花了两天读完《艰难的抉择》，这本书是美国在臺协会（AIT）前理事主席卜睿哲所写，他是一位长期研究中国问题的专家，也以中国研究拿到博士学位，甚至曾代表美国的利益与臺湾打交道。这样背景的学者从政治、经济、文化，甚至人口结构、预算比例探索臺湾的政策方向与面对的困难，让我们有一个讨论臺湾问题的客观框架。卜睿哲指出，臺湾的服务业仍是传统的服务业，而大型（超过200人以上）服务业从业人员的薪资比传统服务业多出54%。卜睿哲是长年研究两岸的专家，谈起臺湾问题能够引经据典，也能切中时弊，这本书比其他翻译书更值得一读。臺湾有哪些高端、高薪的知识服务业呢？如果扣除特许的银行、证券、医院、会计师与律师事务所，臺湾很难找到本土合乎高薪、专业的大型知识服务商，关键在于「视野」与专业经验、信赖度的积累。餐饮业一直是臺湾服务业的主力，但臺湾餐饮业的模式十分接近，您可以说「都很好」，但也面对消费者认知的问题，唯一例外是鼎泰丰。鼎泰丰被誉为餐饮界的臺积电，除了拥有市场的制高点，能坚持核心价值更是关键。在十八折的小笼包之外，连一盘炒饭的定价也能引起社会热议，从西雅图到杜拜、硅谷都有分店，鼎泰丰还是臺湾的骄傲。不久前看到一段老板杨纪华接受访的影片，鼎泰丰营收的56%用来支付员工的薪资，对于无视用餐规范的顾客，也能做到「请到别处」的骄傲，不让员工受委屈，这也是他们成功的关键之一。扣除25%上下的材料成本，鼎泰丰的净利也许不如大家想像的丰厚，但做为一个领导品牌，以及国际化的经营规模，老板的经营理念令人尊敬。臺湾不是没有成功的典范，制造业的臺积电与餐饮业的鼎泰丰，都在不被看好的大环境中脱颖而出，我看到的经营秘诀，是真正做到制高点与内部共识并重。拥有「制高点」，但没有好的管理机制，不过是好高骛远的空想；只有绩效，没有制高点，必然会「事倍功半」，劳师动众的结果，企业也很难永续经营，两者之间有很大的矛盾，但同样也是艰难的抉择。

全球都在期待中美两国扮演火车头的角色，带动全球经济復蘇。中国在疫后第1季交出5.2%的GDP成长率，但4月中国的采购经理人指数（PMI）走跌，我们能期待中国的成长动能吗？过去二、三十年，中国成为全球经济成长动能的背景，关键在于中国的经济是投资驱动的外贸型经济，但现在中国期待的是「内需驱动」，外部经济体很难期待中国的復蘇能带来多大的效益。美国联准会（Fed）预测，2023年联准会利率的中位数是5.1%，回顾过去一年，联准会总共升息了20码，不难知道金融工具已被高度扭曲。美国现在有地方金融机构爆雷、通膨问题，经济降温三大问题还没解决，政府可用的政策工具减少了，如果中美经济都出现成长迟缓的现象，能期待NB、手机在半年内会有好的成绩吗？春江水暖鸭先知，臺湾位在供应链的上游，各大厂商将订单汇整在臺湾的主力制造大厂身上。在半导体业，厂商会根据客户下单状况调整资本支出或设备投资费用。根据全球晶圆厂投资预测报告（World Fab Forecast Report），2022年全球晶圆厂设备投资总额是980亿美元，2023年会降到760亿美元，并在2024年再度攀升到920亿美元。在主要国家中，2024年投资金额仍以臺韩领先，中国则排名第三。只是这个排名的产业价值与观察，已经与以往大不相同了。中国关闭更多的IC设计公司，中芯国际更拿掉14納米节点生产，暂时不提供先进制程的代工服务。就算不计半导体业者，包括富士康、和硕、广达、仁宝、纬创、英业达在内的电子六哥，合计营收约是4,000亿美元，大约就是臺湾量产ICT终端产品的业者，生产总量的80%。如果再把臺达电、光宝、友达、群创算进去，透过制造大厂就可以掌握臺湾零件供需，甚至可以是全球供应链的关键指标。不久前，仁宝说NB需求逐季回升，英业达则说第1季是谷底，库存已经到了适当的水位，纬创强调上下半年的比重是4:6，从臺湾制造大厂发布的信息得知，下半年的復蘇是可以期待的。综合以上新闻，我认为景气復蘇应该略晚于原先预期，此刻该做的是内需型的投资布局，当各国虎视眈眈臺湾的半导体产业时，政府更该站稳脚步，多做扎根的投资，没有好的基本盘，再多海外投资也难永续经营。

