談人工智慧產業的發展模式：只有產業才需要創新嗎？#2／程天縱
當AI創新應用「遍地開花」時，就會出現大批的應用人才、AI新創公司會紛紛出現、傳統產業也會轉型升級。但這波AI熱潮發展的重點，更應該放在公共政策訂定、教育、應用、以及解決民生議題上，而不是如何培養AI獨角獸。 
2010年，我的好友David Li在上海成立了中國大陸第一個創客空間「上海新車間」；2011年創立了針對創客運動和開放創新的研究中心「Hacked Matter」，2015年又為開發下個世代的物聯網產品及應用，創立了「Maker Collider」創客平台。
David目前還擔任與Fab Lab合作、在深圳成立的SZOIL（Shenzhen Open Innovation Lab，深圳開放創新實驗室）執行總監。
目前，SZOIL正與千里之外的非洲迦納庫馬西「Kumasi Hive」孵化器合作。迦納庫馬西以深圳的發展模式為學習對象；如同30年前還只是個小漁村的深圳，Kumasi Hive的創客們從零開始，為迦納的高科技發展佈下種子。
而SZOIL的創客們也透過這種合作關係，無私的分享各種創意、設計、以及開源方案給Kumasi Hive；尤其優先聚焦在人工智慧的本地化應用上，以便解決當地的許多民生問題。
這些經歷與跨國合作，使得David不但成為海峽兩岸知名的創客導師，更是聯結全球創客組織的關鍵人物；然而，David卻是出生在台灣、美國唸大學，一口台灣國語的台灣人。
AI與全球治理 David最近正積極參與的，是位於美國紐約的「聯合國大學公共政策研究中心」（CPR United Nations University Centre for Policy Research）所發起的「AI與全球治理」（AI & Global Governance）專案。
CPR是聯合國下屬的一個智庫，專精於研究高科技對「聯合國多邊合作體制」造成的影響與挑戰，然後提出對策；而AI正是其中一個迫在眉睫的議題。
人工智慧過去70年的發展，曾經三起兩落。「人工智慧」這個名詞最早是在1950年代就出現的；在經過一陣熱潮以後，由於出現無法突破的技術瓶頸，因此逐漸衰退冷卻。
1980年代，透過「專家系統」程式和「知識處理」的應用，「機器學習」（Machine Learning，ML）成了熱門話題、人工智慧也迎來了第二次流行；但經過一陣子熱潮以後，由於做不到業界預期的應用，所以又逐漸退潮了。
第三波熱潮開始於2006年：Hinton教授找到了解法，提出限制玻爾茲曼機（RBM）模型，成功訓練出「多層神經網路」，並重新命名為「深度學習」（Deep Learning），讓人工智慧的應用出現了一線曙光。
人工智慧能夠發展到今天的這個結果，主要的就是靠大量的「伺服器運算」和大量的「數據學習」；而掌握這兩項稀有資源的，正是跨國大企業和規模龐大的各個強國。例如在聯合國安全理事會的五個常任理事國中，就已經有四個把AI列為國家戰略的重點。
跨國企業以追求利潤為目的、而強國政府也以追求國家利益為優先；所以在聯合國的多邊體系之中，對AI發展的態度必須審慎考慮。
是要放任AI發展，就會改變目前跨國多邊合作體制的均衡。
是要放任不管，讓少數跨國企業或強國政府擁有強大的資源和AI科技優勢，就會改變目前多邊合作體制的均衡；所以聯合國應該訂定AI的治理規則，使AI能為多數人所用，以便廣泛解決普遍的民生問題。
可以預見的是，AI將會影響到「人權」、「民主」、「法治」等等普世價值與架構。於是CPR指派了AI技術應用倫理方面的專家Eleonore Pauwels教授來負責「AI與全球治理」專案，建立一個由政府、企業、社會團體、國際組織等的專家參與的平台，共同討論並制訂一些治理規則。
就如同「基因工程」技術的研發、實驗與應用，是否會破壞了大自然的演化、違反了「倫理道德」、甚至造成不可收拾的後果？未來是否可能出現「基因機器生化人」？
這些議題都是需要討論的，而AI所帶來的挑戰與風險也不容忽視。
宗教與道德 AI透過各種演算法和腦神經網路系統架構，就像小孩子一樣擁有自我學習的能力；它可以教育成一個對社會有貢獻的「人才」，但也可能受到環境的負面影響，成為一個十惡不赦的「壞人」。
無可避免、難以阻擋的，AI將透過「家庭語音助手」（如Echo、Alexa、小度等等）進入每個家庭，也已經透過手機的「語音助理」（如iPhone上的Siri）影響每個人。
如同教育小孩一樣，我們必須教育AI，什麼是「宗教」、什麼是「道德」。
