從去年起，
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，社會突然看見人工智慧（AI）的威力及潛力，
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，無論是產業或學研各界都對它充滿期待。 美聯社 分享 facebook 過去30年，
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，資訊科技經歷幾次巨大的質變，
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，經歷e化、網際網路化、行動化、社群化、雲端運算，
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，以及近年的大數據、工業4.0、物聯網等等浪潮。從去年起，
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，社會突然看見人工智慧（AI）的威力及潛力，
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，無論是產業或學研各界都對它充滿期待。看待AI，
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，有人憂心忡忡，有人冷眼以對，覺得只是另一波的蛋塔式流行。因此，我來談談AI與過去30年資訊科技變革的同與異。AI其實與過去的所有資訊科技質變一樣，都由一波熱潮來先行，熱潮過後自然會退燒，但所帶來的影響將會永久性地改變我們的生活及工作樣態（試想20年前怎麼決定買不買某項商品？）。記得20年前有開班教如何用電腦及Office軟體，15年前還有教上網及設計網頁的課程嗎？現在這類型的課程幾乎消失，不是會用Office軟體及上網不重要，而是因為這些技能已成必備。同樣地，對於今天的AI學習熱潮，你可能懷疑這一波熱潮將持續多久。身為台灣人工智慧學校執行長，我可以告訴你，這波熱潮不會也不需要持續太多年。原因很簡單，AI退燒的同時，我們將慢慢發現它將無所不在，應用於我們生活及工作的各個角落，因此AI課程會慢慢併入學校教育、軟體設計及各領域的專業課程裡頭，成為知識工作者的必備知識。另一方面，AI與過去30年的資訊科技浪潮有些根本上的差異。e化、網際網路化、行動化、社群化、大數據等等趨勢的本質都在於提供更多的「資訊」；雲端運算、工業4.0及物聯網都是運算平台的進展，在於能夠收集及提供更多資訊。一言以蔽之，過去30年的資訊科技進展主要在於把更多更好的資訊帶給人們，以幫助人們做決策。這一波的AI浪潮是資訊科技史上頭一遭，在資訊運用上的突破，不再以人類為決策主體，而是企圖由電腦來輔助甚至代替人類的決策。簡單來說，過去的突破都在於訊息的提供，對我們的優勢幫助是「加法」：多擁有一些訊息，競爭力是加分的。而這一波的突破，終於比較符合我們對於電「腦」的期待（不再只是書僮），開始讓它來幫助人類做決策。因此，AI帶來的優勢是「乘法」，基於我們擁有的訊息，讓電腦進行比人類更客觀更全面，可能也是更準確的判斷，在競爭力上可有立竿見影的加乘效果，這是為什麼它如此重要、忽略它如此致命的原因。另一個不同之處，過去的科技進展，通常我們可用涵蓋率（coverage） 來衡量一家企業的導入進展。例如說公司內部有100個系統，有70個系統支持行動應用。但因為AI的目的在「決策」而不在「資訊」，因此AI的導入進程應該用「績效」來評估，就像在評估學生的學習成果一樣。一個殘酷的事實是，十家在同一種產線同一個問題同樣導入AI技術的同業，導入的績效可能皆不相同。AI的導入不是0與1，未來每家公司都會導入AI，但擁有足夠深度的認知及技術（以及資料治理），才有可能藉由AI的幫助下達到比同業更好的績效。趨勢大師凱文．凱利說：「如果你了解AI，知道怎麼與AI一起工作，以後你會先找到工作。」未來，不懂駕馭AI的個人或企業，就像今天不會上網或沒有e化一樣，不一定會致命，但保證大幅喪失競爭力。因此，沒有學不學的問題，而是早學或晚學的問題。你希望成為哪一種？（作者為中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長及台灣人工智慧學校執行長），