工嚴重的今天，科技發明的快速演進，實在難以想像會對人類的未來造成什麼影響。

人工智能 從智慧工廠到日常生活

AI的進展在不知不覺中，在近幾年內有很大的進步，而這些進步將來，甚至已經影響到很多人的工作權。舉個例子，以前大家談工業4.0最早就講智慧工廠，智慧工廠的極致就是無人工廠，曾經有文章說若一間公司要能夠到達工業4.0，基本上應該朝一個境界去努力，就是工廠只剩下一個人跟一條狗，為什麼？因為狗負責防範外人侵入破壞電腦，而那個人則負責餵狗；現在的無人工廠則更進化，可以做到真的無人、無狗，怕被壞人侵入的防備方式，只需要有一個Safeguard就可以解決一切煩惱，而且隨時可以幫你檢測各方面的問題。

另外，在生活上的應用也離不開AI，某家公司展示其虛擬偶像的應用情境，在廣告情境中，一個日本年輕男性一大早被虛擬伴侶喚醒，機器人會告訴你今天的天氣，下雨天記得帶傘，提醒你不要遲到，在工作的過程當中給予鼓勵、在通勤的過程中隨時陪伴你聊天，試想連家人、朋友都可能不會如此無微不至的關心；最後，當獨居的主角回到家，機器人還貼心地為他留了一盞燈，在返家途中知道有人在等待你，那個感覺是非常幸福，也對都市化集中，獨居已成常態的社會，有很大的吸引力與商業價值。該公司的社長曾說過，其人生的passion就是希望能夠創造出日本男人最完美的新娘，但也讓人不免擔心，如果陪伴、關心這些人與人相處的情感，能被虛擬偶像取代的話，是否也不需要生小孩?對一個國家的前景又會有什麼影響呢?

科技便利中的問題 「役物而不役於物」

上述提到的都是AI的好處，但這樣的技術若應用不當，也會造成危害。有位醫生曾告訴我一個案例，有個很會用AI的人透過ChatGPT加上Midjourney，僅僅花了十來分鐘，就生成出一本繪本。他告訴ChatGPT可不可以幫我想個故事？ChatGPT就幫他寫了故事；下指令給Midjourney畫圖，Midjourney就馬上生成數張圖片。這麼驚人的技術看似厲害，但其中當然會牽涉到很多問題，比如智慧財產權的問題，或是AI到底有沒有著作權的大哉問？

所以現在各個國家都很努力的在思考科技所帶來的問題，不論從產業的角度或從個人角度，甚至去探討數位落差的形成，還有上述智慧財產權等等的問題，怎麼樣能夠讓更多的個人減少AI落差，更多的中小微企業可以運用AI的便利達到轉型，怎麼樣去避免可能的風險，我覺得這個是我們在下一步要去處理的，也是政府應負擔的責任。

至於我個人怎麼看待AI浪潮的衝擊?我認為可以從《論語心性篇》來看。該篇章是孔子請學生各言其志，而當中曾晳曾提到：「暮春者，春服既成，冠者五六人，童子六七人，浴乎沂，風乎舞雩，詠而歸！」也就是說老師的任務，是傳道授業解惑，讓學生好好的享受跟老師對話的過程，然後去得到這些啟發。而複雜的運算及生成就交給ChatGPT。亦即我們應該擅用這些數位科技，我們應該「役物而不役於物」。

AI的世界已經到來，而且存在生活的各個層面，我們如何能夠提前部署去找到機會，但是從這些各種機會當中防範它可能造成的危險，是未來我們需要進一步努力的。

Midjourney: 是一個由同名研究實驗室開發的人工智慧程式，可根據文字生成圖像，於二零二二年七月十二日進入公開測試階段，使用者可透過Discord的機器人指令進行操作。

余孝先(工研院總營運長)

