【內容1】

給決策者的AI 應用實戰分享

隨著科技的迅猛發展，人工智慧（AI）已經走出科幻小說，成為現實生活中的日常。《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》這本書，是從科技發展的歷史大週期為起點，帶領讀者逐步走進AI 的世界，尤其是如何掌握低垂果實，利用AI 加速企業升級，成為這個「它時代」的贏家。

從1940 年的初始計算機時代開始，到當今爆炸性增長的AI 應用，資訊科技主導著近一個世紀的歷史發展軌跡，每一步都徹底改變了經濟模式和人們的生活，而且變化越來越快，影響越來越深入。向來對世界局勢敏感的臺灣企業界，也高度關注AI 科技的發展，高達76% 的臺灣企業經營者具有此危機意識，遠高於全球平均的45%。當全球企業紛紛投入AI 技術的研發和應用之時，擁有科技產業環境優勢的臺灣企業，當然也不應落後。

那麼，臺灣的企業都把AI 應用起來了嗎？

答案是「遠遠沒有」，臺灣的企業在過去一年中採用生成式AI 的比例只有14%，遠低於全球平均的32%，而在運用AI 改變公司策略的比例，也只有全球平均的三分之二。

這兩個數字顯示，臺灣企業經營者的大腦很焦慮，手腳卻不知從何處下手。

這就是我們決定將這本書出版的起心動念，臺灣企業需要的不是AI 焦慮，而是策略框架、應用指引與解決方案！

深入且實際的AI 應用指南

這本書是我們兩個聯手，前後耗時2 年收集資料、撰寫、編輯的作品，深入探討AI 人工智慧對臺灣帶來的重大機遇，尤其在企業應用面多所著墨，同時也提供實用的AI知識和應用指南，對於關注「AI 如何在產業落地」的讀者將助益很大。特別值得一提的是，本書有幾項富原創性、與眾不同的洞見：

1. 第一本聚焦於臺灣企業AI 應用的書籍

解答了企業想要應用AI，卻找不到切入點、缺乏策略框架、沒有本地成功案例佐證等問題，促進臺灣企業快速掌握AI 這個時代機遇。

2. 提出「資訊科技5 大週期論」

我們從1940 年代的初始計算機時代開始，分析了IT 發展的4 大週期，並提出AI 時代將是第5 個週期「它時代」的觀點。每個週期都帶來了巨大的變革，而AI 時代將更為劇烈，對全球經濟和社會產生深遠影響。所謂「以古為鑑，可以知興替」，掌握了資訊科技的歷史脈絡，就更能洞察未來的發展趨勢。

3. 提出「企業應用AI 的五維度」

我們提出了一個企業應用AI 的五維度策略框架，包括提高員工生產力、串接數位平台、連結AI 生態圈、企業專屬模型，以及AI 倫理。這個框架旨在幫助企業全方位思考AI 戰略，並在不同維度之間找到獨特價值，以實現AI 應用的最大效益。

4. 釐清人工智慧的本質

有別於科幻小說為了製造張力而將AI 擬人化，或者部分專家分不清楚「智力」與「意識」的區別，本書特別深入探討了「智慧」的本質，提出「智力」與「自我意識」是兩個獨立維度的創見，並分析了AI 在這兩個維度上的發展趨勢。這個觀點有助於讀者更加深入理解AI 的潛力和限制，也解答了如何確保AI 對人類有益的問題。

5. 對資訊科技發展趨勢的獨到洞見

我們兩個都曾經是頂級軟體工程師，目前也是數位原生的企業高階主管，因此對於資訊科技發脈絡有屬於我們自己的洞見，包括：資訊科技突飛猛進的底層邏輯為何？大家熟知的摩爾定律，為何幾乎只在半導體行業發生作用？ 1980年代的IBM 為何開放個人電腦架構？ 1977 年的第一代Apple 電腦，到底是創新了什麼？對於想要了解資訊科技發展趨勢的讀者來說，非常具有啟發性。

在挑戰與機遇中，抓住AI 潛力

如果您是執行長（CEO）、資訊長（CIO）或其他高階管理人員，這本書將幫助您洞察AI 技術的潛力，並掌握如何在公司層面上制定的AI 發展計劃，進而達到降本增效，提升公司整體競爭力的目標。