我受邀担任「臺湾AI超算年会- AI 2.0 · 超算 · 新生态」的座谈主持人，当臺智云总经理吴汉章结束完Keynote演讲，我问他，面对生成式人工智能（Generative AI）的风起云涌，有什么感觉？他回答：「很兴奋！」的确是，从PC、互聯網、智能手機、电动车以来，又再出现让大众如此「有感」的新科技，而对身处科技产业业内的我们，却也知道，这是一个「AI大航海时代」的来临，有识企业都在承浪而起，拓展自己的事业新版图。我认为影响未来10~20年臺湾科技产业发展的宏观趋势有三：「地缘政治」、「净零碳排」与「人工智能」。在国际秩序下，面对「地缘政治」冲击我们只能因应与自保；「净零碳排」可依循巴黎气候协定各国订出的碳中和目标与蓝图，逐步自我提升与发展新事业；但「人工智能」ChatGPT这一波来得又急又猛，来不及完善布局就得提刀上阵，而我们也难以想像，继ChatGPT后，未来的AI新技术／新模型又会给我们什么意外的惊喜／惊吓？因为高度冲击性与与高度不确定性，所以才令人兴奋！在中美贸易战与COVID-19（新冠肺炎）后，由于攸关国家与供应链安全，但半导体先进制程产能却集中在臺韩，而中国透过国家资本投入急起直追，美、欧、日等主要国家／地区才意识到「半导体即国力」，祭出芯片法与巨额补贴法案，提振在地的半导体供应链。美、欧、日乃至韩、中等地所欣羡的，是臺湾以晶圆代工厂为核心的完善半导体产业生态系，这些国家需要「120%努力」甚至「强求」才有机会获得这样的国力，但对臺湾而言，这「半导体国力」就只是我们的日常运作而已！在生成式AI浪潮袭来，从美国的Open AI、微软（Microsoft）、Google，到中国百度的文心一言，大型语言模型（LLM）／多模态（Multi-Modal）模型成为中美两国竞逐市场乃至竞逐国力的显学，宣告著「算力即国力」、「AI即国力」的时代已然来临。「AI即国力」的时代，臺湾供应链扮演关键推手，臺积电的先进制程支持著NVIDIA、超微（AMD）、英特尔（Intel）的新時代GPU与CPU，以电子六哥为首的供应链，供应全球9成以上的服務器，但这就代表臺湾具有AI国力吗？不是的，在机器学习（Machine Learning）／深度学习（Deep Learning）的规模化应用上，我们不可讳言落后中美等领先国家不少距离，而「产业AI化、AI产业化」的发展愿景，可调查看看有多少业者从AI赚到大钱即可知迄今成效如何。传统商业竞争基于规模经济／范畴经济，往往是「大吃小」的竞局；互聯網时代基于網絡效应（Network Effect），是「快打慢」的竞局，在AI时代呢？优秀的新算法／新模型发布，往往不用几个月时间，大量商业化应用便如雨后春笋般出现，可以预见生成式AI时代乃是「加速快打慢」的竞局，early adopter与follower间的落差只会愈拉愈开。自ChatGPT于2022年11月发布，全球各国同步开始竞逐「AI大航海时代」的版图，臺湾能基于「AI即国力」的前提下，成为early adopter，并将发展出来产业应用／企业应用渗透海外市场吗？机器学习／深度学习的AI 1.0时代，除了政府、人工智能学校、公有云与NVIDIA等少数业者希望促成整体生态系发展外，多数业者其实各行其是、各自发展。如今臺智云在臺湾AI超算年会上，揭露自身「AI Foundry」的策略定位，将自身臺湾杉二号超级电脑的算力资源与多个预训练模型开放给外部使用，以企业自身数据建立企业自身的地端模型与应用，并希望结合各界共同发展AI 2.0生态系。延伸报导开放生态助AI发展　臺湾自研LLM接轨企业需求说实在，要扮演平臺角色去enable整个生态系并不容易，能否成功仍是未知之数，但臺积电1987年成立时，谁又能预见30余年后会成为臺湾的护国神山呢？图说：从美国的Open AI、微软、Google，到中国百度的文心一言，LLM／多模态模型成为中美两国竞逐国力的显学，宣告著「AI即国力」的时代已来临。符世旻摄（數據照）