建構人工智慧 從邏輯推理到深度學習

AI這個名詞是1956年出現的，所以到現在有60多年了，60多年來其實有幾波的起伏，ChatGPT近期帶起是最新的一波浪潮，在看這一波新變化的時候，需注意哪些是會被留下來，哪些過了10年之後還是被淘汰。我接下來將介紹一下這幾十年來，AI對人類是怎的意義是什麼，相關的科技發展是否有共通性?共通的道理在哪裡？並從共通道理推演出交互會有什麼影響，我們又該怎麼來看待AI。

建構人工智慧的基本構想就是要讓電腦像個人一樣有智慧，那該怎麼做呢？最早的做法，就是讓電腦有邏輯推論的能力。可以將其理解為，我們教AI有思維的能力，它就可以用簡單的事實，像人一樣推演出很多不知道的事情。這個做法可以讓電腦表現出一些人類獨有的智慧行為，例如解複雜的數學證明問題，但也有其侷限性，因為在現實世界中，有許多問題是相當模糊、不適合用嚴謹邏輯來解決的，比如我們所謂的「常識問題（common sense）」即為一例。舉例來說，當人類在遭遇停電問題時，可能會立刻出現「有官員要出面負責了」、「可能會有工廠因此損失嚴重」等等想法，這些基本常識無處不在，是人類長期下來累積的經驗，並不適合用嚴謹的邏輯推論來推導。這就發展出了將人類的知識直接植入電腦的構想，也就是所謂的專家系統(Expert System)。以病情診斷為例，科學家藉由紀錄醫生問診、治療的過程，設計出一套醫生為病患看病的規則庫，並利用這個規則庫來模仿醫生問診的程序，提供病人諮詢、診斷的服務。讓電腦做邏輯推論與直接將知識教給電腦這兩個基本構想雖然也有效，但其實需要大量的人工規則歸納，仔細想想好像不是那麼聰明，那該怎麼進步呢？換一個想法就是說乾脆直接教電腦怎麼學習。

人類的學習能力是根本的重點，事實上人類的智慧、人類的能力就是靠這樣子提升的，我們都沒有發明微積分，但很多人都會做微積分，同一個道理也可用在機器上面，教機器自己學，比教個別的知識有效率，這就衍生出很多機器學習的方法，比如類神經網路就是教電腦如何像我們人的腦子一樣的學習方式，這幾年很紅的深度學習，都是同一個概念的延伸。

由AlphaGo 看AI進程與挑戰

那我們接下來看一下近十年最重大的突破，一個就是AlphaGo下棋打敗人類。然而其實早在是1997年，西洋棋世界的頂尖棋手卡斯帕洛夫在跟西洋棋電腦程式比賽，就被IBM一台叫深藍超級電腦打敗，是人類AI發展歷史上一個重要的里程碑，那時候做AI的人都在預估，AI下一個應該挑戰最難的棋類，圍棋；我們當時都認為電腦打敗人類的圍棋高手，恐怕今生無望，為什麼會說今生無望？因為圍棋的複雜度太高，我們數學上來講圍棋的複雜度有10的700次方，那西洋棋的複雜度大概10的120次方，差距太大到不成比例。可是在隔了20年之後，AlphaGo就打敗世界冠軍李世乭了，這也讓科學家非常渴望地去研究背後運作的道理，也就是AI進步的地方。

我舉這個例子來講，美國國會圖書館裡面有一億七千萬館藏，假設你要找一本書，若一本一本去翻，什麼時候會找到想要的那本書呢？只能說今生無望。如果說他把他的學生們通通找來好幾百人、數千人都幫他去找，速度會增快幾千倍，什麼時候會找到呢？也只能說今生無望。所以AlphaGo勝利的關鍵，並非因電腦運算速度加快，更重要的是處理資料的方法要變化。我用剛才圖書館的例子說明，就是說要找那本書，不應該用簡單粗暴的方式，找很多人幫你找，而是處理資料的方法要改變；比如要把那些書排序編碼，一旦找哪本書直接去查一下，答案就立刻出來，這就是所謂演算法的進步。AI對人類來說，是一個很大的機會與挑戰，機器並不會累，它能處理大量資料，自我學習與進步，對整個世界，將會迎來很大轉變和衝擊。

