#能量管理
除了2020下半年「經理人」雜誌之外。
近幾個月,還有三篇關於象總的雜誌報導。
他們分別是「天下雜誌」、「Cheers」以及「WE PEOPLE東西名人誌」。
當中主題,其實都跟「能量管理」非常有關。
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特別是現代人時間有限,但人人多工卻注意力分散,良好的「時間」管理已不等於傑出的表現 (#加班加到趴 #生活花惹發)。
若能夠不在時間陷阱裏打轉,而是妥善管理「能量」、適切運用「能量」,反而有助於提昇生活品質與工作效率。
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上面所提到的「能量管理」,是指身體(physical)、情緒(emotional)、心智(mental)與精神(spiritual)等4個層面,
Guess what!?
聰明如你我,其實可以透過理解、訓練與練習而強化這四個層面,進而改變自己的人生🤗🤣🥳🤔
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2/18,我幫天下全閱讀 Master Cheers錄製的14堂「能量管理」課程,將會正式上線!
這14堂課內容除了會談到更多「能量管理」。
更多的,還有我的職場20年心法,以及分享如何提升自我能量,正面回饋團隊。
#適合服用的族群:
歡迎大家幫自己團隊成員選購,或推薦給年輕管理者、有心更上層樓工作者🤔
#特別感謝 三位大大撰文推薦🤗🌸🙏
✅台灣水泥(股)李鐘培總經理;
✅職場圖文作家 馬克;
✅好戰友「小昭」陳孝萱;
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>>>>>課程綱要如下:#連結請看留言
#Day1:找到方向,畫出正向能量五大指標(含PERMA幸福架構表)
深呼吸、拿起筆,畫下正向心理學經典PERMA幸福模型,建立你的人生配速哲學。
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#Day2:建立目標,設定人生成長曲線表 (含職涯成長配速表)
當大家在討論5年、10年後想成為什麼樣的人,為什麼我的職涯卻愈規劃愈迷茫? 3步驟加快你的職場成長曲線,教你循序漸漸「學賺事」、「學賺人」、「學賺錢」,開始累積職場能量財。
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#Day3:壓力無法消除,但可以管理 (含壓力歸納管理表)
上班壓力太大,大吃大喝也無法轉移注意力怎麼辦? PERMA幸福模型Step1:創造正向情緒(Positive Emotions)。用「化壓4心法」,教你從源頭解決問題,化解壓力。
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#Day4:不再情緒失控,優雅也能有力量(含ORID情緒拆解表)
被客戶洗臉、責罵,明明不是我的錯卻有苦說不出? 人生就像一場戲,用「ORID焦點討論法」讓自己精彩演出,博得老闆客戶滿堂彩!
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#Day5:麥肯錫思考武器,減少白做工(含問題釐清檢測表)
每天都在瞎忙,工作效率低落,怎麼改善? PERMA幸福模型Step2:全力投入(Engagement)。向麥肯錫精英學思考術,3個問題避免白做工!
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#Day6:高效專注,進入深度工作模式 (含OGSM目標管理表)
想要認真做好一件事,卻一直分心滑手機? 6步驟帶你進入「心流體驗」,最後用OGSM對準目標全力衝刺!
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#Day7:練習拒絕,奪回時間自主權 (含行事優先順序表)
工作一堆又被臨時插件,心裡抗拒卻不敢說「不」? 排好「艾森豪矩陣」,優先事項一目了然!5招教你拒絕雜事不得罪人,3A法則告別無效會議。
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#Day8:巧用表格,管理職場人脈圈 (含任務/關係風格表)
怎麼做主管都不滿意,頻頻挑毛病,如何改進才能讓他刮目相看? PERMA幸福模型Step3:建立正向人際關係(Positive Relationships)。用「50+1」法則,打造你的職場舒適圈!
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#Day9:不再尬聊,找到最適合你的溝通風格 (含水平溝通風格檢測表)
團隊合作不順暢、同事只顧自己如何溝通不心累? 水平溝通3要訣、團隊合作溝通4要點,找到化敵為友的關鍵擊破點,帶你巧用心理學扭轉人際關係!
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#Day10:創造意義,一鍵消除職業倦怠感(含意義象限規劃表)
職業倦怠感好重,想離職又怕找不到好工作? PERMA幸福模型Step4:找到意義(Meanging)。打破職涯「薄、淺、散、短」4困境,轉個彎,用3個維度創造你的工作意義感!
