AI會是超乎尋常的「工業革命」嗎？

有哪些工作不會被人工智慧（AI）取而代之？需要複雜決策與推理的工作，短期內很難被取代。李開復說：紐約客的專欄作家很難被取代，但新聞編譯的工作就難說了；一樣是醫師，放射科醫師比家醫更容易被取代，在網路系統上媒合交易、電信業者的客戶服務，都是很容易被取代的工作，所以從英國電信（BT）到Vodafone都大量裁員，您認為台灣電信業者可以倖免嗎？

就像台灣銀行分行沒有消失一樣，台灣電信業者門市消失速度或許會慢一點，因為台灣幅員小，人口密度高，喜歡步行、面對面交易，這樣也可以保留很多工作機會，不見得是壞事，只是專業服務業的進步就會慢一點。

2021年是有史以來獨角獸增加最快的一年，但之後在資金成本驟增的壓力下，新創投資慢慢走下坡。根據NVCA調查，2020年創投投入的資本為1,710億美元，2021年是3,450億美元，而2022是2,410億美元，估計減少30%以上，這當然與資金成本上揚有關。原本以為不景氣會持續一段時間，但看來AI是重要的解方。

關鍵的觀念是「以龐大的數據為後盾，根據每人特定需求提供專屬的服務」，這樣的概念可以大到工廠的「少量多樣生產」，也可以小到個人化的生活體驗，這也將是「贏家全拿」時代的深化。

在網路發展的第一階段，市場形成的速度遠高於工業時代，但通常一開始會有很多新創公司參與，經過淘汰賽後由領先者出線。但現在是使用者同時參與創造數據，讓數據增加幾乎接近「零成本」，亦即這個市場將出現「指數型成長的模式」，新創事業出線更為困難！

但科技大廠都看好AI商機，在ChatGPT上市之後，很多科技公司都推出相關應用，但最具影響力的仍是微軟（Microsoft），微軟宣示將把ChatGPT導入所有應用平台，2月放在Bing上，3月則是Office軟體，接下來也看到阿里巴巴、Meta開發類似GPT的大語言模式。

其次，AI應用領域無所不在，從場域到影像、文字、聲音，多重內容的連動與結合，而混合型的應用更是大家很容易想像的變種方案，這是無縫接軌（Seamless）的多元共創。

這個趨勢已經被討論好幾年了，但沒有想到是由AI與NVIDIA的GPU做為驅動因子，而台積電與背後的創意電子等公司就成為間接受益者。此外，NVIDIA使用「專屬軟體」，讓GPU得以在最佳的狀態下運作，這也是其他競爭者望而生畏之處。

從用戶端觀察，軟體使得AI擴張更為容易，使用具親和力。很多生態系業者以各種演算法，透過ChatGPT提供各種有效的應用，領先者的優勢已經十分明顯，這並非只是炒作的一時現象。

過去蘋果（Apple）的App stores是提供多元應用的平台，但Open AI直接切入各種應用，擴散效益將更為驚人，例如GPT-4可以結合影像，這又是另一種超越大家想像的應用。

未來的使用者，不是搜尋部分資料，而是用部分資料誘導出更多的相關資料，革命性變化促使我們面對重新定義產業與國家戰略的時刻。