David在CPR的這個專案中扮演重要角色，成為Eleonore Pauwels教授的伙伴。他已經為這個專案找到了基督教、天主教、伊斯蘭教的合作對象，而我也透過我的人脈，希望為他找到藏傳佛教的窗口。
總有一天，AI必須要回答「這世界上有沒有神？」、「有沒有來生？」、「天堂地獄存在嗎？」等等玄學問題。
草根智慧 在AI領域，開放式創新（open innovation）的支持者都大力提倡「草根智慧」（AI from the grassroots），將AI資源開放給本地創客社群，才能讓AI的創意與應用在本地化議題上遍地開花。
因此他們認為，政府必須建立一個可控可管的開放式生態環境，同時要求掌握高科技產品及服務的大型企業，讓旗下的技術與產品盡可能服務草根階層，而不是僅僅服務少數高端客戶；如此一來，各個國家或地區才能真正應用發展高科技、並且讓它們真正普及。
這也是聯合國大學公共政策研究中心「AI和全球治理」成員正在透過訂定規則，以便實施與達成的願景。
結論 AI和上一篇文章〈遍地開花的創新：只有產業才需要創新嗎？#1〉提到的軟硬體整合產品不同之處，在於它屬於純粹數位領域的技術，而且是第三次興起的浪潮。
目前主要的AI技術、演算法、自我學習等，都不算是新的；主要的突破，在於專用處理器的運算速度，和多年累積的各種大數據。
因此，對這波AI熱潮發展的重點，更應該集中在：
- 公共政策規範的訂定；
- 宗教和道德觀的教育；
- 搭配其他科技的新應用；
- 解決本地的重要民生議題。
……而不是「如何培養AI獨角獸」。
因此，政府應該思考的是，如何和大企業合作，開放運算資源和公私領域大數據、鼓勵「街頭」和「草根」的創意和創新，來解決「本地」的各種民生議題；例如農業的產銷履歷和效率、食安、環保、空污、治安、教育等等。
當AI的創新應用「遍地開花」時，就會出現大批的AI應用人才；以AI為基礎設計應用的新創公司，自然會如雨後春筍般冒了出來，傳統產業也會受到AI應用的影響，紛紛轉型升級。
這種由下而上的思維，是否也算是一種另類的產業創新模式呢？
David最近正積極參與的，是位於美國紐約的「聯合國大學公共政策研究中心」（CPR United Nations University Centre for Policy Research）所發起的「AI與全球治理」（AI & Global Governance）專案。
CPR是聯合國下屬的一個智庫，專精於研究高科技對「聯合國多邊合作體制」造成的影響與挑戰，然後提出對策；而AI正是其中一個迫在眉睫的議題。
人工智慧過去70年的發展，曾經三起兩落。「人工智慧」這個名詞最早是在1950年代就出現的；在經過一陣熱潮以後，由於出現無法突破的技術瓶頸，因此逐漸衰退冷卻。
1980年代，透過「專家系統」程式和「知識處理」的應用，「機器學習」（Machine Learning，ML）成了熱門話題、人工智慧也迎來了第二次流行；但經過一陣子熱潮以後，由於做不到業界預期的應用，所以又逐漸退潮了。
第三波熱潮開始於2006年：Hinton教授找到了解法，提出限制玻爾茲曼機（RBM）模型，成功訓練出「多層神經網路」，並重新命名為「深度學習」（Deep Learning），讓人工智慧的應用出現了一線曙光。
人工智慧能夠發展到今天的這個結果，主要的就是靠大量的「伺服器運算」和大量的「數據學習」；而掌握這兩項稀有資源的，正是跨國大企業和規模龐大的各個強國。例如在聯合國安全理事會的五個常任理事國中，就已經有四個把AI列為國家戰略的重點。
跨國企業以追求利潤為目的、而強國政府也以追求國家利益為優先；所以在聯合國的多邊體系之中，對AI發展的態度必須審慎考慮。
是要放任AI發展，就會改變目前跨國多邊合作體制的均衡。
是要放任不管，讓少數跨國企業或強國政府擁有強大的資源和AI科技優勢，就會改變目前多邊合作體制的均衡；所以聯合國應該訂定AI的治理規則，使AI能為多數人所用，以便廣泛解決普遍的民生問題。
可以預見的是，AI將會影響到「人權」、「民主」、「法治」等等普世價值與架構。於是CPR指派了AI技術應用倫理方面的專家Eleonore Pauwels教授來負責「AI與全球治理」專案，建立一個由政府、企業、社會團體、國際組織等的專家參與的平台，共同討論並制訂一些治理規則。
就如同「基因工程」技術的研發、實驗與應用，是否會破壞了大自然的演化、違反了「倫理道德」、甚至造成不可收拾的後果？未來是否可能出現「基因機器生化人」？
