AI 大神 Sega 說:各行各業面對 AI ,與其過早投入,不如先躺平一下!(驚?) | 全新一週 2024 Podcast Ft. 程世嘉

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  • Опубликовано: 24 июн 2024
  • 📢程世嘉本集金句:
    ✨「知識管理是跨行業,在越大的組織越重要,但是找資料和資訊管制而層層簽核,都是企業無效率的地方。對話式界面可以改變這件事情!用自然語言,用問的、用查找,機器人或 AI 可以指引幾個方向,當我們有一個對話式的界面可以先做引導,他不是要完全取代,而是說,至少把一開始的摩擦力先去掉,也把外掛的簽核流程或精準資訊外掛上去,不要讓 AI 產生幻覺或安全性漏洞,他還是可以符合企業內部的組織規範,提升生產力非常多!」
    ✨「『降本增效』已被確定是在創造新的應用之外,AI 最能發揮效益的地方。當你的良率或生產效率已經達到 99 分,AI 再幫你加 0.5 分的效益很小,但如果 AI 能幫你整個組織的流程改善,提高員工生產力,你的利潤又可以再提升,你的毛利就可以再榨出來!所以要從降本增效來想,而不要去想說是不是要改變整個商業模式或是生產線,不用!台灣的大環境就是被動生產、被動接單。」
    ✨「台灣人是不擅長行銷的,我們只擅長在供應鏈裡面玩事情而已。作為一個個人在台灣,不要期待說會突然出現一個超級強大的 AI 經濟,沒有!因為我們就是被動生產的一個國家;那如果你想要發展自己的品牌、自己的新經濟,你就必須著眼國際,就跳脫台灣國家討論的範圍。」
    📢本集來賓:
    ✨程世嘉 Sega/iKala 愛卡拉共同創辦人暨執行長,新書《AI 世界的底層邏輯與生存法則》作者
    📢關於 AI 助理與 AI 技術最新進展:
    ✨AI 助理在哪些應用領域會很快產生明顯差異或衝擊?
    ✨不管是 Siri 還是 Google 助理到去年為止都還是很笨,為什麼今年會突然變聰明?
    ✨語音助理為何能力大躍進,變成具有視覺能力、時序記憶、空間推理能力的全方位助理?
    ✨具有圖像記憶及時空概念的空間智慧(Spatial intelligence),下一步將會如何發展?
    ✨OpenAI 在今年 3 月推出短影片生成 AI 模型 Sora,讓 AI 從語言推理進展到空間推理,類似遊戲產業開發過程的物理引擎,它可以拿來幹嘛?
    📢關於 AI 模型、雲地混合部署:
    ✨AI 模型落地的發展趨勢為何?邊緣 AI 是否已經徹底成形?
    ✨為何 AI 模型已經開始雲地混合部署?都放在雲端不好嗎?為什麼也要地端自建呢?如何在成本最佳化與資料安全性之間取得平衡?
    ✨如果企業要在地端自建,如何評估要用幾顆 GPU 的算力資源並有效採購?
    ✨"GPU as a service" 開始成為主流了嗎?
    📢關於繁中大型語言模型:
    ✨台灣是否需要建立自己的繁中模型?
    ✨跟大型科技公司所做的繁中模型相比,台灣自建的繁中模型日後會被輾壓嗎?會有競爭或消長問題嗎?是否需要及早思考如何行銷?
    📢關於 AI 導入各產業應用:
    ✨為什麼 Sega 會說各行各業面對 AI ,與其過早投入,不如先躺平一下?過早投入會怎樣?
    (金融業)
    ✨現在打電話到銀行客服可以用自然語言跟系統對話,取代原有的聆聽選單後按數字鍵,為什麼 AI 語音助理能在金融業率先落地?有什麼既有優勢?數據多、語料純?
    ✨AI 語音客服的好處是什麼?能提升服務品質與數量嗎?會取代真人客服嗎?AI 客服亂講話怎麼辦?
    (製造業)
    ✨民間神速、企業牛步,為何大多數的製造業對於 AI 應用還是在摸索當中?
    ✨製造業對 AI 焦慮,應該如何部署 AI?如何先把資料的水管線路建置好?
    ✨台灣是否繼續走硬體製造、被動生產的路線?或有什麼新的 AI 應用策略?
    ✨台灣宿命論是什麼?為什麼想要跳脫既有模式就會有產
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