2024-03-14 03:00 經濟日報／ 經濟日報社論
自從2022年底ChatGPT炫麗上市，輝達（NVIDIA）圖形處 理器GPU被各國瘋狂搶購，AI人工智慧已成為全球最受注目 焦點。中外媒體對於AI商機大幅報導，坊間討論人工智慧技 術與應用的研討會，令人目不暇給。有人擦掌摩拳興奮無 比，夢想自己成為下一個黃仁勳，但也有人憂心忡忡，生怕 工作將被AI取代，淪落中年失業窘境。
國際媒體報導：日本軟銀執行長孫正義預計結合中東金主， 共同投資千億美元，以其所持有九成股份的安謀（ARM）為 技術核心，發展與輝達相抗衡的半導體核心晶片。 ChatGPT開發者OpenAI執行長奧特曼雄心大志更是驚人， 正與包括阿拉伯聯合大公國政府在內的投資者協商，募集5- 7兆美元，打造全球半導體新帝國，自行開發與製造AI高級 晶片。
但與此同時，科技界狂人，OpenAI共同發起人之一，曾是 最大捐助者的馬斯克，卻向美國法院提起訴訟，以OpenAI 違背捐贈受託責任、不公平商業行為等五大罪狀，控告Ope nAI高層，違反公司創立時宣示之「專注開發技術而不求謀 取利潤，向大眾分享開發原始碼、以非營利機制開發」等初 衷，甚至已實質成為微軟子公司。即便其中涉及商業利益與 版圖之爭，但亦凸顯AI技術已成兵家必爭之地。
在這波人工智慧浪潮下，除了不會缺席的晶圓代工龍頭台積 電、關係算力的大型資料中心AI伺服器，與台灣產業較為相 關之趨勢，還包括具備人工智慧功能的個人電腦（AI P C），具備AI功能的手機與穿戴式裝置，更是明年起的必備 規格。
在全球科技產業一片期待中，特別值得關注的是AI發展可能 帶來的隱憂。甫卸任谷歌副總裁，有「深度學習之父」之 稱，曾獲AI技術領域最高榮譽「圖靈獎」的傑佛瑞‧辛頓 （Geoffrey Hinton），日前接受美國電視節目60分鐘專訪 時，對於人工智慧未來發展提出高度憂慮。辛頓憂心主要有 兩點：未來AI自主判斷與AI慾望可否被人類所掌控。前者如 自動駕駛汽車，與具備人工智慧之軍事武器，其AI系統在關 鍵時刻所做判斷，是否符合人類社會法律與道德規範；辛頓 語出驚人地說：「人類可以阻止任何個人的慾望氾濫，但未 來不確定人類可以阻止AI慾望之無止境發展。」
其實在辛頓發出警示前，有識之士早已指出，以ChatGPT為 首之生成式AI，其所產生之文字、圖形、影像，已非常人可 辨真假，若為有心人使用，足以做為詐騙與犯罪之有力平 台，傷害善良百姓，令人憂心。 當然，刀刃可使生活便利，亦可成為傷害他人工具，這其間 需要法律與道德加以有效規範。
然而近年來科技發展迅速， 法律與民眾認知已然趕不上腳步，其間溝渠需要政府與社會 加強投資，俾使人工智慧應用利大於弊。 若從宏觀角度觀之，AI人工智慧技術掌握與否，勢必擴大國 家與國家間貧富差距與競爭力，強國益強、弱國益弱，台灣 經不起在這波歷史洪流中遭到淘汰，必須傾全國之力為之。 抱著「既期待又怕受傷害」的矛盾心情，欣見科技部在日前 發布「人工智慧科研發展指引」中，仿效歐盟、日本、國際 經濟合作組織OECD先見，開宗明義強調台灣人工智慧發 展，應以「以人為本」、「永續發展」、「多元包容」為核心價值，不能單純注重工程科技與製造商機，應增加人文科 學與人工智慧跨領域研究，務使台灣未來社會均衡發展，降 低AI不當使用傷害。
積極而言，AI技術是一種力量龐大的公共財，使用得當可累 積人類寶貴經驗與大數據，為社會樹立新規範，建立更具公 平、均衡、效率之生活秩序，從教育、健康、醫療照護、安 全等層面、全面提升民眾生活福祉，打造未來美麗新世界。 願國內有識之士，共同期許之。
