受訪者：陳昇瑋，台灣人工智慧學校執行長、玉山金控科技長

時間：2020年2月25日 下午14：00-15：30

地點：玉山金控

整理：張運宗

 

台灣人工智慧學校

 

　　AI的門檻很高，影響又特別的廣。　可以想到十年後，不會有人不受到AI的影響，就像網路一樣，沒有人能逃離網路、手機。　AI的影響又很深，全世界可能幾百個、幾千個的職位將會消失，有些舊的產業可能變得沒有價值，有一些新的產業卻會冒出來；這樣的影響可能是幾兆、幾十兆美金的改變。　

 

　　然而AI做為一種技術，人人都知道，卻沒有人真的懂，每個人對AI的想像都是不一樣的；大概100個講AI的人，99個不懂在講什麼。　

 

　　AI發展迫切所需，怎麼辦？　2017年年初，我跟中研院孔祥重院士、廖俊智院長討論，一致認為這是一個對的時機點，一定要做一些事。　我們先組一個團隊，用AI技術幫助十數家製造業解決問題，包括金錢、人力的節省，且讓產品變得更好。　經過半年，成效顯著，證明運用AI不是學術理論而已，它絕對有用。　下一步的問題是，怎麼讓幾千家公司一起進來用？　2017年中的時候，全台灣熟悉AI的人頂多幾百個，太少了，一定要培養人才。　台灣人工智慧學校（AIA）應運而生。　

 

　　台灣亟需人才，行動一定要快！我們當下決定不拿政府一毛錢，直接運用手邊的資源將學校辦起來，當捐款陸續到位時，我們已經培養了一、兩千人。　AIA見報後，台中市長林佳龍馬上提出邀請，我們應承的同時，想著竹科需求應該也很大，台中、新竹就同時開辦。　正式開學當日，前科技部長楊弘敦說南部也需要。　

 

　　AIA從台北開辦到遍地開花，規模之大超乎預期，然初衷不改，我們希望可以幫台灣一臂之力，至少當各行各業的領袖真的下定決心的時候，不會因為欠缺人才而停止追趕的腳步。　

 

 

business model的革新

 

　　雖然需材孔急，但其實台灣人很聰明、資質很高，加上好的訓練，培養人才不是難事。　相對的，從企業發展來看，business model轉換才是最難的突破，也是台灣產業長期以來難以轉型的關鍵。

 

　　台灣產業的利基長期以來是靠強大的運營效率（operation efficiency），而不是商業模式上的革新（business model innovation）。　我們不是推出一個全世界從來沒有人想過的產品來賺錢，而是當別人想出來的產品需要製造生產時，我們做的更具效率、更好品質，更高CP值；台灣產業的主力大多是基礎設施的一環，專注的是製程方法的創新，而不是產品的創新。　從IT的角度來看，基本上就是做到穩，不須要做到快、不須要探險、不須要變化。　

 

　　如果社會的期待、企業成功的商業模式，只是基礎設施的運營效率，那麼，如何期待企業主做出改變？

 

　　這個世界變變化太快，改變是唯一的不變，AI只是一個比較強的disruptor，但是有太多的disruptor，國際市場間的競爭者，無論實用性，或技術性人員都比我們強太多了。　一個簡單的例子，台灣沒有幾個公司會用雲。　2008、2009的時候，台灣哪家公司是靠雲賺錢？　幾間電子大廠都是靠雲的伺服器賺錢。　也就是說，台灣根本沒有發展AI，而是因為AI快速發展，大家才開始注意到。　

 

　　實際上，類似產業轉型的問題已經存在好幾十年了，各界探討多年，知道問題在哪裡，只是難解而已。　

 

　　若想讓business model朝往「革新」轉換，必須要能適度的奉獻，也就是不要算ROI（Return on Investment，投資報酬率）、ROE（Return On Equity，股本回報率），要給一些時間、一些空間、一些資源。　但是台灣賺錢的公司幾乎沒有人要做這種事，宏碁的研發經費不到1%，而Google、Facebook、Apple的研發經費是15%！事實上，除了台積電以外，台灣其他公司的R&D基本上都不到5%。　今天，代工的獲利很低，大家都是在刀口上求生存的，每個人都在講轉型，但innovation、R&D經費到底佔多少投資比例？　不投資innovation就不會靠innovation賺錢，這是很簡單道理。　

