人工智慧對人類生活的影響

人工智慧改變人類生活樣態

在這幾年的AI熱潮中，現今台灣每週至少會有一場大型AI研討會。黃肇雄表示，抱著「玩耍」與「學習」的心態，他很樂於和年輕人探討AI的話題。黃肇雄指出，人工智慧近三年產生三點重大突破，包括電腦或機器人可以看懂東西、聽懂東西，最大的突破在於是電腦可以從任何角度辨識出東西，例如自駕車已經能夠辨識行人或垃圾桶。

陳彥呈表示，人工智慧擅長的是優化已知的重複性工作。AI的好壞及對人類的影響等議題很像是工業革命時期人們的議論。有些工作是可由人工智慧替代，像是現階段醫療影像已經進步到高度自動化過濾大量不正常影像，剩下的再交給人類處理。AI立即取代的是不太需要動腦的單調工作，但是電腦短時間內是無法取代掉需要複雜思考的事情。

趙育萱觀察到，在進行聊天應用分析後，觀察到人類對機器講話時自己的態度會變化。當聊天機器人出現時，人們比較容易說實話，在醫療和其他諮詢上可能達到更準確的方向。趙育萱也舉例說明，以往人們在詢問金融產品時，會產生利益衝突，金融消費者其實無法開誠佈公地與理財專員討論最適合的產品。若由機器人作為理財專員，人類反而能夠更放心的諮詢，近年即產生了不錯的成果，像是新加坡的銀行OCBC即利用理專機器人在一個月內成交了近三到四筆的理專個案，這是很大的業績成長。

程世嘉說，就務實面而言，科技本身是中立的，但當技術本身中立時，也會有使用者本身非惡意，而產生惡意的情況。例如人工智慧不斷優化時，可能在過程中傷害到一些資源或人類，或是拆解不應該拆解的物品。程世嘉解釋，失誤會導致惡果，比如歐洲目前將近百分之七十的保險決策是由電腦決定。歐盟發現這是嚴重的問題，因此去年歐洲通過一項相關法律，因應機器進行決策帶來的衝擊，儘管公布AI決策的過程可能阻礙科技進展，但也是另一個產業發展的可能性。此項法律將在明年上路，保障那些被AI淘汰的人有權利了解AI篩選過程。

趙式隆表示，AI之所以重要，是因為每個人所知遠比能夠說出來的多，例如自動駕駛特別好用，是因為開車屬於經驗法則，目前AI透過訓練過程，將經驗法則傳達給機器，因此當機器能夠做到時，人類是有可能無法完整掌控的。趙式隆指出，人工智慧分成兩個領域，一個是可以對答如流(目前尚無法達到)，另一部分則是在特定領域做到專業學習，例如讓電腦練習一千次，電腦的學習時間會比人類來得快速。但遊戲規則是由人類來制定，因此不必過於擔心被取代。AI就像在帶小孩，需要人去帶，AI訓練師也就衍生了。

黃肇雄表示，AI對於人類而言，是利大於弊，哲學思考都是以一百年為單位，我們若以一百年為單位來思考人類的前途，AI勢必是有潛在的危險，這個危險也跟人類如何運用AI有關。作為一個聰明人，應該以創業人的態度，在了解他的風險後也同時抱持樂觀，正面思考AI如何幫助人類的生活，例如長照、酒測的運用。

程世嘉認為，人工智慧無法分辨好壞，只能分辨模式。人類提供什麼樣的資料，就會轉移到人工智慧上，也就是說人工智慧並不會主動製造歧視，所謂的歧視都是人類的歧視，而且是人類所提供資料而造的歧視。

什麼時候會有長照機器人?