無可避免的AI浪潮 跳脫框架、建立制度

總結這個時代的變化，AI的進步是沒辦法阻擋，許多美國專家近期提出，人類需暫緩AI研究，我認為這不會發生，原因之一是是商業競爭，你不做別人會做，另外就是地緣政治、大國競爭，都怕別的國家會超越自己。很多人問台灣AI的產業機會在哪裡？我的看法如同圖1，最底層是晶片、平台，往上是軟體或者各式各樣的應用，至於為什麼是倒三角形？倒三角形表示，在那個產業能夠存活的公司；AI可以用到法律、可以用到會計、可以用到生活上非常之多，所以越上面其實能夠容納的存活的廠商數越多，越底下能夠存活的廠商則越少。我認為越上面的產業，越接近台灣的新機會，這些年來任何科技的變化，產官學再怎樣去討論，幾乎每個人答案最終就是去做半導體。然而，現在的科技發展提供許多新的機會，不談半導體確實是愚笨，只談半導體卻也是一種怠惰，其實應用面還有非常多的機會，這個是我們要省思的地方。

另外，很多人擔憂職業的問題，我的看法則是，以達爾文跟波以耳兩位偉大的科學家為例，他們都做了非常多科學上的突破，但這兩位一生都有在工作，但都沒有上班，因為他們都是中世紀的貴族，他們有農奴供養，所以不需為生活奔忙，專心研究科學；所以我想像AI未來是人類的農奴，人類則可以更多元去發展。所以AI是我們的威脅嗎？我認為它或許會搶走我們的職業，但不會搶走我們的志業。所以真正要關注的議題是，如何讓這些AI產生的價值，為所有人所共享，而不是由資本家所獨佔，制度上可以好好來討論，因為我們無法阻擋趨勢，只能提前去規劃、適應。

施振榮(宏碁集團創辦人)

從王道精神，談如何創造價值

今天談的是AI，剛好跟我的工作息息相關，我創業在76年，80年代進入了機器人就是Micro Mouse電腦鼠的比賽，那時候提供了100萬美金，看誰能創造出打敗人類的電腦，結果電腦冠軍被一個9歲的小朋友就殺得精光了，30年的今天，立場則完全反過來，進步是非常非常快。AI的影響還正要開始，歷經了四、五十年還正在進步中，除了科技技術，我更想從領導人的角度去說明這個議題對整體社會的影響，以王道、佛法想法角度切入，談如何創造價值、利益平衡、永續經營。

價值實質上可分為直接、有形、現在，以及間接、無形、未來兩種不同的價值，身為領導人，隱性價值相對來說是很重要的，但現行的民主政治，所重視的則是顯性價值，造成長期的總價值受到限制；舉凡研究發展、人才、信念、形象塑造，都是間接、無形、未來的隱性價值。所以我在一九八九年在總統府演講的時候，提出科技島跟世界公民的願景，科技島是台灣未來可以創造價值的空間，世界公民是利益平衡，因為台灣太小了，所以一定要對全世界做貢獻，讓國際與本地的利害相關達到利益平衡，並將自己定位成企業公民的角度，才能夠達到相對平衡的機制。

掌握核心能力 深化精神文明

此外，台灣還有什麼機會?二零一六年年宏碁四十週年的時候，我提出了「創新矽島」，可視作東方矽文明的發祥地；矽谷已經沒有矽了，現在矽都到台灣來了，台灣已經是全世界技術最進步、產量最大的一個島，如果沒有矽，科技不會進步這麼快，不只是CPU，包含通訊無所不在的通訊都是靠矽做出來，在這個基礎上面，台灣還能不斷創新、進步，而科技在過去的世界物質文明裡面，台灣已經做出絕對的貢獻，下一步則可發展精神文明。

