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天擇集團-台灣人工智慧晶片聯盟及新竹縣國際AI智慧園區啟動

由國內半導體及供應鏈組成的「台灣人工智慧晶片聯盟」成立短短一年,已號召逾百大廠商加入,不止吸引國際大廠來臺投資,也協助臺灣IC設計業者研發全球首顆AI人工智慧光學指紋辨識晶片。聯盟的豐碩成果,在9月的年度會員大會中一一展現,由產官學攜手促成AI產業化,讓臺灣再旺30年。

產業發展對國家的影響深遠。國際貨幣基金組織(IMF)預估,疫情衝擊下,2020年全球GDP恐將萎縮4.9%。不過台經院統計,臺灣今年GDP可望維持正成長,除了疫情控制得宜外,受惠數位經濟與遠距工作需求增溫、臺灣半導體技術獨步全球,國際半導體產業協會(SEMI)估計,臺灣今年半導體產值將年增16.7%,總產值上看3兆元,超越韓國,成為全球第二大。

AI人工智慧預計是下一個10年最重要的技術,半導體則是所有數位終端應用不可或缺的核心,臺灣在半導體產業具有絕對優勢,兩者結合,有助打造臺灣未來的「殺手級」競爭力,在產業、科技及整體國力上維持領先。有鑑於此,行政院科技會報辦公室及經濟部全力推動成立「台灣人工智慧晶片聯盟(AI on Chip Taiwan Alliance;AITA,諧音「愛台聯盟」),集結產官學力量,由聯盟提供平台及資源,協助產業鏈發展AI晶片、相關應用、乃至整體生態系。

新竹縣國際AI智慧園區

新竹縣政府盤點區內產業用地供給能量,遠不及於廠商使用需求,為提供優質合宜的產業發展環境,使產業用地釋出跟得上產業結構更新的腳步,於竹北市莊敬段747與750號地號的土地(面積12.61公頃),依據「產業創新條例」等相關規定申請設置產業園區,以推動創新實驗場域,再創新竹經濟奇蹟為目標,設置「新竹縣國際AI智慧園區」,以建構AI創新技術研發基地,吸引國際企業與青年創業進駐,提升新竹縣技術研發品質與累積技術研發能量。

為加速智慧化園區的設置,新竹縣搭乘經濟部工業局前瞻「開發在地型產業園區計畫」補助特快車,挹注「新竹縣國際AI智慧園區」的園區申請設置及開發工程費用4億元,中央地方攜手合作,引導地方政府執行中央政策,協助地方打造健全的產業投資環境,以加速新竹縣整體產業發展,帶動智能產業起步,共同擘劃新竹縣未來30年的榮景。

新竹縣政府已於109年9月30日公告「國際AI智慧園區」的產業專用區土地設定地上權受理申請,產業專用區總面積60,558平方公尺,劃分為5坵塊,以設定地上權20年的方式,提供AI相關產業的廠商申請興建廠房、辦公室等建築,預見園區未來成為人工智慧技術、大數據資料庫等智慧應用產業基地。

此外,園區內第二種產業專用區將開創兼具智慧研發與設計示範、產學合作與技術交流、友善環境與產業群聚的產業新創基地,吸引國際企業與青年創業進駐;同步打造一座約2,320平方公尺的地標性願景館,導入AI設施體驗、智慧展示區、國際會議廳、行政管理中心及創新育成與智慧研發空間,成為扶持AI自主研發技術的基石。

聯盟打群架 建立AI晶片產業優質環境

AITA聯盟日前召開會員大會,不僅有包括廣達、日月光、鈺創、神盾等從上游到終端的重量級廠商參與,行政院副院長沈榮津、經濟部長王美花、科技部長吳政忠、行政院科技會報辦公室執行秘書蔡志宏、工研院董事長李世光均出席共襄盛舉,展現官民攜手的決心。

沈榮津表示,今年疫情對全球景氣造成很大的衝擊,臺灣半導體是全球少數仍維持競爭力的產業,臺灣業者是全球大廠信任的合作夥伴,樂見聯盟集結力量,制定AI軟硬體介面標準、投入技術研發與供應鏈串接,促成AI產業化、產業AI化,讓臺灣再旺20到30年。

