新日微信20170528

場域、平台、資料庫

最近有關人工智慧的議題與傳播實在有點太熱了！熱到鋪天蓋地的各類資訊中充斥著AI、充斥到令人不知所措、充斥到合理懷疑擦鞋童是否也能聊上兩句AI。根據維基百科的定義，擦鞋童理論（Shoeshine Boy Theory），又稱零股理論（Odd Lot Theory）是1927年由甘迺迪政治家族Joseph P. Kennedy, Sr.所提出，是一種股市理論，意指當擦鞋童都在討論股票投資的時候，就是股市交易達到最高峰之時，之後就會下跌。這種類似鐘擺效應的現象，存在於生活的各個面向，當六十年來的人工智慧技術終於等到天時、地利、人和匯聚大爆炸的這一刻。

壞消息是，從國際科技應用的報導中，智慧滲透進入交通運輸、醫療照護、能資源管理、災害防治與氣候變遷等治理領域，從研發投入低科技整備度（Technology Readiness Level）到商業運用與回收的高科技整備度階段，漸有佳作出現。尤其是面對中國大陸在官、民雙方都極力發展AI，在BAT所掀起蛙躍式的支付、數據、商務整合，反觀台灣，許多有識之士對於台灣現行AI的龜速發展多抱持憂心的看法。既然群眾觀點決定了一個商業模式（以及其後台的技術整備度）能否成功，看來這一次來勢洶洶的AI，從想像到實現改變人類生活的或然率比前幾波都高出不少，對台灣AI發展的焦慮就逐步上揚。

好消息是，由於體系過於龐大，似乎個個有機會、人人沒把握。Amazon於上週於紐約市開了第一家實體書店，根據網路上各種資訊彙整，新的服務模式與傳統實體書店的經營模式相較，多了好幾道O2O的手續，不禁令人費解其服務設計背後更大的圖謀。畢竟，Amazon以其顛覆式的電商已淘汰了傳統實體書店多年，並將其電商業務擴散至許多其他零售業務領域，十幾年來所精進的線上能力，結合O2O的新發展重返凡間，摧毀的力度已非顛覆可比擬，難怪投資界的大腕都紛紛懊惱當年錯看了Jeff Bezos。相較於三月地發佈Amazon Go的人性化（Just Walk Out技術平台），實體書店的設置必奠基於過去十幾年Amazon在線上零售、物聯網應用、商業大數據分析的綜合實力，帶來進一步的產業衝擊。

相較於O2O經營，線上商業活動難度要相對低，將企業的流程梳理順了，以軟體的決策取代人的決策，效率自然提升，這是人工智慧取代人的第一代系統。從想到邁向做到需要場域，在滾動式修正中不斷與消費者對話、並提升服務品質，所幸線上的成本在十幾年來生態系日臻成熟的發展中，在外部化的資源澎湃趨勢下不斷下降，從實作中累積經驗，快速從經驗曲線溜滑梯的下溜過程中提升成熟度與競爭力。場域，對於任何服務設計至關重要的元素，在台灣的發展中卻存在著處處門檻，似乎每一次測試服務創新時，都得要重新來過，難以從既有的商業成果（賺到）中不斷堆疊新的測試場域，是目前台灣要從場域中累積數據，再邁向人工智慧的決策支援，第一個要克服的障礙。

尋找共通性，是建構平台經濟的必經之路，也是台灣欲發展數據經濟（Data Economy）第二個要克服的障礙。因為，民間業者沒有能力建構發展數據經濟的大環境，而台灣目前專案導向的政策發展與資源配置，制約了計畫之間尋覓共通性的空間。個人曾在科技部前瞻司的會議中，建議科技部要發展AI，需要先就政府研究資訊系統（簡稱GRB）發展AI，成千上萬的研究人員在數十年來做出來的研究計畫，除了發表在國際期刊上為國爭光外，如何佈局現在見樹不見林的研究計畫格局，從新的AI應用中為產業競爭、社會發展與環境永續鋪陳搭建平台的路徑，宛若摸著石頭過河般，計畫成果如何不如大王椰子般筆直豎立、也能如榕樹般地盤根錯節發揮綜效，同時也氣根落地般繁衍不絕，值得好好採礦。這只是將政府多年投資的寶庫好好探勘、發揮產業與社會的一個小小的AI範例。

當然，數據經濟的核心在於資料庫，任何場域的建置與平台的搭設，目的只有一個：搜集數據。有了數據才能再往下一個階段邁進：數據分析，企盼從宛若採礦般的數據分析，被視為比石化經濟更具推升力度的下一代經濟動能。從個人電腦觸發的資訊社會發展，近四十年來似乎只勾勒出一個輪廓，互聯網與物聯網不斷推升數據能嘉惠人類生活的高度。台灣錯過了一代又一代，在AI震天尬響之際，我們需要更清澈的思緒因應，從資料庫的終極目標拾階而下，經過平台回到場域，一階、一階扎實地鋪設，才不會再錯過這一波！