人工智慧當然包含精神文明與物質文明，科技是一個基礎，精神文明是文化藝術，我身為科技業代表，卻曾任國家文化藝術基金會的董事長，我認為所有的文化藝術需要有一個生生不息的機制，來建構一個共創價值、利益平衡的機制。所以我一直提出人文科學雙融，把兩邊不同的文化融合在一起，才能夠勝出。未來台灣的要突破的話，需具備新的核心能力，並具備跨領域的整合力，要整合不同領域的人，要有效的讓彼此共創價值，都是需要力量、舞臺去學習並合作的，更需要面對問題、困難的探索力，把握最關鍵核心的根源，從中處理枝微末節，對未來數位衝擊的影響下，是很有幫助的；AI最終是要能夠執行，要能夠落實，結合價值、執行跟創意，整合在一起才叫創意與創新。

「人工智慧」不等於「人工智能」

臺灣不缺人才只缺舞臺，我們的人力是絕對沒有什麼問題。人工智慧是大事，當未來大趨勢已經知道了，如何勝出要造出自己的勢，就靠實力取勝。過去一直談一個觀念，是做得少、做得小、做得早，建構一個新的核心能力是需要長期間從錯誤中，不需要害怕跟上趨勢，也不需要害怕失敗，連AI都是從錯誤中去學習的，AlphaGo Zero就是在比賽裡面輸過一遍又一遍，才知道下一步要怎麼辦。

最後我想提到一點反思，台灣翻譯AI一直用「人工智慧」來形容，大陸則是用「人工智能」，到底應該翻成人工智慧還是人工智能？這裡面是值得去探討的。Intelligent到底代表是智慧，還是智能?我認為未來應該是人本智慧加上人工智能，來當作發展的目標，智慧包含人類的價值觀，人類利用AI做為工具來發揮應用更廣的「智能」。臺灣在科技能量上，半導體已在世界領先，除了戰爭以外影響外，應該會持續領先下去，所以更應該把握住機會，補強在軟體應用、演算法研發等項目的缺乏，整個大環境要朝那方面積極去推動，一代比一代要更深耕發展才行。

陳家駿(台灣資訊智慧財產權協會理事長)

與人工智能共存 法律的制定與新規章

近期AI發展我認為只是一個開始，未來會有什麼天翻地覆的改變，甚至新的科技發展都不會讓人訝異；我做律師做了四十三年，想從基本幾個法律層面的可能性來看科技將會帶來的問題。最早在二零一九年台灣就有第一個人工智慧的發展的基本法；隔年立法院也產生第二個立院版本，內容除了相關的開發的原則、倫理、綱領甚至包含主管機關的界定，又政府要振興AI產業，該做什麼樣的補助、獎勵、輔導、審核機制，加上將來智慧化的政府規劃，都條列其中。

到了二零二三年，經過兩年疫情，民間也因應吹生出一個AI的基本法，且更具體的提了一些重要的議題，包括怎麼去把倫理法治化?國家應該做哪些事情？產業應盡哪些的義務？換句話說開始進一步去探討，社會公平、弱勢保障、隱私、個資等等重要議題，尤其產品服務AI的這些重要的社會責任。

國際法趨勢 討論一:何謂公開透明?

在這些趨勢下，國際之間不是只有發展基本法，很多的法案都已經不斷相應而生，我挑選兩個特別重要的角度，來做案例分享。二零二一年歐盟，就針對AI定了草案，期間包含美國、德國、日本、南韓、加拿大亦接連跟進，這些草案基本上有一個重要的共通點，就是責任歸屬問題；發生問題的時候怎麼歸責，可以說是重中之重，在之中所涵蓋的範圍著實太多、太廣，因此就幾個重要的議題，我粗略挑選幾項說明。

