靠AI轉型、台灣企業只剩10年準備 - 工程師

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By Annie
at 2018-02-08T13:39

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[情報] 靠AI轉型、台灣企業只剩10年準備

http://bit.ly/2nKl8x4

資誠聯合會計師事務所(PwC)發布「AI機器人真的會偷走我們的工作嗎?自動化對工作
之潛在影響」研究報告,分析全球29國超過20萬名勞工工作任務和技術,就不同性別、年
齡與教育程度,評估自動化在西元2030年可能對各產業勞工的潛在衝擊。

因應人工智慧(AI)發展帶來的自動化趨勢,台灣僅有10年時間可準備,政府、企業、工
會和其他組織,都須增加投資教育和技能,以幫助勞工在職涯中適應技術變革。另外也很
重要的是,工作的總需求水平必須保持在高水位,以便創造新的就業機會。例如,可透過
增加公共和私人基礎設施,投資在交通和住宅等領域。

報告指出,自動化對工作帶來的衝擊分為三波,第一波是演算法衝擊,第二波是增強效益
帶來的衝擊,第三波是自主化衝擊。

首先,演算法的衝擊已在進行,主要是透過自動化分析結構化的數據,及執行簡單的數位
工作。據報告指出,這波創新浪潮可能會在2020年代早期到來。

增強效益帶來的衝擊也已在進行中,但到2020年代晚期才會成熟。這波重點是重複性工作
和資訊交換自動化,及空中無人機、倉儲機器人和半自動車輛進一步發展。

最後一波的自主化衝擊,到2030年代中期逐漸成熟。報告指出,AI將越來越能分析多個來
源的數據,並在沒有或極少人為干預情況下做出決策並採取行動,例如完全自主的無人駕
駛車輛可大規模運行。

報告提及,到2030年代中期,現有工作高度可能被自動化取代的比率,將因不同國家而異
。在東亞和北歐的平均教育程度相對較高的經濟體中,估計只有20%到25%左右。不過,東
歐經濟體的工業生產更容易自動化,可能有40%以上的工作會被機器人取代。

各個產業工作受自動化影響的差異很大,工作高度可能被自動化取代的比率最高三名依序
是運輸與倉儲業(52%)、製造業(45%)和建築業(38%);最低的是教育業,僅有8%;次低的
是人類健康與社會工作(21%)。

PWC表示,雖然自動化可能造成某些工作被機器人取代,但自動化的新技術將帶來更大和
更富裕經濟,可望創造新就業機會,且新的就業機會很可能會超出被機器人取代的工作。
從數位革命發展至今,甚至到2030年代,自動化都不至於導致大規模技術失業。

AI技術每天都變得越來越複雜,企業需要了解未來在何時何地可能受影響,提早了解自動
化帶來的風險和機會並預作準備。

http://bit.ly/2nKl8x4

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All Comments

Zanna avatar
By Zanna
at 2018-02-11T10:36
炒作
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By Dora
at 2018-02-13T04:37
會計師事務所最懂AI
Brianna avatar
By Brianna
at 2018-02-16T02:15
AI喊了幾十年了,從圖靈就開始做了
John avatar
By John
at 2018-02-16T15:15
雖然很久以前就有 但當時的硬體跟現在的硬體能比嗎?
Carol avatar
By Carol
at 2018-02-19T23:52
以前又沒有這麼強大的老黃跟TPU
Jack avatar
By Jack
at 2018-02-21T17:32
而且光論神經網絡發展 以前是單純的神經網絡 現在發展到
多複雜 CNN RNN GANs 加上增強學習那邊的發展 能一日而語
嗎?
Tom avatar
By Tom
at 2018-02-23T03:19
人工智慧不是只有類神經網路,幾十年來其他研究才是主流
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2018-02-26T16:38
Then? 沒人說忽略了ML大範圍的Q-learning SVM stochastic
decision tree等等的發展吧?重點應該是 與其一直說以前
就有 不如好好認真看看今日的發展對人們生活的改變 比如
以前估狗這麼強大嗎
一味矇住雙眼 跟 一味跟風盲從都是不好的
Hedda avatar
By Hedda
at 2018-03-01T04:51
AI一直都很重要,你家洗衣機也有用AI,你會想裝1080在洗衣
機上面嗎?砸計算量的話深藍就幹過了
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2018-03-04T14:49
AI一直都有進展,DNN只是其中一個里程碑,沒啥特別的
Noah avatar
By Noah
at 2018-03-09T07:07
算量力一直以來都不是全部 演算法才是重點 但如果沒有算
量能力 再好的演算法也難研究發展證明也難應用 誰說洗衣
機不能應用 誰說輕量型的邊際運算不會普及 讓我們生活更
聰明方便有效率才是重點 但並不是為導入而導入 現在的重
點該是了解技術能為自己的產業工作做到多好的改善與改變
而不是一味待在過去 守舊不是壞事 但是要都了解了才選
擇守舊 那才是真正的與時俱進
Frederica avatar
By Frederica
at 2018-03-09T11:42
沒啥特別的?語音辨識技術 聊天機器人 能一直改善的視覺
辨識 文本產生 自動語言翻譯學習 人臉自動產生 這些以前
能靠數據做到會自我改善的表現?
Ida avatar
By Ida
at 2018-03-10T01:10
別擔心 等軟硬體成熟了 台廠再跟進metoo costdown! WIN
Carol avatar
By Carol
at 2018-03-12T05:29
你說的應用2012年前都有了喔,我以為衡量演算法好壞其中一
個指標是複雜度,好的演算法不需要大量硬體資源也能跑
Brianna avatar
By Brianna
at 2018-03-16T15:51
svm早就落伍了 現在很多商用的都是dnn
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2018-03-21T10:53
凡事都有階段性的發展 一直一直往前走的 不可能一蹴而就
而軟硬體互相的搭配發展進步 不可能就斷定日後就不會更
好 而與其去鄙夷否定 不如拋下驕傲 正視 才是重點
Elizabeth avatar
By Elizabeth
at 2018-03-25T18:28
早期的圖像語音識別應該是爛到有目共睹。目標的確不是
新的,但是DNN逐漸成熟後這些成果都大量進步,的確DNN
不是就代表AI,但他的貢獻我想不是普通而已。
Ida avatar
By Ida
at 2018-03-28T01:28
想做永遠不嫌晚...但問題是老闆不想花錢!
Jacky avatar
By Jacky
at 2018-03-28T04:45
AI是不是雷不知道 還沒出現殺手級產品 目前應用炒股蠻威
Kyle avatar
By Kyle
at 2018-03-31T01:49
87pwc
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By Emma
at 2018-04-01T19:29
現在洗衣機應該很少有人工智慧喔 只是一些指令而已

【郭董撒錢片】收購威州土地設廠 小農

Lucy avatar
By Lucy
at 2018-02-08T08:46
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By Ingrid
at 2018-02-08T05:31
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聯發科組織調整 傳台積人馬加入

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By Freda
at 2018-02-07T23:52
※ 引述《tosay (12333)》之銘言: : 台GG跟客戶的模擬對話 : 客:你們wafer真的有夠貴,能降價嗎 : G:我們毛利就是抓這麼高 : 客:你們能幫我們調一下瑞捨皮嗎 : G:不行歐...我們都是屎顛達 : 客:你們抓這麼高我們IC都快沒毛利了,也不能調製成,不然我們下別家 : G:好的...不過提醒您,要是轉單,之後不是那麼容易轉回來歐 : 客:... : G:我們產能很滿的, ...