負責資訊技術研發的IT 專家和數據科學家，書中的實踐指南將引導您思考應用AI 工具和平台的架構。

此外，本書也為非IT 部門主管，提供AI 如何革新業務流程、提升工作效率和創新服務的具體案例，讓工作者可以在日常工作中更有效的利用AI 技術。

對於AI 有興趣的個人和學生，也會發現這本書提供了豐富的基礎知識和實際應用示範，希望能激發大家的創新思維，為接下來的研究或職業發展奠定堅實的基礎。

衷心期盼，每個人都能在這個充滿挑戰與機遇的「它時代」中，抓住AI 帶來的巨大潛力，共同迎接已經在發生的AI 轉型。

【內容2】

為何AI 應用目前為止還是雷聲大、雨點小？

從2022 年初開始，就有很多人預言2023 年是「生成式AI 元年」，企業應用將百花齊發，但現在回頭看會發現雷聲大、雨點小，為什麼？我們認為背後有幾個重點：

AI應用當前面臨4難題

1. 大型模型錯誤率仍高

生成式AI背後的GPT-4、Midjourney等大型模型，雖較前一世代AI有跳躍式的進步，在許多任務表現上很突出，讓人驚呼連連，但退一步看，實務上犯錯機率還是偏高。

以大型語言模型（LLM）來說，真實情境中，可能十次中就有一、兩次碰到胡說八道的情況，尤其是公開資料較稀缺的主題，很容易得到「自信滿滿的瞎掰」。大型圖片模型方面，則是幾乎無法把關鍵細節畫好，例如人類的手、耳朵等。所以此刻的生成式AI就像是在某些領域才華洋溢，但卻常常失言、處理不好細節的人才，對企業來說，當然比較難以直接運用。

2. 美國模型不符合他國價值觀

另一方面，當今主流的大型模型，多是以「美國價值觀」為核心訓練而成的。這就像是一個從小在美國長大的人才，雖然中文學得不錯，甚至還可以吟詩作對，但真正請他負責產製中文內容時，就會發現作品常跟企業想形塑的品牌、文化，有些奇妙的不相容情況。

3. 人機協作導入不易

像這樣有其強項、但也有致命傷的人才，如果企業要運用他們的長處，同時避免短處帶來的問題，通常需要有對的主管、同事去協助，給予他們正確的指令，以及檢視、修正

其作品。

轉換到資訊系統的世界，等於是要開發完整的「人機協作」流程與介面，同時也要讓同仁們習慣新的工作模式，這當然不是一時半刻就可以大規模導入的。

4. 生成式AI 仍在快速迭代中

最後，就是正當企業研究如何將現有AI 模型化為所用的同時，開發大型模型的相關新創、企業也持續投入在下一世代模型的訓練。換言之，如果企業為了彌補現有模型不足而做的投入、流程改造，恐怕在半年、一年後新版模型問世，又要再來一次！對企業而言，這樣的投資回收期不僅太短，風險也太高。

結論就是：長期而言，AI 勢必將改變這個世界，企業在此刻不能不開始熟悉AI 的應用，但由於上述4 大難題，導致企業應用AI 到目前為止還是雷聲大、雨點小。

在這樣的情況下，建議讀者可以從接下來要介紹的5 維度策略框架中找出自身企業的利基，選擇「從藥到病除、短期見效的特殊場景」入手，效益較佳。在正式進入5 維度策

略框架前，我們可以先概觀國際上的其他企業，尤其是產業中的先行者應用AI 的現況和趨勢（知彼），再從企業自身的條件（知己）來找出最佳切入點。

AI 應用趨勢分析

針對個人使用者應用AI 的幅度、企業的不同營運活動或創價流程應用狀況等重要背景，參考2023 年8 月麥肯錫（McKinsey & Company）出版的〈全球人工智慧現狀調查〉（The state of AI in 2023），我們歸納出幾個結論：

1. 生成式AI在「個人應用」上已十分廣泛

不知道根據讀者們的「體感」，身邊使用過生成式AI工具的人占了幾成？在麥肯錫的報告中，有高達79％的受訪者表示，他們在工作中或工作之外使用過生成式AI工具，雖然在不同產業中使用的普及度略有差異，然而整體比例仍顯示出AI工具在個人使用的面向已相當廣泛。甚至，AI工具不僅被個人應用在工作上，也已經擴散到日常生活中了。