首先就是公開透明這件事情，該如何定義？最近有很多這種爭議，比如加州，一位攝影藝術家Jason Allen被指控其作品是用Midjourney做的，雖然他有親自參與後製，可是一樣受到抨擊。在這種狀況之下，我們就該思考何謂公開透明？首先需要公開你是真實的人類還是AI；以二零二二年美國可歸責法案做比方，企業有責任讓所有的使用者知道，我的自動化、AI相關的系統呈現的方式是什麼，且針對使用者是怎麼做自動化的決策，而使用者是否有一些可能的選擇空間。最終的討論方向，就有點像歐盟的GDPR裡面所探討的，是重要法制化思考的依歸。

GDPR: 《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation），又名《通用資料保護規則》，是在歐盟法律中對所有歐盟個人關於資料保護和隱私的規範，涉及了歐洲境外的個人資料出口。GDPR主要目標為取回個人對於個人資料的控制，以及為了國際商務而簡化在歐盟內的統一規範。

討論二:智慧財產侵權 傳統法律難解

第二個討論的面向，是到底AI生成有沒有智慧財產權的問題？基本上，目前世界主流的國家大概都認為，只要是AI自動生成的作品，暫不受著作權保護；以台灣為例，我國最高法院所認定原創性，必須要作者的人格屬性在裡面。然而，最近OpenAI、Midjourney都有訴訟產生，這些人工智能所產生的內容，不論是文字、圖形、影像，可能產生侵害到底該怎麼辦？甚至音樂作品，也可能是下一個受侵害的項目。

再以ChatGPT為例，所回答的內容來自於網路，將來可能導致非常複雜的問題，他的機制是工具生成者把大量資料交付於機器，由使用者透過提問的指令生成內容，那到底誰是侵犯者？這個問題，歐盟的立法可能可以帶給我們相關的參考，在智慧財產權的保護上，歐盟一向走得更前面，歐盟認為一定要界定規則，這些生成內容背後所運用到的資料，應該要得到授權；然而，這些在傳統的法律的框架中，恐怕很難做判斷，所以將來或許需倚賴其他的機制，去規範相關使用者權限的保護，這是一個非常重要、值得去思量的議題。

陳縕儂(台大資工系副教授)

描繪未來世界 何謂機器學習?

未來人類生活的樣貌，在工作的同時，將會需要跟AI一起做溝通，AI可以幫助我們用更少的時間，做出更好的成果；所以我想從技術面的角度，去思考未來的世代或是現在開始的世代，學習方向是否要做某些程度的調整，才能因應新的技術所帶來的衝擊。實際上AI是一個幫助人類的工具，對開發AI的開發者而言，都是希望工具對人類有用；我需要強調一點，工具是沒有善意或惡意的，完全是根據使用它的人，要怎麼去使用它。

了解AI先解釋基本的概念。定義上面AI其實就是用機器去模擬人類的感知行為，比如說我們人會有一些視覺的感知，像是我們看到畫面我們會知道裡面有幾台車、幾個行人，這是一個辨識感知的行為；但最近比較熱門是「生成式」的人工智能，生成式的行為包含說話、描述、畫圖。機器「辨識」可以看做是被動接收，「生成」則是主動生出，兩項都是人類行為的展演。那麼現在熱門的「機器學習」又是什麼呢？它是讓機器模擬人的感知，從提供的資料當中，讓電腦去模擬出想要的結果、去學習。

競爭方向改變 培養分析與判斷力

有了基本的概念，可以了解到，未來世代其實會因為很多不同工具的出現，所需要的能力跟過去將有很大不同。這張金字塔圖可以解釋這個概念，這是一個教育學習的金字塔圖，底層代表的技術是比較初階、基礎，你會發現過去在學生時代所受到的訓練，其實大部分是在比較偏初階，它其實是著重在訓練把知識牢記；然而高階的技術需要的能力，就不再是把這些知識記得，而是能不能夠快速的整合資訊，重組、分配並獲取所需。