 

 

只講AI太危險

 

　　今日大家普遍認知到資料的價值，但，資料只是一個必要條件，而不充分。　因為要讓資料有價值的話，必須讓人去解讀，判斷應該要做什麼事，解決什麼問題，並進行判斷。　所以，這幾年，成立AIA後，每個人看到我就會想到AI，但我不會只講AI，因為只講AI太危險。　

 

最重要的還是business model。　

 

　　台灣曾是紡織王國，紡織業的機器價格在過去幾十年裡，可能滑降十倍、百倍，紡織業有因而賺錢嗎？　沒有，卻被逼得只能一直往前走，直到走不動為止。　可怕的地方就在這裡。　如果今天板金業用AI，很有用，然後把所有作瑕疵檢測的人都解雇，真的就會賺錢嗎？　其實根本不會！這是很可怕的事情，也是為什麼不能只談AI的原因。　

 

　　為什麼不會賺錢？　關鍵在於當買家發現你擁有降低成本的能力後，就會開始砍價錢。　本來做一件產品成本要50塊，可能因為運用AI，變成30塊，成本降低後，價格隨之降低，受惠的可能是買家、下游或消費者，而不是生產者。　好比我們現在買衣服很便宜，紡織業卻往下坡發展。　

 

　　企業如果一直談AI，沒有談business model，沒有談數位轉型，沒有思考如何創造價值，這非常危險，甚至加速死亡。　過去產業為了競爭而降低成本，50元降到20元可能要花10年，現在用了AI，可能只須要1年，但成本降低有一天會到極限，然後呢？　這時候，別家企業找到新的方法或不一樣的model，繞過上中下游，直接走向客戶，你的成本降低又已經到達極限，只剩走向末路一途。　

 

　　當大家認知到AI的重要後，就不能只是持續教會AI，應該要開始準備進入下一個階段。　

 

 

數位轉型的定義

 

　　談AI所帶來的business model，普遍很自然地想到「數位轉型」，沒錯，但就像AI一樣，這是一個說來簡單，卻又很難懂的概念，絕大多數的人都誤會「數位轉型」的意思。　很簡單的一個問題：「數位轉型」（Digital Transformation）跟「數位化」（Digitization）有什麼差別？　

 

　　「數位轉型」是對付數位顛覆（Digital Disruption）的一連串的動作；它跟數位技術（Digital Technology）有一點相關，但是關連不大。　企業通常希望引入新的先進技術，像是AI等數位技術（Digital Technology），來帶動法人轉型，這是一個誤會。　

 

　　真正的數位轉型，是當AI、5G等新的數位技術帶顧客的期待改變的時候，企業必須要改變人力、組織、流程、文化，以新的business model能夠面對/回應新的市場的期待。　原本自認有價值的地方，可能因此而改變了，但也能藉此找到新的價值。　這種價值轉化的過程才是數位轉型真正的定義。　

 

 

關鍵就在「需求」

 

　　技術創新確實也是數位創新的一部分，但數位轉型最成功的都是在business model上。　前面說過，數位轉型是針對數位顛覆的一連串動作，何謂「數位顛覆」？　比如說賣的對象不一定是賣的對象。　有沒有可能客戶要A，你可以做一個A給他，也可以做一個完全不一樣的B給他，但是完全符合他的需求。　關鍵就在「需求」，應該看WHY，顧客需求什麼，而不是WHAT，顧客要什麼。　有時候顧客有某個痛點，他自己並不知道，因此，如何更好解決他的痛點？　

 

　　哈佛希奧多．李維特教授（Prof. Theodore Levitt）說過一句很有名的話，「People don’t want quarter-inch drill bits. They want quarter-inch holes.」顧客為什麼要買電鑽？　顧客真的很喜歡電鑽嗎？　沒有人喜歡家裡有電鑽，鑽過一次後，絕對不會鑽第二次，煩死了，對不對？　顧客只是希望家裡的牆上有洞，如果牆上可以有洞，且又便宜的話，絕對去買洞，絕對不買電鑽！顧客的需求是洞，而不是電鑽。　如果做電鑽的企業，永遠只看到電鑽，而不懂得創新，那就只是個設備商。　