報告中也顯示，有22％的受訪者表示已經在工作中「常態性」的使用生成式AI工具，這個數據則反映出AI工具在專業領域中，的確為使用者帶來明顯而實際的效益。

例如，針對軟體工程師調查他們在GitHub上使用Copilot的情況。結果發現，有高達88％的受訪者感覺使用Copilot時，工作效率更高，74％認為他們能夠專注在更有成就感的工作上，88％則認為他們能夠更快速的完成任務。從這些結果來看，可看出AI工具與個人生產力提升有明顯的正相關。

然而，除了個人在工作上使用AI，僅三分之一的受訪者表示他們身處的企業已在至少一個創價流程上使用生成式AI工具。這份調查結果也呼應了前面所述：

企業導入AI應用的速度與普及度，目前遠不如個人使用。

雖然當前企業導入AI應用還落後於個人，然而隨著AI技術的快速疊代，輔以日趨嚴謹的倫理框架，相信各種技術瓶頸與風險疑慮的解決將指日可待。在這個節點上，企業仍應在這波AI浪潮中找出合適的切入點，才在得利者領先群中占有一席之地，這是我們的信念，也正在敦促自身企業具體實踐中。

2.對企業而言，哪些領域是導入AI的低垂果實？

那麼，應該如何選擇導入AI的實踐道場呢？

台灣大哥大內部在評估優先投入AI技術的場域時，考量了自身在行業中獨特的電信天賦，並展開各部門創價流程的盤點。企業在進行盤點前，可參考史丹佛提供的〈2024 AI指標報告〉（2024 AI Index Report），從產業和職能矩陣中尋找靈感和洞見。

在圖19中可以看出，在不同產業中，某些職能或營運活動的AI應用程度顯著較高。例如科技、媒體和電信業的「產品/服務發展」（44%）、「服務營運」（36％）和「行銷業務」（36％），或是金融服務業的「服務營運」（31%）、消費性產品及零售業的「行銷業務」（31％）。

從職能或創價流程的角度來看，可以發現一些有趣的趨勢：

在AI時代，最容易取得的低垂果實，主要集中在個人生產力提升，特別是在「產品與服務開發及行銷業務」領域。這也表示在這些領域的工作流程上，較容易透過AI工具實現自動化和效率優化，從而提升整體績效。

另一方面，在企業營運流程層面上，「客戶服務和後勤支援作業」則成為導入AI應用最普遍且認同度最高的領域。這可能是因為在這些領域中，AI技術可以直接提高服務效率和品質，減少人為錯誤，提供個性化服務。這不僅增強了企業的競爭力，也改善了客戶滿意度，從而在高競爭的市場中保持領先地位。

3. AI的影響力將持續成長

對於還在創新期發展的事物，要想催生出高度的產業動能，使用者的正向預期與投資者的投入資金是必要條件，也是評估未來趨勢的重要指標。

在〈2024 AI指標報告〉中，有四分之三的受訪者預期AI將帶來非常大的影響：他們認為在未來3年內，生成式AI將對他們產業競爭態勢造成顛覆性的變革。

另外，在企業已導入AI工具的受訪者中，也有40％表示他們的公司預計在AI整體應用上增加投資；其中，更有28％的人表示生成式AI的應用已排在董事會議程上。這也就是說，已導入AI的公司有超過三分之二將持續增加對AI的投資。

從使用者信心度和企業預計擴大投資的現象來看，已導入AI並有所斬獲的企業，正在有計劃的持續強化由AI創造價值的基礎和能力。這是不是有點像是「富者愈富」的循環呢？我想，任何一家企業都不想自絕於得利的契機之外。

【內容1】

給決策者的AI 應用實戰分享

隨著科技的迅猛發展，人工智慧（AI）已經走出科幻小說，成為現實生活中的日常。《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》這本書，是從科技發展的歷史大週期為起點，帶領讀者逐步走進AI 的世界，尤其是如何掌握低垂果實，利用AI 加速企業升級，成為這個「它時代」的贏家。

從1940 年的初始計算機時代開始，到當今爆炸性增長的AI 應用，資訊科技主導著近一個世紀的歷史發展軌跡，每一步都徹底改變了經濟模式和人們的生活，而且變化越來越快，影響越來越深入。向來對世界局勢敏感的臺灣企業界...