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#Day11:建立原子習慣,捨棄讓自己不自律的阻力 (含自我訓練清單)
想要健身、學習、提升自我,卻總是堅持不到幾個月就半途而廢? 用「能量方程式」、「放棄方程式」降低自律阻力,打造原子好習慣!
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#Day12:補充能量,最有效率的休息法 (含飲食睡眠規劃表)
下班後就放空,假日愈睡愈累,如何恢復能量? 作息力讓你走得遠,跟著人生陪跑王冠翔四步驟建立最高效的睡眠、飲食、運動規劃表。
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#Day13:5步驟建立理想生活配比 (含選三哲學表單)
想追求生活與工作平衡,卻換來又累又虧欠? PERMA幸福模型Step5::找到成就感(Accomplishment)。一起畫出理想人生配比。目標清楚,才能在人生不同模式中轉換自如。
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#Day14:找回讓人怦然心動的人生 (含人生挑戰清單)
認真看待你的夢想,人生因有限制而更精彩! 每人每天只有24小時,你的夢想值得你認真的看待,找回令人怦然心動的人生!
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🎵#現在用心去追感覺就對_I_Find_My_Way
🎵#張敬軒_MyWay
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2,980的網紅Horseman & Storyteller,也在其Youtube影片中提到,Covid-19疫情的當下非常適合追劇 發現在Netflix有上幾部一直出現的動畫 今天就來推薦這些比較好笑的美式動畫 快樂樹朋友/馬男波傑克/醜陋美國人/脆莓公園 這些卡通都非常有自己的特色 尤其是歐美的動畫作品都會融入很多時事議題 是不是馬上聯想到南方公園? 各位朋友還看過甚麼美式卡通呢? 趕快...
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「今年參加了1400場視訊會議,沒有交到一個朋友」
疫情對AI行業所帶來的最大影響,是什麼?
今年最令人興奮的AI新技術、新應用,有哪些?
甚至未來10年、20年,AI發展的方向,又該何去何從?
針對這幾點,前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話,也在這裡分享,原文來自「量子位」微信公眾號:
……
站在2020年,如此不平凡一年的歲末,AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。
要點
• 疫情帶來最大的影響,就是加快了資料化,加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難,同時也極大推動了AI的進一步落地,這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技,是AlphaFold和GPT-3,後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值,肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟,這會是一個新的時代,一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得:權力越大,責任越大。
▎疫情加速AI化,一年相當於三年
李根:再次感謝開復老師來幫我們總結這一年,與往年相比,今年最大的不同是什麼?
李開復:今年的工作節奏改變了,我一共參加了1400次線上會議,非常有效率,進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議,沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率,但是還是要回歸面對面的本質交流。
李根:但受疫情影響的這個過程,也是線上化被加速的過程?
李開復:這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料,可以催化更多新的應用。
比如線上會議,我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人,是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候,我們會選擇錄製,而且錄製一次,也可以用很多次。由此延伸,以後線上上,比如你做推銷,做客服,甚至做電視節目,其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人,但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用,但是把它的技術應用在建設性、有益的方向,我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料,各行各業就可以評估哪些工作或者流程,可以進一步數位化。數位化以後,重複性的工作就可以被AI取代了。
此外,除了社交距離縮短,可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如,我們去餐館時,會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣,無論是倉庫、工廠,甚至我住的公寓裡面,每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶,也沒有美團,現在都開始有了。所以總結起來,我覺得新冠疫情是巨大的災難,但與此同時,也極大推動了AI的進一步落地,帶來數位化、IT化,帶來AI化,可能這一年相當於過去的三年。
▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”
李根:今年依然有令人興奮的技術進展?
李開復:今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold,還有OpenAI的GPT-3。其中,我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的,而是用特別大的海量、自然語言資料,訓練一個預訓練模型,這個模型是可以應用到很多新領域,比如說寫詩、做對話,或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出,其他公司很快就採用了,比如說搜尋引擎,因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度;此外,OCR在提升,客服也在提升,微軟小冰也在繼續提升對話精確度。
所以我覺得這種預訓練語言模型,它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型,然後快速產生AI應用。當然,也存在很多的問題:
• 它做一個模型要花1200萬美金,一般的創業公司該怎麼辦?教授學者該怎麼辦?
• 此外,訓練一個模型就要燒掉好多能量,這對於我們節能的未來又怎麼辦?
