AI产值破4.4万亿美元 机器学习求快更求准

兔年封关前股市冲破万八，半导体和AI概念股功不可没，生成式人工智能不仅炒热股市，也大大影响全球产业走向，根据麦肯锡公司新报告指出，新一代人工智能可为全球年生产力贡献高达 4.4 万亿美元，AI时代的已然来临！

人工智能科技基金会CEO温怡玲表示，ChatGPT之类的生成式AI并非横空出世。AI一词早在1956年就有科学家提出，并且相信能够让电脑模仿人脑思考逻辑。直到现在，随着数据、算力等各种条件到位，透过机器学习（Machine Learning）等技术发展应用，使得人工智能发展突飞猛进。而2022年AIGC的出现，更使得AI应用门槛降低，在不同产业快速出现愈来愈多的创新应用。

AI将如何改变各产业发展？清大计量财务金融学系副教授韩传祥表示，AI的出现改变了许多产业的工作模式，运用最多的是在行销和销售、产品和服务开发以及服务营运，以演算法处理大量的历史数据，并从中找出数据的模式，让电脑系统执行复杂的任务。举例来说，金融业也导入了机器人理专的概念，以演算法产生策略，并设定投资目标、风险管理以及再平衡机制，建构低成本的投资组合，达到优化投资效益的目的。

国内高频交易龙头地位的威旭信息，在八年前就大量采用机器学习，制定交易程序，创始人曾永泉指出，「天下武功为快不破，但必须快狠准！」，高频交易商除了在乎快，也在乎又狠又准，过去的年代，主要是透过经验和人工去慢慢的嚐试。在机器学习技术上线后，则更进一步改用AI来提高研发速度，不过如何训练机器精准学习就是关键！曾永泉强调，在机器学习的数据数据并非越多越好，未经筛选或定义清楚的数据属于品质不良的数据，反而会影响机器的判断，尤其是金融交易信息，充满了各种真真假假的信息，一股脑喂给机器，不是训练失败，就是过度拟合（over fitting），导致训练时看似呈现出良好的结果，等实际应用时就失准了。

曾永泉说，目前大数据数据库很大，但是也很杂乱，有些信息缺乏系统性的定义和整理，导致杂讯很多，所以要想让AI发挥到淋漓尽致之前，得先确保给机器正确的数据，才能降低风险，提高良率，因此在AI时代，机器训练除了求快之外，还得求好，也就是得不断除错，才能精准运用，发挥综效。

温怡玲表示，根据全球各大研究机构预估，AI的应用发展仍在起步阶段，而人才依旧是产业发展的关键，特别是跨领域人才。更值得注意的是，由于AI对于社会及产业的影响极为深广，而且人机协作将成为未来工作常态，因此更需要具人文思维与社会科学研究的专业人才投入，才能使得人类享受AI带来的便利与福祉，并及早预防AI可能的伤害。