桃园机场航空客运已经恢复到疫情前的54%，可以看到华航在捷克布拉格与意大利罗马的航线陆续复航，现在就看两岸的航线，何时可以让南京、武汉这些二线城市也复航。然而，所有国家都面对空服、地勤人员不足的问题。以中国为例，2019年还有10.8万名的航空从业人员，到2021年时仅剩下9.7万人，短期间之内要恢复正常，这不是需求端的问题，而供给端还没解决人力调度的问题。货运方面，相较于海运比疫情前的运价贵18%，航空运价还要比疫情前高出40%以上，基本上货运仍有厚利，但现在大家关心的是国际经济景气的变动，以及臺商因为需求不振出现的库存问题忧心忡忡。更令人忧心的是，两岸关系并没有舒缓的迹象。每个豪气干云的人都说要「以战止战」，但我们也都明白「战争从未解决过问题」，最好的方法是让大家明白，战争的成本太高，不是可以用数量来衡量的！如果臺海发生战争，美国国家情报总监Avril Haines说，至少会有1萬億美元的损失。这是一位大学毕业于芝加哥大学物理系，但拥有乔治城大学法学博士学位的律师的理解。但坦白讲，不是生活在亚洲的人，很难精确理解臺湾在当中的角色与地位。全球贸易总额至少有26%靠空运，而臺湾是海岛，加上半导体等轻薄短小、高单价的零件居多，臺湾外贸总额有47%靠的是空运。不仅如此，桃园机场在全球前十大航空货运机场排名四名，排名前六的机场依序是香港、仁川、上海浦东、臺湾桃园、日本成田、美国安克拉治。这六个机场都在西太平洋地区，如果再把排名第十的新加坡算进去，臺湾海峡战云密布时，全球经济还能正常运作吗？损失恐怕远比1萬億美元更严重。臺湾位在西太平洋的中段，又拥有半导体、ICT产业供应链这些战略性武器，所以臺湾对于桃园机场的角色，在考量产业移转、臺湾国安等多元因素之后，是不是该有新的认识？据悉，香港机场是由机场公司营运、投资各种智能运筹体系，提供给使用机场的航空公司、报关行、运筹服务业者使用，臺湾民航主管机构也可以参考这些机场的做法，把基础建设做好，让桃园机场真正扮演关键性的角色。简单的说，桃园机场是臺湾真正的国门，我们是想用桃园机场来赚钱，还是利用独一无二的地位，创造无可替代的价值。这是小生意，还是大买卖，只需要人工，不需要智能也算得出来！

前述这些大趋势，会在中国生产线外移之后陆续出现脱钩现象，目前由制造原厂自行采购供应的半导体等元件，依旧会由广东直接供应北越的需要。但随著韓國总统尹锡悦表态站队西方阵营之后，东西对峙的情况将更为严重，跟著出口地区比重的变化，相信由韓國、臺湾、日本直接供应的比重也会跟著调整。对航空货运、零件代理商而言，先期掌握供应链变化不仅是未雨绸缪，也可能掌握竞争先机。本次至越南访问行程是应Becamex主席所邀请，这是平阳当地最大的企业，甚至经营胡志明市到平阳省40公里的收费快速道路，财力与地方的影响力可想而知。从平阳人民政府到胡志明市市中心大约40分钟，两旁的土地几乎已经完全由街道连结，情况就如同臺北市中心到新北市中和远东ABC工业区的状况一样，很难期待在胡志明市近郊找到适当的工业区用地，往平阳省与同奈省移动，几乎是唯一的解决方案。最后一天的行程，在与主席确认合作方案之后，搭车前往「独立宫」（Independence Palace），中午在独立宫前的一家法式装潢餐厅享用越南最顶级的「牛尾河粉」。接待我们的丁陈芳渊在臺湾的成大念书，她看著满盘的佐料，说越南人吃饭时很忙的，得先把放在一旁的九层塔、柠檬、豆芽菜、牛骨髓，放在已经装了一大碗河粉的汤碗里。这一碗大约600元臺币的越南牛尾河粉，是我吃过最好吃的河粉，而位于市中心，被大教堂等一些法式老建筑包围的餐厅，风情万种摇曳生姿。饭后走到附近的独立宫参观，门口附近的草皮上，树立几个纪念南越独立的大招牌。