• 還有,巨頭會不會產生壟斷,只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。
當然,GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值,但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是,AI給社會帶來最大的價值,或者帶來最大的經濟價值,肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多,我們也在繼續投機器人等項目。但是,我覺得今天AI的技術已步入成熟,可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智,就可以看到AI給傳統行業,無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等,都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下,擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力;越晚擁抱AI,生存的空間可能會被進一步壓縮。
李根:怎麼樣才能大家擁抱AI?
李開復:還是要有資料,說了這麼多打雞血的話,但是務實的來說,是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值?大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的,所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的,達成商業目標的脫敏精確資料,而且最好是只有你有,別人沒有的,那你的機會就來了。
什麼樣的公司有呢?比如說銀行、保險公司天然就有,金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點,比如說做工業製造等等,需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車,可能要放很多的感測器,才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的,但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料,趕快想怎麼去應用;如果你沒有資料,快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟
李根:剛才都在談這一年,而新基建被認為會奠定下一個十年的發展?
李開復:我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路,可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料,還有大陸優秀高校培養的高科技人才,這些是最重要的。但其實,還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論,例如美國,奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成,受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比,大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情,用市場經濟來競爭,而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起,很大的程度是因為各地有政府引導基金支持,這樣可以選擇性的去做LP,幫助早期的AI產業能夠創立起來。
另外,“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心,還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實,利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以,當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺,讓創業公司以及大公司能用到,我覺得這就是非常明智的。
當然,新基建裡AI涵蓋的範圍有多大,一些新技術是否有機會納入?可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練,才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了,已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術,是否能有機會能從更高的維度推動,值得期待。
李根:您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”,所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎?
李開復:對,雖然很正面的描述,但是時候了,我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章,裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化,其實一個隱憂就是“工作被資料化”了,可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候,它也會取代很多藍領的工作,白領其實也是一樣的,很多後臺、BPO的工作,在做檔處理的,或者是做客服的,這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點,但這些絕對不符合實際,因為沒有技術是會慢下來的。
AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步,讓它儘快觸達每一個角落。但同時,它所帶來失業的問題,我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是,怎麼樣能夠快速地讓社會認知,繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失,然後如何重新訓練這一批人,幫助他們快找到新的方向,去做更有價值也更擅長的事情。與此同時,大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情,比如藝術、公益等創意和決策類的工作,或者是多和親友相處,結交認識新朋友等等。
這將發揮人類的光芒,我把他稱為一個新的文藝復興,讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在?
▎全球化依然是必然之路,中國大陸軟體將占世界半壁江山
李根:上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端,但這幾年全球化進程似乎受阻?中國創業者想做80億人的生意,但事實證明很難。
李開復:全球化是必然之路,很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的,只有中國人用中國的軟體,但是我們在座的每一位都知道,中國大陸過去10年發生了巨大了改變,這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為,到小米,到美團,還有很多創新的公司,包括我們AI四小龍,這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪,今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強,技術更深,但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下,我們自然也必然會走向全球。
我們怎麼樣走向全球呢?這裡我還要比較務實的說一下,其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美,這其實不現實,因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變,但是我覺得其他的國家和地區,例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區,包括了中東、非洲、南美等,這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且,他們使用美國產品的習慣還沒有固化,與此同時,美國公司不太重視這些市場,但是這些國家的經濟,我們認為未來都會起來的。
所以你剛剛說的“走向80億”,我覺得不現實,但是走向60億是可以的,應該是世界GDP的1/4,人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的,所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口,人工智慧出口,這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過,在10年之內,中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測,但是現在看來我們正在往這個方向去做,而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎,不是說歐美這些國家還是相當牛,而是TikTok在歐美的成功,不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果
李根:剛才開復老師談到現在技術創業越來越難,您還會投技術公司嗎?
李開復:當然投技術公司,我剛剛講的每一句話,都是我們投資的策略,我講了那麼多對機器人看好,我講了對大語言模型特別看好,還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多,創新工場在過去的4年,我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸;未來4年的小目標,先定個3家AI獨角獸公司吧。
李根:但AI深入傳統行業已是趨勢?最近創新工場還投了“農業”領域的公司,這是以前很難看到的。
李開復:你指的是極飛科技吧?但極飛不能按農業來定義,極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛,場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同,比如你想做智慧製造,用AI來做機器人,或者做一個iPhone,做衣服,做鞋子,場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等,較容易批量化大規模作業。
不但大陸是這樣,國外也是如此。目前,農業市場AI滲透率只有大約5%,我們對極飛本身不但非常認可,而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等,在全球幾乎通用,沒有太多語言的障礙。
李根:可以解決80億人的吃飯問題。
李開復:是。(笑)
李根:剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題,不妨讓我們更發散一些,請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”?比如今年最受關注的“線上教育”。
李開復:線上教育中國做的是非常好,互動化很強,而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程,尤其是小朋友的,用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像,未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師,甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍,也更高效。
這種情況下,不但你的成本更低,而且小朋友考試分數更高,也提高了學習興趣。所以“+AI”後的人機互動模式,不僅可以降本提效,還能提升孩子趣味性。
李根:這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大,我們出一個難的,我們說一個雞尾酒如何“+AI”?