王美花也指出,邁向智慧國家一直是政府的施政目標。去年7月AITA聯盟成立,「以打群架決心」一起為臺灣建立AI晶片產業優質環境而努力。目前會員廠商已超過百家,透過聯盟業者間水平與垂直分工的整合,以及吸引新思科技(Synopsys)等國際EDA軟體大廠加碼投資臺灣,與臺灣產業軟硬互補,發展更多創新應用產品。

李世光則表示,疫情衝擊導致遠距溝通及虛擬經濟興起,也讓AI科技的價值倍增,但其中龐大的需求並非單一企業就能滿足,透過AITA聯盟串連上中下游,工研院將持續以科技助攻,為臺灣在AI新藍海共創榮景。

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天擇集團-人工智慧將會如何影響人類的職業?人工智慧大爆發的時代

2017年被認為是人工智慧在全球範圍內開始受到極大關注的一年,如果你留意的話,幾乎每天都有相關的消息傳來:Google母公司Alphabet公開測試無人駕駛汽車、阿里宣佈投資千億成立達摩院、百度機器人入駐肯德基等等。

新技術總會催生新的職位需求,也會摧毀一些職位。諮詢公司Gartner指出,2019年之前人工智慧造成的失業將多於其創造的工作機會。但從2020年開始,人工智慧創造就業數量將會超過造成失業數量,人工智慧會在「殺死」工作機會的同時,製造新的工作機會。

一種極其樂觀的論調是人類能夠高效率地完成自己喜愛的工作,有了更多的時間度假和享樂,娛樂行業會達到空前的繁榮,到時也應該有新的指標來衡量人類的生產力。

這種論調讓人有一種在聽赫胥黎講述《美麗新世界》的感覺。儘管如此,既然未來不可阻擋,我們還是可以看一下人類對未來的預測具體有哪些。

我們綜合了美國勞工統計局(U.S. Bureau of Labor Statistics Latest Numbers)最近發佈的新的十年預測報告、智聯招聘的《2017人工智慧就業市場供需與發展研究報告》、Michael Page(中國)發佈的《中國機器人及人工智慧報告》等報告以及相關論文、媒體報導,就人工智慧將會如何影響人類的工作這個問題,總結出你可能會感興趣的11項內容,主要是針對中國和美國市場。

如果人類構建出通用人工智慧(AGI,也就是知識和能力範疇都不受限的人工智慧),它應可透過工程設計能力提升自我,因此能夠反覆不斷地重新設計自己的硬體和軟體。舉一例具體說明,像這樣的 AGI 可以使用神經網路和演化式演算法製造出數百個獨立的模組,這些模塊會相互交流合作,進而提高複雜性、速度和效率。若是嘗試將有潛在危險性的人工智慧局限住或與網路上的其他部分隔離開來,很可能無法奏效,因為即使在程式設計時訂定了良善有意義的目標和任務,比方說製造更好的燈泡,要是它決定將整個北美洲都變成燈泡製造廠怎麼辦?

當然,若要說這種超級智能不太可能出現,理由也不少,例如它仍須依賴速度沒那麼快的人員和網路硬體。從另一角度來看,面對治癒疾病和解決環境問題這種與時間賽跑的危機,智慧大爆發也可能對人類極為有利。但是,智慧大爆發對人類社會整體會造成什麼樣的影響呢?如果產生了超級智慧型武器, 甚至是顯得有理智且(模擬表現得)比真人配偶更有同情心的人造伴侶呢?

北美消失的製造業工作機會,85%都是因為「機器」

根據美國勞工統計局(U.S. Bureau of Labor Statistics Latest Numbers)發佈的最新十年預測報告,在職位減少速度最快的20個行業裡,有14個都來自製造業,除了煙草業是嚴重受需求量減少影響以外,其他都與機器人的應用有關。

2000~2010年美國和加拿大製造業的職位減少了560萬個,其中85%都是因為機器替代,只有13%的工作是被勞動力相對低廉的發展中國家搶走。

藍領工人被取代,是因為他們的工作性質本身就過於機械化。

波士頓諮詢公司(BCG)在2015年提出,使用工業機器人變得越來越划算,每個機器的平均購買和營運成本將會從2005年的18.2萬美元降低至10.3萬美元,到2025年,美國、中國、韓國等全球最大的25個出口國家每年在工業機器人的投資將會以10%的速度成長。