1975年4月30日，一辆坦克冲进原本是阮文绍政府的总统府，从此改变了越南人的命运，而总统府从此也改名为独立宫。「独立宫」这个名字挺敏感的，在臺湾算是反共的名词，越南则是庆祝脱离美国人掌握而使用的名词。不论是何种意义，都是统治者说了算。放在独立宫屋顶上的直升机，让我想起1975年美国人撤离越南的那一幕。独立宫兴建于1962年，是阮文绍政府的总统府。五层的建筑中，一、二楼接待访客，三、四楼是家庭生活的空间，除了有个30人座位的电影院之外，还有麻将桌、钢琴等摆设，但让我印象最深刻的是地下室的几间通信室，高频电信设备是与外界联系的管道。越南已经是臺湾非常重要的产经伙伴，相较于印度可以有很多可以参考的书籍，但臺湾对越南的理解却非常有限，「南越、北越大不同」，您想过这个问题吗？

尽管臺商是受邀到越南投资的一方，但臺湾也得面对臺湾人力短缺、土地资源昂贵等问题，生产基地的移动是发展过程中的必然。只是过去二、三十年，臺湾前往中国投资时，藉著语言、文化上的优势，加上中国地方政府以房地产做为经济发展的主要动能，臺商惯于被奉为上宾的习性，到了越南还能依样画葫芦吗？其次，对企业而言，考察投资环境的成本是小钱，但确认投资环境是影响企业生存的关键要素，臺商不能「因小失大」，反倒应该思考逆向行销的必要性。要让越南当地政府知道，找到臺商才是「捡到宝」，唯有臺商能够真正协助当地建构整个工业的生态系。而政府或公共团体应组团考察，并主动向对方讲解臺商的优势，争取更好的投资条件，而不是看对方接待好坏，来决定投资的顺位。DIGITIMES继2022年之后，将继续主办「亚洲ICT供应链高峰会」（Asia Supply Chain Summit），也将邀请印度、越南的重量级企业与会。越南的Vinfast已经投入电动车的发展，而Vingroup也瞄准半导体等关键零件产业。臺商完全清楚发展半导体等关键零件产业是一件高难度的工作，也有时代、机缘的因素，但没有人预期中美会脱钩，也应该以臺韩都成功发展半导体的经验，永远不要轻忽越南、印度也会是未来半导体、面板生产国的可能性。在访越期间，我也向合作伙伴Becamex建议在他们经营的东方国际大学（EIU）设置人才培训推广教育与提供投资人专业顾问服务的小规模智库。从中长期的角度来说，中国的牌手机发展过程与臺湾的零件代理商关系密切，越南要发展电子工业，零件配套体系不可或缺，我们也相信在北越、南越都要兴建一套能与臺湾桃园机场紧密对接的智能仓储系统。孙子兵法有云：「言不相闻，故为金鼓；视不相见，故为旌旗」，如果臺湾政府更主动积极，就应该善用过去的成功经验，为臺商争取更好的地位。新竹科学园区、南港軟件园区都是动见观瞻，透过与其他国家工业区授权经营的模式，不仅有投资聚焦、群聚的效益，科学园区的隐性影响力，更可以让当地政府不敢轻忽臺商的力量。臺湾向外投资，过去的经验与产业生态系就是臺湾最好的筹码，但会不会用、能不能用才是关键。

从河内到胡志明市是1,638公里，开车要32小时，这个距离比首尔到臺北的1,483公里还远，两个都会区的口音也不同。越南从北到南，几乎可以视为两个国家的距离，越南政府当然知道沟通南北的重要性，但限于财力、技术，目前规划中的南北高速公路预计2030年才能完成，而高铁的計劃更是远眺2050。值得注意的是，环绕著胡志明市与河内的外环快速道路即将于2023年6月动工，以越南的国力、财政状况判断，在现实条件的限制下，要掌握越南的供应链，可能得从河内与胡志明市两个都会区去理解，而南越、北越只能各自发展，也会形成不同的产业样貌。越南在2023年4月宣称人口超过1亿人，以胡志明市为中心的湄公河三角洲有9个省，胡志明市约有1,000万人，人口最多的平阳省有300万人，也是基础建设最好的省分。对越南而言，这些优质地理条件与水电基础设施完备的都会圈邻近省分，想要的不仅仅是NB、手机，更希望能吸引高附加价值的半导体、工业电脑、网通设备厂。