李開復:其實雞尾酒肯定是機器調得比人好,因為雞尾酒有不同的成分,機器可以算得更准。但是,我們要考慮的是,如果去酒吧喝酒,可能醉翁之意不在酒,而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了,酒還是要機器來做,歸根結底,機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。
▎找對象也能“+AI”,媒婆AI知道誰最適合你
李根:不知道在酒吧,能不能順便把找對象的問題,用“+AI”的方式解決了?
李開復:這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代,我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象,可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼,攜程比你更知道你想去哪裡,今日頭條更知道你想看什麼,未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。
每一個人這一輩子找對象,可能就是周圍認識的人裡面找,無論怎麼算都是幾萬人,最多幾十萬人。但是,以後AI可能會更瞭解你,瞭解你是什麼人,瞭解你會喜歡什麼物件,它幫你推薦的人,一定比你自己找的人,或者朋友幫你推薦的人更靠譜,更合適。也就是說,你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個,可能是在80億人中幫你選。
當然,最後的選擇權在你手裡,今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個;未來AI幫你推薦的5個對象,會來自於80億人,會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來,一定會更幸福!
▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”
李根:謝謝開復老師,今天時間也差不多了,最後再請您站在明天給一些建議吧?比如站在20年後(2041年)思考,我們該有怎樣的責任和使命?
李開復:對於AI的工作者,我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題,或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控,其實這些問題越滾動越嚴重,我們去怎麼處理?我覺得我們一定要做AI的從業者,就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言,作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情,我一定要捍衛。
做AI工作者其實不是一個工程師,你要考慮到所做的每一個演算法,你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇;可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭;可能會造成某些人終身可能沒法往上爬;可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。
所以每個工程師應該有一個神聖的誓言,應該認真的去用各種工具,來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步,而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任,With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大,責任越大”這句話。
其實AI的工程師、AI的從業者,你們的權力是巨大的,一定要重視自己的責任。同時,確保以後的用戶得到的是幫助和福利,而不是被傷害。
▎One More Thing
最後的最後,還有一個小小小環節,來一次今年的快問快答。
李根:今年最成功的個人股票投資?
李開復:Zoom。
李根:今年最想推薦的一本書或者電影?
李開復:《皇后的棋局》(The Queen’s Gambit)。
李根:今年最有啟發的一次交流?
李開復:跟尤瓦爾·赫拉利,《未來簡史》作者的一對一交流。
李根:到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜?
李開復:中國黑珍珠靠譜,國外還是要靠米其林。
李根:為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi?