AI投資狂潮將影響全球經濟
2024-02-25經濟日報／ 經濟日報社論
近來由於美國AI公司的投資狂潮，帶動台股相關供應鏈公司的股價暴漲，以致台股加權指數觸及19,000點歷史新高。AI投資固然帶動相關產業成長，但更值得關注其對整體生產力及就業的影響。
1956年一群認為機器很快就能複製人類智能的科學家，在一場會議中創造了「人工智慧」（簡稱AI）的字眼。其後在1959年，葛麗絲．霍普（Grace Hopp）所率領的團隊，為反擊IBM壟斷大型電腦系統，開發了一個僅具算術運算功能的「通用商業語言」（簡稱COBOL）軟體。而最近一波從2000年代初期迄今的AI投資熱潮，其關注焦點則是對辨識圖片、翻譯文本、學會下圍棋及西洋棋等特定任務的處理。
廠商開發AI的動機是利潤，而生成式AI是近來最具獲利性的產品。最近五年全球投資在AI的金額，由2019年的311億美元，最多增加到2021年的725億美元，而在2023年則下降到425億美元。最近一、二年最大兩筆投資都在生成式AI，包括由微軟持股49%的OpenAI進行100億美元投資，以及由谷歌及亞馬遜主導的Anthropic進行60億美元投資。
不過，受限於經濟學的「邊際報酬遞減法則」，未來AI公司恐不願再進行大規模投資。從成本面來看，可提供AI演算的資料已被搜集殆盡是開發生成式AI面臨的最大問題。因此，再增加開發人力、電力及電腦運算數量，邊際產出也很快會下降。微軟前執行長比爾．蓋茲近來就表示類似觀點：「生成式AI發展已達極限，即使有GPT5，也不會出現如同GPT2至GPT4的飛躍。」再者，如同最近OpenAI執行長奧特曼所言，「在情感認知、道德判斷和藝術創造力上，人類擁有AI難以比擬的優勢。」這代表機器智能發展有其極限。而在實務上，近來提升生成式AI產品的效能所費不貲；開發GPT4的啟始成本為8億美元，而每次訓練費用200萬-1,200萬美元則為開發GPT3.5成本的五倍。
在需求面上，目前GPT4使用者每月需負擔20-25美元，超過一般民眾願意接受的水準。因此，未來AI公司可能朝降低費率、增加客戶數目，從而達到收益最大的方向，包裝其產品服務組合。
上述開發AI產品所面臨的問題，可能使奧特曼的看法成真：「人類水平的AI即將出現，但其對世界影響力較預期小。」 其中一個主因是以AI產品取代一些既存技術，並不符成本效益原則。例如，迄今43%銀行、95% ATM、以及80%面對面金融交易仍在使用COBOL軟體。而實務資料也顯示，從1980至2019年間，美國曾出現個人電腦、網際網路、以及智慧型手機等三項重要創新。然而，其總要素生產力平均每年只增加0.7%。相對地，技術創新較少的1940至1970年間，平均每年總要素生產力卻增加2.2%。
AI投資對就業的影響取決於下列三項效果：一，AI取代現有人力，造成勞動需求下降的「置換效果」；二，AI提升廠商利潤，促使廠商擴大生產規模，導致增加勞動需求的「生產力效果」；及三，AI創造新的工作種類與需求，因而增加勞動需求的「新工作產生效果」。但目前看來，還未出現明顯效果。
最近一份有關美國各地區使用機器人的研究指出，每多增加一台機器人，會使3.3名工人失業；換言之，置換效果在主導。不過，前面提及的過去三項創新，可以結合生成式AI產品提供的服務，從而增加消費者的效用滿足。因此，生產力效果及新工作產生效果可能更具主導力。
目前有關AI對於整體經濟影響的研究主要來自歐美，我國未來則宜投入更多資源來研究類似主題。