而具专业背景的技术专家，更希望在智能城市的建设上能让政府长官与市民有感。不但规划在地的应用需求，也跟臺湾工业电脑大厂采购相关设备，在经济每年维持7~8%的高成长下，臺商不应低估都会区的智能应用需求。此行一位参与座谈的新加坡专家说，「人才」是新加坡起步的基础，根据他的经验，只要供应投资原厂足够的科技人才，很少有投资人会说不！我们也建议Becamex以东方国际大学（EIU）为基地，先以大学教育推广建构培训基地，透过与臺湾知名大学联手，培养IC设计人才、建构零件仓储与运筹中心。这些人才不仅半导体业需要，其他科技公司也会趋之若鹜。只是越南人在外资涌进，以及西方知名大学也在越南寻找战略伙伴，臺湾如果想要争取更多的人才，不可能只以地利之便，就认为越南人才会近悦远来。位于湄公河三角洲出海口的胡志明市，是越南第一大城，三星电子（Samsung Electronics）与Panasonic在这里生产消费电子，2006年时英特尔（Intel）选择在胡志明市落脚，并带来最先进的半导体封测技术。夏普（Sharp）在这里生产鏡頭模塊，Jabil与QSIC是以EMS为主，Microchip有IC设计与研发。在邻近胡志明市的平阳省与同奈省，还没有很多电子厂商落脚，但却深具潜力，很可能是下一波重点投资区域。DIGITIMES针对越南、泰国、印度这三个布建ICT产业供应链最为积极的国家，对比这三个国家与臺湾、韓國、日本、中国、香港之间的电子产业进出口數據显示，2022年越南从这五个地区进口的半导体共336.9亿美元。其中，扣除出口的半导体，对韓國逆差157.88亿美元排名第一，其次为日本的25.15亿美元，对臺湾也有11.29亿美元的逆差。越南对这三个国家的逆差是194.32亿美元，这些都是个合理的数字。但以贸易总额计算，越南与中国、香港的贸易金额最大，中国本土的半导体产业并无经营国际市场的能力，估计这个贸易金额与胡志明市的英特尔封测厂有关。英特尔微处理器从胡志明市出口到中国，而三星手机（北越）与消费电子（南越）生产基地所需要的存儲器除了由中国、韓國供应之外，在香港运筹的比例应该也不低。

在G2大格局的驱动下，东西两个阵营并无休兵的迹象，连带影响供应链的移转。在供应链转移的过程中，臺湾的半导体与ICT供应链占有非常关键的战略地位，臺湾如同三家分晋时的雁门关一样，成为众所瞩目的「衢道」，而越南、印度、泰国则是重要的出海口。GoogleCEOSundar Pichai说，人类思维的演化速度远远不如軟件、机器设备的进化，如今我们需要更多的哲学家、伦理学者在消费者运用人工智能时，能有更多的指引。对企业界而言，知道如何定义问题，善用机器设备与工具的人将成为天之骄子。更多人在论述「軟件将生成更多的軟件」，甚至直指这是个軟件大灭绝的时代，能力强的軟件开发商将主导核心应用。然从另一个角度观察，如何具象地生产各种与消费者接触的商品也成为另类考验，永远不能轻忽美国川普、拜登两任总统与幕僚，多次强调「有意义的重新掌握供应链」，美国人明白必须与中国供应链脱钩，否则西方世界将永无宁日。那么西方阵营的科技业，在限制尖端科技、设备流入中国的同时，越南、印度与其他东协国家的角色，甚至往上游关键零件发展的步调与影响，都是值得深度探索的议题。继二月底的印度之旅后，我再度背上行囊前往南越胡志明市，探访正在酝酿新時代产业的南越脉动。相较于从中国直接移出的NB、手机生产线，南越似乎更适合将重心放在物联网的多元应用与关键零组件上。针对南越的观察，加上越南政府、企业的期待，我先预作功课，并以自问自答，加上到第一线验证正确性、可行性来分享DIGITIMES的观点。那么，产业用什么样的模式移转到越南呢？这几年越南外资直接投资（FDI）维持高档，日本、新加坡领衔投资，中国、香港、韓國的投资客也不少，但臺商挤不进去前五名，这是事实，还是另有蹊跷？根据DIGITIMES汇整數據，2022年越南的外资投资总金额为124亿美元，投资金额的排名依序为日本、新加坡、中国、丹麦、香港与韓國，臺湾根本不在前五大的排行榜中。但负责工业区开发的Becamex却说臺商是主力，这与资金可能来自中国的臺商有关，或者臺商真正的投资动能是在2022年以后。富士康、广达、纬创的工厂都在河内附近，如今北越渐趋饱和，如果往南越移动的话，整个供应链将要面对不同的条件。