AI時代,更需要供給情感、創意的職位

在人工智慧可以做更多程式化的工作之後,人類的精力和智慧將在精神創造、藝術文化等方面得以發揮自身的特長,這也是人工智慧難以取代的,比如娛樂治療師(recreational therapists)被取代的機率只有0.28%。

智聯招聘也針對需要創意、情感的職位進行了篩選,發現在思想、精神、創意起主導的職位中,需求將更加聚焦在人本身能釋放的價值,如心理醫生針對病人的個性化訴求如何通過感情和心理學理念去醫治,而非簡單的心理測試;廣告的文案、創意人員則被要求更大程度的釋放人類的想像力和創造力,而非設計工具的使用。

但在這些領域,一些基礎技能的職位也將被取代。比如今年雙十一的「人工智慧設計師」魯班就是一個現成的案例,透過不斷學習、練習,掌握banner設計的所有技巧、風格,魯班一秒鐘可以做8,000張海報。

所以人類設計師將貢獻更多創意思維,而非重複技能的熟練。

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人工智慧

天擇集團-人工智慧領域專利的挑戰

整體挑戰

在人工智慧相關領域專利申請量遽增的情況下,有關可專利性、創造性、以及有效保護等實務問題也日見突顯;在全面加大創新保護力度的環境下,自2020年起,中國大陸最高院陸續推出一些司法解釋,國家知識產權局專利審查指南亦進一步修改,其中一些內容適應新興技術專利保護特點的需求,從體系上快速完善改進,發揮或提高專利制度對於新興技術發展的價值貢獻。另一方面,人工智慧創新成果專利化,因其技術的特點、各國審查規則不同,也實在需專利師 (專利代理師) 具有特定技術挖掘、分析撰寫、佈局策略的專業能力。

劉芳指出不僅專利申請面臨挑戰,專利審查也是如此。因為AI技術與半導技術一樣有摩爾定律,一樣有生命周期,因此申請人希望審查要快。但AI是新的技術、發展中的技術,審查人員面對大量的「新」技術申請,要快速了解、學習吸收也是很大的挑戰。

學習特性

人性是一個複雜、多樣、難以捉摸的人類特質,然而,在我們的生命經驗中,面對該無窮無境的人性多樣性,讓我們多數體會到有善良就會有邪惡,有光明就會有黑暗。

擬似人類的學習特性,強化人類對害怕「人類」的心情,轉移至一個類似人類的全新物種身上。說到底,有人工智慧便會有後面的創造者,以目前人工智慧發展的原理和技術,不太可能自行發展成一個失控的物種。 大家該害怕的是後面的創造者,創造者設計其人工智慧,讓他學習的東西為何,使用目的為何才是大家需要關心的目標。

AI技術之專利適格性最難克服

針對AI技術申請專利的問題,劉芳認為最重要的是搞清楚外在的表徵及內在的技術點,在搞清楚以後,日後在維權時如果出現問題,會比較容易拿捏。在技術外在表徵部分,通常是輸入海量資訊,然後出來讓人驚艷的結果。至於技術的內在表徵,劉芳將之分為兩部分,分別是軟體和硬體。軟體部分就是模型及模型的訓練,這一定是在後台操作的;而硬體的部分則是晶片結構,其中涉及算法的優化和指令集。這樣的技術在實現方面比較有難度,主要原因是「看不到」。另外一個更重要的問題是人工智慧技術的開發是分階段的,而日後在維權及訴訟上,會面對更大的困難。

在AI創新成果專利化的過程中,首先面臨的是專利申請的階段,這時候要決擇的是究竟要如何公開?公開到什麼程度?之後要面對的則是在公開及獲得授權後,要如何維權?接下來就是跨域跟進的問題。因為在不同國家地區的專利局,對AI技術審查都有不同的規定。美國USPTO除外,大陸國知局、歐洲IPO、以及日本JPO,對於AI技術審查都有專門的規格。

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