近來由於美國AI公司的投資狂潮，帶動台股相關供應鏈公司的股價暴漲，以致台股加權指數觸及19,000點歷史新高。AI投資固然帶動相關產業成長，但更值得關注其對整體生產力及就業的影響。
1956年一群認為機器很快就能複製人類智能的科學家，在一場會議中創造了「人工智慧」（簡稱AI）的字眼。其後在1959年，葛麗絲．霍普（Grace Hopp）所率領的團隊，為反擊IBM壟斷大型電腦系統，開發了一個僅具算術運算功能的「通用商業語言」（簡稱COBOL）軟體。而最近一波從2000年代初期迄今的AI投資熱潮，其關注焦點則是對辨識圖片、翻譯文本、學會下圍棋及西洋棋等特定任務的處理。
廠商開發AI的動機是利潤，而生成式AI是近來最具獲利性的產品。最近五年全球投資在AI的金額，由2019年的311億美元，最多增加到2021年的725億美元，而在2023年則下降到425億美元。最近一、二年最大兩筆投資都在生成式AI，包括由微軟持股49%的OpenAI進行100億美元投資，以及由谷歌及亞馬遜主導的Anthropic進行60億美元投資。
不過，受限於經濟學的「邊際報酬遞減法則」，未來AI公司恐不願再進行大規模投資。從成本面來看，可提供AI演算的資料已被搜集殆盡是開發生成式AI面臨的最大問題。因此，再增加開發人力、電力及電腦運算數量，邊際產出也很快會下降。微軟前執行長比爾．蓋茲近來就表示類似觀點：「生成式AI發展已達極限，即使有GPT5，也不會出現如同GPT2至GPT4的飛躍。」再者，如同最近OpenAI執行長奧特曼所言，「在情感認知、道德判斷和藝術創造力上，人類擁有AI難以比擬的優勢。」這代表機器智能發展有其極限。而在實務上，近來提升生成式AI產品的效能所費不貲；開發GPT4的啟始成本為8億美元，而每次訓練費用200萬-1,200萬美元則為開發GPT3.5成本的五倍。
在需求面上，目前GPT4使用者每月需負擔20-25美元，超過一般民眾願意接受的水準。因此，未來AI公司可能朝降低費率、增加客戶數目，從而達到收益最大的方向，包裝其產品服務組合。
上述開發AI產品所面臨的問題，可能使奧特曼的看法成真：「人類水平的AI即將出現，但其對世界影響力較預期小。」 其中一個主因是以AI產品取代一些既存技術，並不符成本效益原則。例如，迄今43%銀行、95% ATM、以及80%面對面金融交易仍在使用COBOL軟體。而實務資料也顯示，從1980至2019年間，美國曾出現個人電腦、網際網路、以及智慧型手機等三項重要創新。然而，其總要素生產力平均每年只增加0.7%。相對地，技術創新較少的1940至1970年間，平均每年總要素生產力卻增加2.2%。
AI投資對就業的影響取決於下列三項效果：一，AI取代現有人力，造成勞動需求下降的「置換效果」；二，AI提升廠商利潤，促使廠商擴大生產規模，導致增加勞動需求的「生產力效果」；及三，AI創造新的工作種類與需求，因而增加勞動需求的「新工作產生效果」。但目前看來，還未出現明顯效果。
最近一份有關美國各地區使用機器人的研究指出，每多增加一台機器人，會使3.3名工人失業；換言之，置換效果在主導。不過，前面提及的過去三項創新，可以結合生成式AI產品提供的服務，從而增加消費者的效用滿足。因此，生產力效果及新工作產生效果可能更具主導力。
目前有關AI對於整體經濟影響的研究主要來自歐美，我國未來則宜投入更多資源來研究類似主題。
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