韓國总统尹锡悦近期在美国国会的演说，引起了韓國已经站队西方阵营的说法。几个月前我已经说过「韓國没有选择」，但尹锡悦的表态，只是反映了美国主导东亚大局的影响力。另一方面，韓國国内的反中氛围，更是促使尹锡悦明确表态的关键。近期电视还出现印度外交部长苏杰生（S. Jaishankar）与俄罗斯外长发表共同声明的画面，不久前我接受印度外交部之邀，到浦那（Pune）参加亚洲经济对话论坛。占著担任讲师之便，我与苏杰生有过短暂的对话，苏杰生在话语间总是流露著印度上流社会常有的精明与大国架势。苏杰生说，印度会以国家利益做为衡量外交关系的基础。是啊！印度是个大国，甚至是美中贸易大战中足以影响美国的国家，但印度也得找到平衡中美战略关系的重要法码，借以获取最大的利益。为了帮庞大的年轻人口找到工作机会，印度利用G2对抗的机会，积极争取成为下一代的世界工厂。印度与中国的竞争，是与生俱来的DNA，在中印都缺乏的能源上，印度怎可能放任中国无上限的采购俄罗斯能源，我知道印度购买更多的俄罗斯石油，而过去印度的武器系统也有很大的比例来自俄罗斯。美国是一个以科技、金融、专利为基础，以军事力量为后盾，让全世界都望而生畏的国家，不要随意挑战美国在专利技术与美元的霸权地位。英国前首相邱吉尔曾说：「过去400年英国的国家战略，是避免低地国家被欧陆大国所占领」。低地国家是指比利时、荷兰，而欧陆大国指的是德国、俄罗斯。每个国家都应该有国家战略，国际关系与意识形态、普世价值有关，但国家利益仍是最根本的问题。电子业前辈郭臺铭正为总统之路殚精竭虑，他说要在中美之间走出自己的道路，无论他能说出多少道理，有人愿意想总是件好事。只是复杂的国际关系，不能只靠想像力或坊间的媒体评论来构思，也很难类比商场上的买卖。我们不能期待政府官员、外交官，前天谈电池、昨天谈半导体，现在又要评论法国军舰靠著中国沿海北上代表的法国外交政策。这种整合性知识的政策人才最难被工具所取代。而臺湾处境艰辛，靠著ChatGPT或TruthGPT是无法找到答案的，我最想知道谁能比照邱吉尔，讲出一套臺湾可以遵循的国家战略。

Google查找趋势（Google Trend）是个好用的工具，有时我会透过查找热度变化情况，观察某个议题的发展。这次我键入AI技术典范转移的3个字词「Expert System」、「Deep Learning」、「Generative AI」，看看会呈现出哪些结果？若以Google Trend最早能提供查询數據的时间2004年作为起始时间，「Expert System」的查找热度一路往下，而「Deep Learning」则从2013年起查找热度开始走扬，并于2014年与「Expert System」出现走势交叉的情况。Expert System是早期真正商用化的AI技术，属于规则式学习（rule-based learning）。其组成包括知识库、推论引擎和用户界面等3部分，透过大量请教专家，采用if-then-else的结构将专家知识和经验建成知识库，推论引擎则根据知识库中的规则和推论机制来推论和决策，用户界面则是如同ChatGPT，可用问答方式来获取专家系统推论的答案。Expert System热潮在80年代，因人类诸多内隐知识难以表达与形成规则，及规则式学习建立与维护數據库的复杂度随时间持续提高，专业领域专家系统（如医疗、土木等）逐渐式微，而一般企业管理用途的规则系统，逐渐被整合至如甲骨文（Oracle）与SAP等业者的企业应用軟件中。