以Google搜尋為例，相信大家應該有這樣的經驗，有時候不確定要搜尋什麼關鍵字，或是搜尋一段時間後，還是無法找到想要的資訊。這種時候Analysis的能力，以及準確提問變得至關重要。此外，還需具備Evaluate電腦提供的資訊是否為真的能力，也就是所謂的判斷力，因為AI有可能會給一些建議，但卻存在著偏見與錯誤的可能；比如若完全沒有法律的背景知識，去詢問AI一個法律的問題，它看似回覆頭頭是道，若無從查證，就有被誤導的可能，所以還是需要學習如何適當追問、整合資訊。所以說在未來，分析跟決策的能力就變得更加重要，過去台灣的教育裡面，相對比較少著重這一塊，這就是跟西方國家教育的差距。假設想讓自己在未來世界中生存，或是具備競爭力，是需要從整個教育著手，並自我去提升所需要的這些能力。

專注概念 下一個世代智慧公民

分享兩點我對下一個世代的建議。第一個就是，科技工具變化非常快，同學的因應也需非常快，除了上課學習外，還需多用，才能越來越會使用它；第二個是識讀的能力，也就是看到龐大的資訊時，要有做事實查核的能力，不要貿然的相信，就連AI也會提供很多不正確的資訊，不能一味相信電腦，常常你在網路上所看到的只是表面。在未來，自我學習、培養充足的專業知識非常重要，那會有助於判斷資訊的真假，我認為未來應該要更在意基礎概念，比如一個問題，要怎麼追問、方向大概要在哪裡，AI能替人類處理枝微末節的美化，未來我們更應聚焦在解決更多概念層級的問題，加以優化。

最後，現行的考試制度，到底還適不適合我們對於未來人的期待?這些制度可能已經設定很長一段時間了；在過去，具備能力在既有考試上，得到優秀成績的人，可能是某種程度可以說，只是擁有很不錯的記憶能力，或者只是把課本讀得非常熟而已。然而，如果未來工作上，需要的能力不再是記憶，而是能否判斷、分析好壞與真偽，那學校考試的方向與制度上，就要有所改變，否則這個世代中有競爭力的人，就無法有好的發揮，被大家所看見，這是一件很可惜的事，也需要大家共同來提前思考。

施立成(台灣微軟公共暨法律事務部總經理)

以企業視角 看人工智能發展與倫理

AI一直以來其實就是幾個最基本的要素，Algorithm Big Data跟Cloud，中間最重要當然是Data，那Data它怎麼樣來做一個資料的治理，能夠讓所有的AI的使用，最終癥結的問題是在資料治理的方面，要怎麼樣來處理。在產業界，近期談到最多的是負責任的AI （Responsible AI），包含歐盟、美國很多國家都在討論這個議題，也是我想跟大家分享的主題。

從未來角度看AI最基本的命題，為什麼AI對科技產業來說這麼重要？其實在一九七五年Bill Gates的願景，就是希望每個人手上一台電腦，也就是Democratize AI的概念；一九九二年他就覺得說有一天電腦可以聽懂、交談和理解人類。但其實AI領域的發展，經過至少有三次的寒冬；微軟在五年前就宣布了二零一九年在台灣成立一個AI研發中心，那一年也被認為是台灣AI元年，但二零一九一直到ChatGPT二零二二年年底推出的這段時間，某程度上AI的發展不算突出，實際應用面上屬於小眾，一般的社會只認為AI是一個很炫的科學名稱。

Democratize AI:讓AI發展向更廣泛的用戶群傳播，包括那些沒有人工智能專業知識的人。這一趨勢是由在人工智能領域投入巨資的大公司推動的，包括 IBM、亞馬遜、Facebook、微軟和谷歌。