AI，臺灣的重大機遇

林之晨／台灣大哥大總經理、AppWorks 董事長

過去10 年， 數位轉型是許多「傳統」企業的共同課題，有些是既有獲利模式遭數位侵蝕、顛覆，無法死守四行倉庫，必須殺出重圍；有些則是看到數位化「賦能」的契機，希望利用數位科技大幅提高經營效益；另一些企業則是投入數位原生新事業，爭搶高速成長的數位營收大餅。

但是這個連豬都會飛的風口，時至今日其實已經不靈。

廣告與電商，兩大數位營收引擎的年成長率持續下探。從動輒三位數的天上，近兩年掉回10% 上下的人間；疫情期間曇花一現的訂閱紅利，如今也已消失，連全球第二大OTT（Over-the-top media services， 串流媒體服務） 平台Disney+ 的訂戶數都開始呈現衰退；其他數位垂直媒體服務也普遍疲弱，以蘋果（Apple）為例，在硬體衰退下全力成長的服務營收，年成長從2018 年的40% 高點，持續滑落到今日的10% 上下，因此可以說，數位轉型的紅利期已經結束。在此刻，企業的升級必須找到新典範，否則在未來幾年即使加倍投入傳統數位轉型，也很難再收到紅利。

幸好，時代巨輪適時的把AI 的大門打開了！

例如，與全球其他電商一樣正面臨營收成長趨緩的亞馬遜（Amazon），人均產值竟然在短短5 個季度內，大幅上升了28.1% ！其中的關鍵就是AI 機器人。亞馬遜的機器人大軍，從2019 年的20 萬台，持續增加到2022 年的52 萬台、2023 年的75 萬台，近期又引入可相容人類工作環境的人形機器人，完美演示了在新一波產業升級中，AI 所扮演的關鍵作用。

又例如，臺灣電商龍頭momo 購物，近年也積極投入AI 應用，包括運用各種智慧倉儲的人機協作機器人，大幅提升人員作業效率一倍以上；同時也開始以AI 預測消費者需求，動態配置包括800 個台灣大哥大門市在內的短鏈物流系統，成效卓越！

AI 時代大週期帶來巨變

是的，從2020 年開始的這一個20 年AI 時代大週期，全球經濟與社會都將迎來比前面80 年的4 個週期更為巨大的變化。

可以預見，這些變化會整體提升人類的福祉，但卻不是平均的提升。有些地區、產業和人群會獲得更大的利益，有些則提升得較少，有些人群甚至可能是受害者。

我認為這個AI 時代有以下3 項重要影響：

1. 「人口紅利」典範式微

未來十幾年中，具備超級智力的AI 勞動機器人、AI 知識工作機器人、AI 助理（AI Agent）等推陳出新，將徹底而且大幅的提高人均生產效率。當先進國家可以用機器人補充勞動力缺口，過往發展中國家所依賴的「人口紅利」成長機遇將式微，甚至可能反向變成「人口詛咒」——因為發展AI 將在內部產生更大的年輕人失業等社會議題，而不發展AI 則對外失去競爭力。

2. AI 霸權

在全球競爭中，擁有領先AI 技術的國家和企業將佔據主導地位。這種技術霸權可能會加劇全球不平等，進一步擴大貧富差距。大規模數據的掌握和先進AI 算法的運用，使得一些科技巨頭能夠在市場上取得壓倒性優勢。同樣的，同一地區的不同產業間，擁有AI 優勢的產業可能會「吃掉」AI 弱勢產業；同一產業內，AI 也可能會加劇產業內的「贏者通吃」現象。

3. 產業典範轉移

如同過去電腦自動化、網際網路、行動裝置都曾經深刻的改變了許多產業的樣貌，AI 時代的技術應用也將徹底改變許多行業的運作方式。例如，新一代的AI 機器人，將在倉庫、農場、礦場、工地與人協作；醫療行業將因為AI 診斷和個性化治療方案的普及而變得更加高效和精準；製造業將透過AI 自動化和智慧製造系統實現生產力的飛躍；服務業將因為員工訓練、AI 服務機器人等技術突破，而發生翻天覆地的變化。未來這場AI 變革，也將是企業的新一輪賽場，適應者將勝出。

臺灣在AI 時代的機會

身為APEC 企業諮詢委員會（APEC Business Advisory Council，ABAC）臺灣的三位代表之一，近期我與各國代表交流的話題都離不開AI，全球都在密切關注AI 帶來的機會與挑戰。從全球經濟的格局中，我們看到臺灣不論是短期或中長期方面都有很好的機會，包括：