 

　　再舉一個有趣的例子。　加油站每天都在想顧客想要什麼，一直覺得顧客想要比較近的加油站，所以不停設加油站；甚至在基礎設施上不停地創新以吸引顧客。　但是，顧客喜歡加油站嗎？　不是！喜歡汽油嗎？　也未必。　顧客的需求是車子油箱裡面要有汽油。　國外有公司利用GPS定位，每輛車都有密碼，時間一到，就會有人來幫你加油。　因為公司省掉加油所需的基礎設施，不僅油價很便宜，顧客還省掉找加油站的時間。　這是一個很有的商業創意，但這是技術上的創新嗎？　不是！這就只是數位轉型的很多種變形的其中一種。　

 

 

只講數位轉型也很危險

 

　　就像只講AI一樣，一直講「數位轉型」也是一個很危險的事情，因為如果只是引進軟體、技術，這仍只是「數位化」。　

 

　　Charlie Munger在《Poor Charlie’s Almanack》一書中曾提出「鐵鎚人」（Man-with-a-hammer）的概念，意思是說，如果你握有一把鐵鎚，看到什麼東西都像看到釘子，都想敲下去；因為你握的是鐵鎚，只懂得鐵鎚。　同樣道理，如果只講AI，每件事情只想著AI的話，那麼，我們試著提問，大家都在談數位轉型，當把AI拿掉後，還能不能知道該做什麼？　如果把AI拿掉就什麼都講不出來，那就是很危險的一種數位轉型，甚至可以說，那是假的數位轉型，只是想引進數位技術而已。　

 

　　數位轉型剛開始的時候，可以運用工具，但到中段，往往就必須找到痛點，重新修改流程。　例如，決策的新流程是什麼？　校長是否聽得見基層職員的聲音？　要花多久時間才聽得到？　每一層級的自主權是否有效執行？　接下來，組織化的問題，這是一個好的組織嗎？　靈活的組織嗎？　能夠符合學校、產業等各界的期待嗎？　執行者是一個適合的處理者嗎？　能夠引進對的人或單位嗎？　能否接收到各種想要做的事情嗎？　

 

　　所以，藉助工具只是數位轉型的起步之一，最重要的關鍵是在組織和流程的改變。　不僅企業轉型真正的問題不在AI、台灣的問題不在AI，社會的問題不在AI、政府的問題也不在AI，而是結構上的系統無法面對世界的改變。　

 

 

當大家不再談AI

 

　　台灣每次面對重大的新技術來臨時，總是比較後知後覺，行動力不足。　這一波數位轉型，走得快的國家、企業大概在2010開始實施，再快一點者在2010前就開始實施了；比較慢的都是這幾年才開始，當然，一定還有更慢的。　

 

　　AI的發展經過幾波的起伏，「強AI」還只在小說裡、在想像裡，但它不可能再往下滑，或許有一些事會泡沫化，然而AI已經進入我們每一天的生活是毋庸置疑，只是自己沒發現而已。　

 

　　只是AI的發展會變慢，慢慢往上走，直到大家意識到它在生活中不可或缺。　有一天，大概十年吧，大家不會再談AI，就像現在不會有人一直講我家有一台彩色電視，我的電腦可以上網一樣。　

 

　　企業必須加快腳步，否則等大家不再談AI時，才發現錯失良機，再想做什麼事，可能一切都太晚了。　我現在管兩個單位，樓上樓下，一個做數位轉型的，另一個做AI的，如同我講的，數位轉型遠比AI重要。　數位轉型的關鍵在於，企業人力、組織、流程、文化的business model的改變創新。　

 

 

圖說：2018年8月18日AIA台中分校開學典禮。　（右至左）孔祥重院士、陳昇瑋執行長、蔡明順營運長。　

附註：本文相關論述，亦請參見「以為有AI就是數位轉型？這樣用AI反而可能害了你！」（《天下雜誌》，693期，2020.3.9。）

 

 

 

 

---