這些議題都是需要討論的，而AI所帶來的挑戰與風險也不容忽視。
宗教與道德 AI透過各種演算法和腦神經網路系統架構，就像小孩子一樣擁有自我學習的能力；它可以教育成一個對社會有貢獻的「人才」，但也可能受到環境的負面影響，成為一個十惡不赦的「壞人」。
無可避免、難以阻擋的，AI將透過「家庭語音助手」（如Echo、Alexa、小度等等）進入每個家庭，也已經透過手機的「語音助理」（如iPhone上的Siri）影響每個人。
如同教育小孩一樣，我們必須教育AI，什麼是「宗教」、什麼是「道德」。
David在CPR的這個專案中扮演重要角色，成為Eleonore Pauwels教授的伙伴。他已經為這個專案找到了基督教、天主教、伊斯蘭教的合作對象，而我也透過我的人脈，希望為他找到藏傳佛教的窗口。
總有一天，AI必須要回答「這世界上有沒有神？」、「有沒有來生？」、「天堂地獄存在嗎？」等等玄學問題。
草根智慧 在AI領域，開放式創新（open innovation）的支持者都大力提倡「草根智慧」（AI from the grassroots），將AI資源開放給本地創客社群，才能讓AI的創意與應用在本地化議題上遍地開花。
因此他們認為，政府必須建立一個可控可管的開放式生態環境，同時要求掌握高科技產品及服務的大型企業，讓旗下的技術與產品盡可能服務草根階層，而不是僅僅服務少數高端客戶；如此一來，各個國家或地區才能真正應用發展高科技、並且讓它們真正普及。
這也是聯合國大學公共政策研究中心「AI和全球治理」成員正在透過訂定規則，以便實施與達成的願景。
結論 AI和上一篇文章〈遍地開花的創新：只有產業才需要創新嗎？#1〉提到的軟硬體整合產品不同之處，在於它屬於純粹數位領域的技術，而且是第三次興起的浪潮。
目前主要的AI技術、演算法、自我學習等，都不算是新的；主要的突破，在於專用處理器的運算速度，和多年累積的各種大數據。
因此，對這波AI熱潮發展的重點，更應該集中在：
- 公共政策規範的訂定；
- 宗教和道德觀的教育；
- 搭配其他科技的新應用；
- 解決本地的重要民生議題。
……而不是「如何培養AI獨角獸」。
因此，政府應該思考的是，如何和大企業合作，開放運算資源和公私領域大數據、鼓勵「街頭」和「草根」的創意和創新，來解決「本地」的各種民生議題；例如農業的產銷履歷和效率、食安、環保、空污、治安、教育等等。
當AI的創新應用「遍地開花」時，就會出現大批的AI應用人才；以AI為基礎設計應用的新創公司，自然會如雨後春筍般冒了出來，傳統產業也會受到AI應用的影響，紛紛轉型升級。
這種由下而上的思維，是否也算是一種另類的產業創新模式呢？
在AI領域，開放式創新（open innovation）的支持者都大力提倡「草根智慧」（AI from the grassroots），將AI資源開放給本地創客社群，才能讓AI的創意與應用在本地化議題上遍地開花。
因此他們認為，政府必須建立一個可控可管的開放式生態環境，同時要求掌握高科技產品及服務的大型企業，讓旗下的技術與產品盡可能服務草根階層，而不是僅僅服務少數高端客戶；如此一來，各個國家或地區才能真正應用發展高科技、並且讓它們真正普及。
這也是聯合國大學公共政策研究中心「AI和全球治理」成員正在透過訂定規則，以便實施與達成的願景。
結論 AI和上一篇文章〈遍地開花的創新：只有產業才需要創新嗎？#1〉提到的軟硬體整合產品不同之處，在於它屬於純粹數位領域的技術，而且是第三次興起的浪潮。
目前主要的AI技術、演算法、自我學習等，都不算是新的；主要的突破，在於專用處理器的運算速度，和多年累積的各種大數據。
因此，對這波AI熱潮發展的重點，更應該集中在：
- 公共政策規範的訂定；
- 宗教和道德觀的教育；
- 搭配其他科技的新應用；
- 解決本地的重要民生議題。
……而不是「如何培養AI獨角獸」。
因此，政府應該思考的是，如何和大企業合作，開放運算資源和公私領域大數據、鼓勵「街頭」和「草根」的創意和創新，來解決「本地」的各種民生議題；例如農業的產銷履歷和效率、食安、環保、空污、治安、教育等等。
當AI的創新應用「遍地開花」時，就會出現大批的AI應用人才；以AI為基礎設計應用的新創公司，自然會如雨後春筍般冒了出來，傳統產業也會受到AI應用的影響，紛紛轉型升級。
這種由下而上的思維，是否也算是一種另類的產業創新模式呢？
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