1. 科技商機

AI 第一波帶動的半導體、伺服器、電腦與手機等硬體基礎建設需求，也就是產業常說的「科技軍火」商機，臺灣是名列前茅的受惠者。

2. 自動化商機

臺灣的人口數不夠多、少子化缺工問題，剛好遇上AI帶來的新一波自動化機會，臺灣政府及企業可以毫不猶豫投入，不用擔心它帶來勞工過剩或失業的社會問題，反而可以藉此機會大幅提升產能，重新獲得製造業帶來的經濟活力。

3. 經濟戰略自由度

臺灣社會整體已經脫離了發展瓶頸（如中等收入陷阱等），經濟強韌、科技實力積累深厚，具備足夠的戰略自由度，只要深刻認知AI 這個大週期趨勢，我們比絕大多數經濟體更具優勢。

4. 引進國際多元人才

競爭的基礎是人才，臺灣的人口數確實略顯不足，所幸在近年各行業普遍缺工、各年齡層勞工充分就業的情況，臺灣從政府到企業甚至個人，都有高度共識要積極引進技術人才。有這樣的鋪墊，臺灣可望積極打開國門，引進更多國際化、多元文化的AI 技術人才，成為更國際化的軟體創新中心，在AI 時代掌握住長期的軟體機遇。

臺灣要從第一波的AI 硬體機遇，擴散到更多產業，抓住更大、更長久的商機。在這個AI 新時代，創業者、領導者必須運用AI 升級既有商業模式，同時也運用AI 打造新的成長引擎。

擁抱AI 作為效率提升工具

在既有商業模式方面，要在低成長、甚至不成長的營運體系中，運用AI 大幅提升單位生產力，創造底層獲利的加速成長。今日AI 早已能倍數增加軟體工程師、美術設計師、文字工作者的生產力，而在接下來的演進過程中，AI可賦能的對象只會持續增加。因此，企業進行AI 升級的第一個重點，是大力擁抱這些效率提升工具。

在那之上，企業必須在AI 時代，發展新的商業模式。舉例來說，聯發科推出「達哥」AI 平台，已經獲得數十家企業使用。另一方面，LINE 也與台灣大哥大、AI 技術商碩網合作，推出為中小企業打造的「AI 語音預約服務」，發展廣告、貼圖之外，新的AI 獲利引擎。

沒錯，軟體的發展是關鍵，而新創生態系則是重要的推動策略。一個可喜的現象，是臺灣近年愈來愈多政府與產業合作推動AI 創新在臺灣落地，甚至國際擴散的專案。

例如，2023 年Google 臺灣與國家發展委員會、台灣大哥大、鴻海科技集團共同主辦第2 屆「孵創計劃」（Project Hatcher），集結超過20 個不同領域單位，共同挹注新創資源，一起將臺灣新創推向海外。

本屆「孵創計劃」也借鏡國外成功新創節目案例，首度投入影音製作，由台灣大旗下的OTT 平台MyVideo 獲文化部補助， 與Google 共同出品臺灣第一個新創實境節目《Project Hatcher》，讓更多臺灣新創團隊故事被世界看見。我以實境秀決選評審身分出席節目首映會後論壇，與新創團隊交流。本屆入選的40 組新創團隊中，主要聚焦於AI、電動車、Web3、區塊鏈等領域，其中超過一半與AI 應用相關，相信這些新創團隊會是在AI 時代掌握機遇的生力軍。

面對AI 技術的快速發展，沒有人可以孤軍奮戰。我認為，新創聚落是臺灣在這個AI 時代的重要戰略。台灣大哥大自2019 年與AppWorks 戰略結盟，AppWorks 自2009 年成立至今，扶植新創數超過530 家，總年營收超過新台幣5,200 億元；台灣大哥大也積極透過策略性投資，與新創合作、成長， 陸續入股91APP、SoundOn、CloudMile 萬里雲、USPACE、KKBOX、Partipost 等，而這些新創也多半來自AppWorks 生態系。

擁抱AI 工具、加入新創聚落，做好AI 時代的布局。無論你準備好了沒有，AI 的大拓荒時代早已起跑！

它的時代真的來啦！

蔡祈岩／台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長

1982年，我就讀士東國小五年級時，第一次在許文化老師的聯課活動上接觸到程式設計。在那之後的好幾個月，我每天中午都快速的把便當吃完，拿著老師給我的鑰匙，打開那間小小的「電腦室」，在老師借來的「小教授」電腦前，翻閱那本對當時的我來說宛如天書的培基（Basic）語言書籍，開始一頁一頁、一題一題的自學。

