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【AI 的挑戰與衝突｜科技經濟社會產業】
科技發展效率
隨著電腦運算速度提升，
海量的數據資料需要更有效率的解讀方式。
舉例來說，
NASA的克卜勒任務(Kepler Mission)，
需透過天文望遠鏡從145,000萬顆恆星中來尋找類似太陽系的恆星系統。
透過Google的AI對觀測數據進行掃描，
2017年從過去被忽略的訊號中，
成功找到2500光年外的克卜勒90恆星系統的第八顆行星。
除了天文領域發展，
包含材料科學、基因科學等，
任何涉及數據分析的研發項目，
在AI的輔助下都能更有效率縮短研發時間。
共享&平台經濟
AI的出現也孕育出共享經濟與平台經濟，
尤其在新冠疫情的環境下，
人人都叫熊貓與Uber eat的外送服務，
買東西透過PChome、天貓、亞馬遜網路訂購。
未來如果恢復海外旅遊，
Airbnb、Klook等訂票平台相信也會是許多人的首選工具。
消費者能更精準的被滿足消費需求，
商家的資源分配也能更有效率，
更加速這種新經濟模式的發展。
生活環境變遷
AI是否將取代人類？
一直是各界都關注的議題，
可以肯定的是高度重複性的瑣事必然會被AI取代。
但以正向來思考，
讓AI作為輔助的腳色仍是利大於弊，
試想，
當有一台家庭助理幫我們處理各種生活瑣事，包含：
水電費繳交、冰箱需要補貨、房屋安全檢測等。
除了提升我們的生活品質外，
人們也將有更多的精力集中在更有創造力的事物上。
AI產業發展關鍵
AI作為輔助腳色在各行各業，
協助提升資訊精確度、資源有效分配，
但前提是須建立大量的數據資料。
前面提到的Google AI能找到行星，
也是先在NASA的數據庫做過深度學習後，
才實際進行資料分析。
因此數據庫的建立成為產業發展關鍵，
以淘寶為例，
其網站日瀏覽量超過1億人次，
年交易額更超過1兆人民幣，
使其擁有超越亞馬遜的零售市場數據。
百度旗下搜尋系統月活躍使用超過6億人，
也使其擁有龐大的使用者行為數據。
近期正夯的語音技術，
也由科大訊飛穩坐中文智能語音寶座。
由此可見在AI產業的發展上，
數據量的多寡將是主導該產業的關鍵。
（以上資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人請自行承擔交易風險)
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