綠色數位轉型文章分享
數位轉型與智慧製造面面觀-15
先知科技總經理 高季安 與 新呈工業總經理 陳泳睿
May 04, 2023
看了一篇文章關於AI的成熟度，我認為很好與數位成熟度比較。在數位成熟度最終達到自適應，也就是由系統自主決策，這也是AI的終極目標。現在的AI 只是一個工具點的解決方案。頂多ChatGPT有達到應用等級，要系統等急需要全面化。
現在AI都還在工具階段，AI要達到系統解決方案才能顛覆產業。
現在工具階段可以稱為點解決方案The Point Solution (如圖一), 第二階段為應用解決方案 Application Solution, ChatGPT可以算是這一類。第三階段是達到系統解決方案，AI 可以全面階段決策與執行。
圖1. 數位轉型成熟度企業結構構面4:文化構面
愛迪生在1879年就發明瞭電燈，可是過了20年，美國才只有3%的家庭用上了電。到1890年，美國工廠只有5%用上了電力；甚至到了1910年，新建工廠還是優先採用蒸汽動力。這是為什麼呢？《權力與預測》(註) 這本書認為，通用技術要真正發揮生產力效能，需要經過三個階段。
1.第一階段叫「點解決方案（The Point Solution）」，是簡單的輸入端替換。燈泡比蠟燭方便一點，用電力做動力有時候會比蒸汽動力便宜一點，你可能會有替換的意願。你的生活方便了一點點，你的成本降低了一點，但是僅此而已。
2.第二階段叫「應用解決方案（The Application Solution）」，是把生產裝置也給換了。以前的工廠用蒸汽動力都是一根蒸汽軸連接所有機器，蒸汽一開所有機器都開。改用電力之後，工廠發現如果每台機器都有獨立的電源，那就完全可以用到哪台開哪台，這豈不是更省錢嗎？這並不容易，因為這意味著你必須對機器進行改造，什麼機床、鑽頭、金屬切割器、壓力機，都得根據獨立電源重新設計。這是需要時間的。
3.第三階段叫「系統解決方案（The System Solution）」，是整個生產方式的改變。蒸汽時代的廠房，因為要用到蒸汽軸，所有機器都必須佈置在中央軸的附近。用上電力，你可以隨處安裝插頭，機器可以放在工廠裡任何一個位置，那麼你就可以充分利用空間，沒必要把所有機器集中在一起。這就使得「生產流水線」成為可能。這已經不是局部的改進，這要求生產方式和組織方式都得到系統性的變革。
AI也是如此。目前為止，我們對AI的應用還處在點解決方案和一定的應用解決方案階段，還沒達到系統解決方案。這就是為什麼AI還沒有發揮最大的作用。
從商業角度看，AI，到底是什麼東西？《權力與預測》這本書認為AI是一個「預測機器」。三位作者沒有討論像ChatGPT那樣的生成性語言模型，這本書是專注於像發現新藥、推薦商品、天氣預報那樣的預測性AI應用，而這些應用的確也是商業化程度最高的。
比如你向螞蟻金服申請一筆貸款，你不用等，它當場就能審批，這就是因為AI能根據你的記錄預測你的償還能力。預測是決定的前提，AI預測能改變人們做決定的方式。當電力被廣泛應用以後，人們對電力的應用，和電力的來源，就脫鉤了。你不用關心發電廠在哪，你不用管電是怎麼發的，你的廠房可以開在任何地方。那麼我們可以設想，當AI被廣泛應用的時候，預測，和決定，這兩件事也可以脫鉤：你不用管AI是怎麼預測的，你直接根據預測做決定就是。
下一篇文章，我們將有更多的例子來討論這三個階段的例子。
註: 權力與預測: Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb (2022), Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, Hardcover
作者已盡力查證相關資料來源，若是讀者對此系列文章有任何資料來源的指正或其他意見，歡迎提供正確資料來源與建議，請投書: fs-tech@fs-technology.com 。
由於篇幅限制，若讀者針對數位轉型(例如人工智慧或物聯網) 相關議題有興趣或想共同進行合作，皆可與先知科技聯絡 (fs-tech@fs-technology.com 或http://www.fs-technology.com/)。
E-mail： fs-tech@fs-technology.com