我樂在其中，也因此成為臺灣第一批寫程式的孩子。

不久後，父親見我對寫程式這麼有興趣，就砸了豬公，買一套Apple II＋，讓我盡情玩樂並學習。有了這套屬於我自己的電腦，小學畢業後我繼續寫程式、破解遊戲，國中時便開始和朋友一起接程式設計的外包案。

在遊戲開發中初遇AI

當時賺到的錢和父母給的零用錢，我幾乎全部拿去中華商場、光華商場「孝敬」店家。買了各種周邊配件，不斷升級電腦，也從那時候，我從玩遊戲轉向開始嘗試寫遊戲。不管是小精靈、射擊遊戲或角色扮演（RPG）遊戲，我都做出過半成品。

在嘗試自己寫遊戲的過程中，我覺得讓電腦像人一樣玩遊戲，或者當人類玩家的對手，是件很有趣的事！當時我並不知道這就叫做人工智慧（Artificial Intelligence，AI），也沒有學過這方面的知識，只是為了讓自己玩得更有趣，硬是透過if…then…else的條件判斷或計分模型，做出了初淺的模擬智慧。

1990年我就讀交大資訊工程系一年級的暑假，跟好友為了參加智冠辦的金磁片比賽，在2個月內就完成《決戰俄羅斯》這款遊戲。當時，這款遊戲在亞洲賣出了近10萬套！暢銷的原因之一在於它是全球第一款配備AI、讓電腦可以跟人類玩家對戰的俄羅斯方塊遊戲。我們所使用的初級AI，說穿了就是「暴力」解法。仗著組合語言的高速算力和我們的最佳化算法，讓電腦每一回合都能在極短時間內，把1,600種方塊組合選項放進評分模型，算出各種組合的評分，然後依據每一個電腦角色的個性，選擇最佳位置與最佳角度丟下方塊。

當時對AI的粗淺認識，僅止於在多變因、多選項的情況下進行「最佳解」。事實上，光是要電腦做到這件事也不容易。我在大二時贏得全國大專杯程式設計第一名，印象最深刻的一題就是：「一棟大樓中有三部電梯，如何讓乘客的等待時間最少？」看似簡單的電梯調度邏輯，但若真的要做到最佳化，就要能夠預測乘客會在何時、哪個樓層、是會按「往上」還是「往下」的按鈕，以及電梯裡的乘客們各要去哪個樓層……非常複雜。

模擬人類智慧的「它時代」

對於AI的認識一直到大三時，我選修了「類神經網路」（Neural Network）這門課，腦子才「啊哈」，豁然開朗！再加上我從小就對生物學知識很有興趣，從那時起我就開始相信人類的智慧是有可能被「模擬」出來的。

也就是說，AI的確是能夠造出人類智慧的。

2014年底的一次清華大學演講中，我首次提出了「它時代」的概念。那時AlphaGo、Transformer模型等AI巨擘尚未現身，我根據資訊科技的發展軌跡及摩爾定律，推算出2020年起的20年間，將是人工智慧超越人類智力的關鍵年代。我把這樣的AI時代稱為「它時代」，這個詞一方面代表了資訊科技（Information Technology），另一方面更是指除了人類的他及她之外，還有一種擁有智力與自主行動的它（it），會在這期間徹底改變人類的生活樣貌。

伴隨著「它」愈來愈聰明，在人工智慧大幅提高人類福祉的同時，也逐漸成為新一代的萬物之靈。

數年後，ChatGPT在2022年11月30日面市，旋即在全球引起滔天巨浪。資訊科學家、晶片工程師、腦神經研究人員等頂尖人才大舉投入，資金也快速匯集，更多的圖片、影像、聲音等訓練素材，投送到這類大型、先進的類神經模型裡。

以ChatGPT來說，如果光是1,750億個參數的類神經網路，加上1,200萬美元的訓練費，就能讓它從文字材料中「領悟」出那麼強大的理解力與創造力，那麼如果增加十倍、百倍的算力和多模態學習，又會訓練出什麼樣的「它」呢？不要說「它」的智力可能超越人類，就算有自我意識也並非不可能，因為人類的意識也是大腦生物化學反應的產物，我們又有什麼理由認為類神經網路，不會迸發出類似的意識呢？