AI可能的社會危機? 誤妖魔化著重倫理建構

然而二零二二年底開始，ChatGPT的廣泛運用，讓大眾看到了有可能的危機，其中對身體或生理可能造成傷害，甚至對人權的威脅，都是顯而易見不需特別解釋，那還有什麼相對應的影響，舉一個簡單的例子跟大家說明。AI有很多使用，可以事先透過大數據的分析，預測可能發生的情況，我們曾與某國家的金融機構跟銀行合作，針對過去幾年的放款做分析，來得出誰可以跟向銀行貸款；然而，後來發現所有能夠得到放款的都是男性，所有女性完全被否決。從這個例子可以看出，如果透過AI分析的結論運作社會，可能會對人類生活，不管是社會活動、經濟活動，甚至受教育權，都將會有被不公平對待的風險，必須放在一個特別檢視的情況裡面，更會需要有一個倫理的框架，來作為依據。

全世界各國監管機構現下都關注於AI的議題，希望針對AI設立基本法或是規範，但從產業界的角度出發，會希望不要太妖魔化AI，若擔憂一個長得像魔鬼終結者的機器人，拿著機關槍對著你，暫時是沒有必要的。舉一個很簡單的問題，生成式的AI功能很強大，但它還是根據人類提出的問題產出內容，尚未有辦法自己產生命題，這一點就是很大的差別，人類才是問題的主導者。

那回到剛剛所提到的，微軟從1990年代就已經一直投入AI的投資跟研發，最基本的兩個上位概念就是，希望AI是能夠幫助人類與AI民主化。現在與一九七五年想法是沒有太大不同，就是要讓AI技術更普及化、更民主化，讓越多人能夠使用，讓整個人類社會透過技術做得更好，那回到今天的主題，負責任(Responsible) AI的核心價值是什麼?其實從二零一六年開始，每一年AI領域其實都有技術上的突破，人類所看到的東西、聽到的東西，機器比你辨別的更清楚；所以回到一個最基本的想法就是，當這個科技可以改變全世界的時候，就必須要有責任，去承擔所可能造成的問題並提供幫助。當ChatGPT去年底橫空出世之後，負責任這個概念就更加重要；從近八年前開始討論這個議題，到四、五年前正式把人工智慧的幾個守則推出來，AI的發展應要更合乎責任、道德，並提升國家的國際競爭力與安全性，廣泛的服務社會，是現在新一代人工智慧的想法。

六大原則 享受AI帶來的未來生活

最終，我們希望所有人都一起分享，並建構讓大家更安心的Responsible AI的框架，這個框架一定是要用風險評估為基礎，並包含六個原則，最基本的透明度、公平性，還有四個不同的重點，可靠性、安全性、隱私權跟包容性。很多的監管機構現在有個聲音，認為AI基本上不應該持續發展、使用，前一陣子新聞報導，指出全世界應停止AI的研發六個月，但那是完全不可行的，我們國家不發展，別的國家會做停止絕對不是一個最好的辦法，而是應該在一個框架之下去執行。

AI運用將產生很多機會，裡面可能有什麼樣的危機，政府與企業，要事先評估並了解，來保護整個系統的正常性，它其實是一個風險評估的過程，所有人需持續溝通，技術精進才能讓商業上的使用能有更好發展的機會。我其實很高興看到因為ChatGPT，讓AI這個話題又產生了熱度，未來將有許多新的工作機會、新的可能；最重要的是，回到一開始基本的想法，AI是為了我們人類的生活過得更好，而且應該盡量讓每個人都能夠盡量使用、能夠享受到AI帶來的好處，才是在這個產業努力的我們，所期待的未來。

後續追蹤:微軟於五月二十四日舉辦Microsoft Build開發者大會，宣告更大規模的生成式AI應用，震撼推出Windows Copilot，將橫跨所有應用程式，並具備控制電腦功能的能力；另外也宣布加入50多種外掛，讓Copilot快速獲得Adobe、Canva、Spotify等夥伴的「超能力」支援。此外，微軟和OpenAI的合作也更進一步， Bing成為ChatGPT的外掛，讓ChatGPT獲得最新的搜尋資料，解決資料過時和回答不精準的問題。