陳彥呈表示，台灣在20年前即開始研究長照機器人的可能性，但早期由於硬體限制，而使得長照機器人仍無法有效地推廣，2012、2013年電腦技術有所突破、準備開始推廣時，仍然碰到許多困難，再加上老人非常排斥感應器的穿戴，例如智慧型手環等，因此在推廣上仍相當困難。

黃肇雄進一步指出，長者需要的不只是手環，而是幫忙長者站起來或幫忙洗澡，這是一些需要體力的照顧。過去思考這個問題，原因在於電腦看不懂老人的需求，但現在機器手臂可以做非常細微的動作，若以三至五年為期，有無可能發展長照機器人？

陳彥呈回應，即便機器手臂可以舉軟球，但照顧人還是與機器運作不太一樣，無法制式化訓練機器人，稍有不慎即有可能傷到長者，在長照部份，AI並無法獲得更多的資料來比對長者的需求，因此在細微度部份仍有待商榷。

「AI取代的是工作，而不是任務(task)」，程世嘉表示，長期照顧是許多任務組成，每一個動作都是一個任務，包括抱起長者、陪伴長者及餵長者吃藥等都是一個任務，這是許多任務的結合，以目前的角度來看，仍無法做到。

趙育萱表示，若要以機器人來取代看護，目前還不太可能，但已有許多事情由機器人來取代，例如利用手機螢幕來偵測長者情況，這是可以做得到的，也可以避免老人家小病拖成大病。

黃肇雄指出，目前若要發展萬能的長照機器人可能成本相當高，但如果要發展第一代長照機器人，其工作只是讓老人家不摔倒或者只是陪老人說話，可能一年內可以做到，這也是有市場的；但若如果要將老人家照顧得無微不至或者需要比較複雜的程式，可能要多花幾年才能完全做到。

長照其實是智慧家庭需求的縮影版，趙式隆表示，以照顧老人家的機器人而言，目前已有幾個部份在持續發展中，從機器發展方面來看，像是幫忙跌倒的老人家站起來，要將機器人手臂訓練到跟人的手臂很像，到目前都還不能完全做到。陪同聊天方面，曾看過一個與亡者對話的聊天機器人，透過截取過去家人或好朋友的對話紀錄，加上一些關鍵字的提示以及相關對話情境搭配，讓使用者能得到心靈層次的安慰。

至於監控部份，趙式隆說，目前華碩的ZENBO也做得不錯，或者像是將機器人做得像隻狗，能夠進一步偵測家裡的情況，或者像是物聯網於家庭安全所做的監測。整體而言，機器人在各方面的任務(task)，包括硬體到軟體都有人在做，但若就一個全面性的智慧家庭需求解決方案而言，可能還需要一些時間來發展。

2030年來臨時，AI有什麼做不到的?

黃肇雄表示，AI是全面以技術的角度入侵，對於人類而言，似乎被威脅的成份較大。

很多人在思考什麼是人適合做的?什麼事是AI適合做的?趙式隆指出，例如有人認為在情感、領導力或說服力等方面，有人認為這是AI所做不到的，個人持不同看法，因為就人工智慧的形成而言，只要提供足夠的database，相信AI也可以做出相當程度的政治判斷。舉例來講，有些有亞斯伯格症的人，表現得不符合社會期待，但長大後就比較得體，有人認為，亞斯伯格症無法體解別人的情感，但亞斯伯格症者可以透過他人的反應進而避免做這些事，就這個角度來看，AI也可以做到。

陳彥呈指出，美國產業幾乎只要每隔10年或20年都會有新興企業崛起，政府能否提供政策方面的輔助，例如中國大陸或者歐美政府所做，或者像是台灣近來拍板通過新創企業的鬆綁，只要在自由市場的機制下都是可行的。關於2030年的預測，若以市場的角度來看的話，所有的預測似乎都顯得太狂妄，究竟AI在2030年會發展到什麼情況，是很難預測的。

陳彥呈說，但若講到有什麼做不到，弱AI或強AI在碰到過去未曾處理的狀況時，似乎仍無法做得很好。同時，要注意的是，AI也會犯錯，當AI犯錯時，並非只花百分之二十或三十的人力來檢視即可，而是應該要全面檢視。當人類無法掌握AI所犯的錯，就無法全面自動化