李開復:馬斯克有一句名言,我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真,只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功,只是可能會需要5年或者10年。
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新任Google臺灣董事總經理馬大康:現階段全球AI發展仍處於石器時代,未來AI技術將有7大挑戰與新機會
在今年臺灣人工智慧年會上,新任Google臺灣董事總經理馬大康,不僅分享近幾年Google在AI方面的重要進展,並歸納提出7項未來AI技術挑戰與機會,包括建立分散式學習架構、AI偵錯、容錯能力,以及零接觸AI應用新機會等。
文/余至浩 | 2020-11-15
在臺灣人工智慧年會最後一天(11/14),新任Google臺灣董事總經理馬大康擔任活動最後一場壓軸,他現場也分享近幾年Google全球AI方面的重要進展,並歸納提出7項未來AI技術挑戰與機會,包括建立雲端與邊緣的分散式學習架構、加入AI偵錯、容錯能力,以及零接觸AI應用新機會等。
這也是馬大康今年接任Google臺灣總經理一職後,首度在公開場合出席活動,就選在臺灣人工智慧年會。但有別於Google前臺灣董事總經理簡立峰3年前在大會主題演講是以AI在臺灣的新機會為題,馬大康今天則聚焦Google全球在AI方面的最新進展。
馬大康表示,現今Google的AI應用,在大家日常生活已隨處可見,常見如Gmail收信用的過濾垃圾郵件機制,或是全球10億用戶每天用的Google相簿裡的智慧化檢索,都有運用大量AI技術,來提升其服務品質,而且不只加入AI功能,並持續改良,如最早導入AI技術的Google Search服務,近來就透過使用神經網路技術BERT,來大幅改善其搜尋品質,甚至不只能輸入文字查找,現在也能叫Google語音助理幫你搜。除了生活類應用,在其他環境、醫療等全球重大議題上,也都有不少AI應用的著墨。
但講到現今AI的發展,馬大康仍以AI石器時代來加以形容,現階段全球AI發展仍在起步階段,未來還有很大成長空間。他並歸納出7項未來AI技術挑戰與新機會。
首先是建立包含雲端與邊緣端的分散式學習架構。他指出,以往訓練資料量多寡,與AI學習成果會有影響,但未來在模型訓練上,須符合更嚴格相關資料使用規範,像是不只得考慮到資料使用者的隱私權,也得要確保這些訓練完的模型在推論上能不偏頗且符合公平性。為了做到這些事,分散式學習架構的建立,就十分重要,甚至他強調:「這是未來幾乎所有AI學習架構都要採用的新方式。」
以Google作法為例,早在5年前就開始建立分散式學習架構,來優化Android裝置上Gboard虛擬鍵盤的選字建議,他們以聯合學習(Federated Learning)技術設計一套分散式機器學習方法,憑藉不必上傳敏感性資料,而是先在用戶手機上進行模型訓練後,再將訓練完的模型參數與抽像化使用者資訊傳回雲端中央伺服器來優化,藉此達到與集中式機器學習相同的訓練效果,同時又能維護使用者的隱私。接著再將模型優化後的參數更新到每支用戶端手機上。
如今,透過這種分散式學習架構,Google已從全球超過5億支Android手機中持續累積並蒐集其用戶鍵盤使用資料,用於選字AI模型優化。他表示,至今不論是在建議文字、句子,或是表情符號與生動圖片的推薦都有相當出色表現,甚至未來亦可加入影片分享的推薦。
但他也提到目前Gboard的AI應用挑戰,像是在面對一些自創文字或新的符號的學習效果就不是太好,如年輕人常用的火星文或KUSO符號等,導致最後推薦結果並不是很準確。這也帶來新挑戰,他強調,未來10年AI演算法或深度學習模型的發展,不只要做到分析結果的精確,更需要具有偵錯的能力,能從複雜分析過程中找出哪段資料使用可能出錯,以避免產生不正確的推論結果或偏見。
除了以用戶Gboard資料做訓練要確保隱私權,馬大康指出,目前Google所有AI產品或服務,都須符合Google內部一套AI規範的最高指導標準,該規範尤其強調隱私權、公平性、不偏頗,以及妥善使用蒐集到的使用者資訊等,並已落實到旗下所有AI應用或服務的開發上,都要求嚴格來遵守。
馬大康提到第2項AI挑戰,則是要找出新方式,來降低手機端資料的傳遞,避免對於使用者生活造成影響。第3項則是針對重要邊緣裝置,如手機等,當蒐集資料量不夠多時,也需要考慮到一些替代方案的可行性,例如以少量資料依然可達到與用大量資料訓練相同或更好地的AI學習結果。
另外,在分散式學習架構下,雲端AI模型必須有足夠的容錯能力,才能在遇到傳輸資料分析不完整時,減少對其學習效果的影響。他指出,方法之一就是得靠大量裝置端用戶資料的蒐集來改善,而他認為,這樣的高度AI容錯能力的建立,也是未來其研究重要發展的方向。這是第4、5項挑戰。
至於第6項,則是如何讓既有模型學習新字彙或符號,或是運用AI模型幫助大眾判斷假新聞,同樣是未來AI另一大挑戰。最後,因受到Covid-19疫情的影響,也改變人類生活型態,進入到以零接觸為主的新常態,包括遠距工作等,他表示,這也將使得AI應用有所改變,從傳統字彙理解快速演變到聲音及影像的學習,不只技術難度變更高,以後也需要更加龐大的資料量加強模型訓練,這也將帶來AI新機會。
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/141118?fbclid=IwAR16lRIZMIdrH2bb-AkudTXxLv4GYwiY3Tzs6PFL2zUjAVQ9rKfNqFZ_0kU
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