「它時代」的好處與挑戰

你我已身處在2040年之前、AI發展一日千里的它時代裡，除了享受愈來愈聰明的「它」，所帶來的紅利之外，我們也需要採取行動，找到與「它」的和平共處之道。因為不論我們怎麼想，人類交出萬物之靈的地位，成為地球上第二聰明的物種，已是個大概率事件了。

在AGI（通用人工智慧）的智力火車，從人類所站的平交道呼嘯而過之際， 我們或讚嘆、感慨， 或雀躍、哀愁……但也只能看著AI 發展高速往前疾駛，車尾燈離我們愈來愈遠。

同時，每個人也都在這個澎湃洶湧的它時代裡，面臨著如何保持人類的創造力、倫理和人文價值的挑戰。透過這本書，希望讀者對AI 應用有更深入的瞭解，並激發出自己的思考，才不枉臺灣在這波AI 浪潮中所擁有獨特的機會——不僅是因為技術面和產業面，更在於如何塑造一個智慧、和諧與人本的未來社會。

讓我們共同迎接這個挑戰與機遇並存的它時代吧。

AI，臺灣的重大機遇

林之晨／台灣大哥大總經理、AppWorks 董事長

過去10 年， 數位轉型是許多「傳統」企業的共同課題，有些是既有獲利模式遭數位侵蝕、顛覆，無法死守四行倉庫，必須殺出重圍；有些則是看到數位化「賦能」的契機，希望利用數位科技大幅提高經營效益；另一些企業則是投入數位原生新事業，爭搶高速成長的數位營收大餅。

但是這個連豬都會飛的風口，時至今日其實已經不靈。

廣告與電商，兩大數位營收引擎的年成長率持續下探。從動輒三位數的天上，近兩年掉回10% 上下的人間；疫情期間曇花一現的訂閱...

推薦序 AI 成長飛輪加速，擁有創新動力和時代紅利／林百里
推薦序 在它時代中，快速掌握並應用AI 技術／黃彥男
推薦序 視力與視野，如何接住AI 這顆移動中的足球／盧希鵬
作者序　AI，臺灣的重大機遇／林之晨
作者序　它的時代真的來啦！／蔡祈岩
前　言　給決策者的AI 應用實戰分享
PART 1　AI 的來龍去脈
Chapter 1 ｜ IT 發展的四大週期
Chapter 2 ｜躍遷第五週期：它時代
Chapter 3 ｜它時代的三大信號
PART 2　企業怎麼運用AI？
Chapter 4 ｜企業應用AI的五大策略維度
Chapter 5 ｜維度一：提高員工生產力
Chapter 6 ｜維度二：串接數位平台
Chapter 7 ｜維度三：連結AI生態圈
Chapter 8 ｜維度四：企業專屬模型
PART 3　AI 倫理與潛在風險
Chapter 9 ｜維度五：AI 倫理
Chapter 10｜ AI 會不會搶走人類的工作？
Chapter 11｜ AI 的資訊安全議題
Chapter 12｜ AI 的智慧財產權課題
PART 4　企業應用AI 的低垂果實
Chapter 13｜ AI 機器人客服成真
Chapter 14｜建立企業專屬AI 模型
Chapter 15｜打造員工的AI 超級助理
Chapter 16｜培訓員工的AI 金牌教練
PART 5　給每個人的建議
Chapter 17｜企業經營者：洞燭機先X 變革先行
Chapter 18｜ IT 工程師：成為企業創新的發動者　
Chapter 19｜非IT 背景經理人：善用AI 高效工作
Chapter 20｜學生：成為AI 原生代
Chapter 21｜教育工作者：開啟更多教學可能性
Chapter 22｜為人父母：幫助孩子擁抱創新
Chapter 23｜國家政策制定者
PART 6　智慧之謎
Chapter 24｜智慧並不專屬於人類
Chapter 25｜AI會發展「自我意識」嗎？
Chapter 26｜ AI 和人類對抗的可能性

推薦序 AI 成長飛輪加速，擁有創新動力和時代紅利／林百里
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Chapter 2 ｜躍遷第五週期：它時代
Chapter 3 ｜它時代的三大信號
PART 2　企業怎麼運用AI？
Chapter 4 ｜企業應用AI的五大策略維度
Chapter 5 ｜維度一：提高員工生產力
Chapter 6 ｜...