2012年多伦多大学教授Geoffrey Hinton与其2位博士班学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever发表〈ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks〉此一论文，带动Deep Learning兴起。机器视觉领域有个2010年由李菲菲发起的奥林匹克级学术竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge；ILSVRC），前2年优胜团队都是采用传统的机器视觉技术，Krizhevsky、Sutskever与Hinton的CNN神经網絡模型AlexNet，在2012年竞赛「top 5 test error rate」指标中，创下竞赛以来的最佳成绩15.4%，领先第二名的26.2%近11个百分点，从此Deep Learning跃为机器视觉领域主流。当2015年微软（Microsoft）的ResNet以错误率3.6%胜过人类肉眼的5%错误率时，包括智能交通、人脸識別、瑕疵检测等多元市场商机随之起飞，也反应在从2013年迄今「Deep Learning」查找热度上。相较于「Deep Learning」为既有數據进行分类与分群等分辨工作（如人脸識別），「Generative AI」则是学习输入數據的模式和结构，其后根据训练数据的分布，生成相似但全新的数据。2014年的Ian Goodfellow提出的生成式对抗網絡（Generative Adversarial Network；GAN），可说是带动生成式AI发展的里程碑。接下来这几年查找热度微幅上扬，生成式AI主要是在专业族群中愈来愈受关注，直到2022年11月ChatGPT的横空出世，引发媒体与社会大众的关注与使用，查找热度才急遽攀升。若直接比较ChatGPT与Expert System及Deep Learning，更可看到由于ChatGPT的爆炸性查找热度，相对而言，Expert System及Deep Learning的查找热度已被摊平成贴近水平的直线。Expert System之父Edward Feigenbaum在2007年接受美国电脑历史博物馆（The Computer History Museum）口述历史访谈，在被问及「我们如何赋予电脑知识?」时，他回答「我想唯一的方法就是依循人类文明现有的方式。我们借由文本这个文化结晶来传递知识。过去是手稿，接著是印刷文字，现在则是电子文本……我们需要想办法让电脑读化学书来学化学，读物理书来学物理，或者是生物学等其他学科……我们的人工智能程序是手工制作并以知识建造的，除非我们有办法设计出能够阅读、理解文本并从中学习的程序，否则我们将永远无法突破。」（引用自阳明交大《数理人文》期刊第10期，〈人工智能专家系统之父—专访涂林奖得主费根堡之生涯回顾〉一文）Feigenbaum那时并未料到，Google的BERT与Open AI的GPT等近年发展的LLM在训练文本上的惊人数量级提升。以Open AI来说，从2018年GPT-1的5GB训练数据量/1.1亿个参数，提高到2020年GPT-3的45TB训练数据量/1,750亿个参数。之后Open AI便不再公布训练數據量，但最新发布的GPT-4估计可能超过1萬億个参数。带来的突破性成果正在为全世界各个领域的人们所尝试与运用中。Deep Learning的2位关键开创者中，Ilya Sutskever是OpenAI的联合創始人及首席科学家，持续推进最前沿AI技术的发展，但近日Geoffrey Hinton却离开Google，且呼吁人工智能给人类带来的威胁可能比气候变迁更急迫，而曾是Open AI共同创办者的Elon Musk也大声疾呼暂停开发和测试比GPT-4更强大的语言模型。我不禁想问如今已87岁高龄的Feigenbaum，身为自然语言处理AI宗师的您，当强AI时代愈来愈近时，人类该如何踏出下一步呢？