【內容1】
給決策者的AI 應用實戰分享
隨著科技的迅猛發展，人工智慧（AI）已經走出科幻小說，成為現實生活中的日常。《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》這本書，是從科技發展的歷史大週期為起點，帶領讀者逐步走進AI 的世界，尤其是如何掌握低垂果實，利用AI 加速企業升級，成為這個「它時代」的贏家。
從1940 年的初始計算機時代開始，到當今爆炸性增長的AI 應用，資訊科技主導著近一個世紀的歷史發展軌跡，每一步都徹底改變了經濟模式和人們的生活，而且變化越來越快，影響越來越深入。向來對世界局勢敏感的臺灣企業界，也高度關注AI 科技的發展，高達76% 的臺灣企業經營者具有此危機意識，遠高於全球平均的45%。當全球企業紛紛投入AI 技術的研發和應用之時，擁有科技產業環境優勢的臺灣企業，當然也不應落後。
那麼，臺灣的企業都把AI 應用起來了嗎？
答案是「遠遠沒有」，臺灣的企業在過去一年中採用生成式AI 的比例只有14%，遠低於全球平均的32%，而在運用AI 改變公司策略的比例，也只有全球平均的三分之二。
這兩個數字顯示，臺灣企業經營者的大腦很焦慮，手腳卻不知從何處下手。
這就是我們決定將這本書出版的起心動念，臺灣企業需要的不是AI 焦慮，而是策略框架、應用指引與解決方案！
深入且實際的AI 應用指南
這本書是我們兩個聯手，前後耗時2 年收集資料、撰寫、編輯的作品，深入探討AI 人工智慧對臺灣帶來的重大機遇，尤其在企業應用面多所著墨，同時也提供實用的AI知識和應用指南，對於關注「AI 如何在產業落地」的讀者將助益很大。特別值得一提的是，本書有幾項富原創性、與眾不同的洞見：
1. 第一本聚焦於臺灣企業AI 應用的書籍
解答了企業想要應用AI，卻找不到切入點、缺乏策略框架、沒有本地成功案例佐證等問題，促進臺灣企業快速掌握AI 這個時代機遇。
2. 提出「資訊科技5 大週期論」
我們從1940 年代的初始計算機時代開始，分析了IT 發展的4 大週期，並提出AI 時代將是第5 個週期「它時代」的觀點。每個週期都帶來了巨大的變革，而AI 時代將更為劇烈，對全球經濟和社會產生深遠影響。所謂「以古為鑑，可以知興替」，掌握了資訊科技的歷史脈絡，就更能洞察未來的發展趨勢。
3. 提出「企業應用AI 的五維度」
我們提出了一個企業應用AI 的五維度策略框架，包括提高員工生產力、串接數位平台、連結AI 生態圈、企業專屬模型，以及AI 倫理。這個框架旨在幫助企業全方位思考AI 戰略，並在不同維度之間找到獨特價值，以實現AI 應用的最大效益。
4. 釐清人工智慧的本質
有別於科幻小說為了製造張力而將AI 擬人化，或者部分專家分不清楚「智力」與「意識」的區別，本書特別深入探討了「智慧」的本質，提出「智力」與「自我意識」是兩個獨立維度的創見，並分析了AI 在這兩個維度上的發展趨勢。這個觀點有助於讀者更加深入理解AI 的潛力和限制，也解答了如何確保AI 對人類有益的問題。
5. 對資訊科技發展趨勢的獨到洞見
我們兩個都曾經是頂級軟體工程師，目前也是數位原生的企業高階主管，因此對於資訊科技發脈絡有屬於我們自己的洞見，包括：資訊科技突飛猛進的底層邏輯為何？大家熟知的摩爾定律，為何幾乎只在半導體行業發生作用？ 1980年代的IBM 為何開放個人電腦架構？ 1977 年的第一代Apple 電腦，到底是創新了什麼？對於想要了解資訊科技發展趨勢的讀者來說，非常具有啟發性。
在挑戰與機遇中，抓住AI 潛力
如果您是執行長（CEO）、資訊長（CIO）或其他高階管理人員，這本書將幫助您洞察AI 技術的潛力，並掌握如何在公司層面上制定的AI 發展計劃，進而達到降本增效，提升公司整體競爭力的目標。
負責資訊技術研發的IT 專家和數據科學家，書中的實踐指南將引導您思考應用AI 工具和平台的架構。
此外，本書也為非IT 部門主管，提供AI 如何革新業務流程、提升工作效率和創新服務的具體案例，讓工作者可以在日常工作中更有效的利用AI 技術。
對於AI 有興趣的個人和學生，也會發現這本書提供了豐富的基礎知識和實際應用示範，希望能激發大家的創新思維，為接下來的研究或職業發展奠定堅實的基礎。
衷心期盼，每個人都能在這個充滿挑戰與機遇的「它時代」中，抓住AI 帶來的巨大潛力，共同迎接已經在發生的AI 轉型。
【內容2】
為何AI 應用目前為止還是雷聲大、雨點小？
從2022 年初開始，就有很多人預言2023 年是「生成式AI 元年」，企業應用將百花齊發，但現在回頭看會發現雷聲大、雨點小，為什麼？我們認為背後有幾個重點：
AI應用當前面臨4難題
1. 大型模型錯誤率仍高
生成式AI背後的GPT-4、Midjourney等大型模型，雖較前一世代AI有跳躍式的進步，在許多任務表現上很突出，讓人驚呼連連，但退一步看，實務上犯錯機率還是偏高。
以大型語言模型（LLM）來說，真實情境中，可能十次中就有一、兩次碰到胡說八道的情況，尤其是公開資料較稀缺的主題，很容易得到「自信滿滿的瞎掰」。大型圖片模型方面，則是幾乎無法把關鍵細節畫好，例如人類的手、耳朵等。所以此刻的生成式AI就像是在某些領域才華洋溢，但卻常常失言、處理不好細節的人才，對企業來說，當然比較難以直接運用。
2. 美國模型不符合他國價值觀
另一方面，當今主流的大型模型，多是以「美國價值觀」為核心訓練而成的。這就像是一個從小在美國長大的人才，雖然中文學得不錯，甚至還可以吟詩作對，但真正請他負責產製中文內容時，就會發現作品常跟企業想形塑的品牌、文化，有些奇妙的不相容情況。
3. 人機協作導入不易
像這樣有其強項、但也有致命傷的人才，如果企業要運用他們的長處，同時避免短處帶來的問題，通常需要有對的主管、同事去協助，給予他們正確的指令，以及檢視、修正
其作品。
轉換到資訊系統的世界，等於是要開發完整的「人機協作」流程與介面，同時也要讓同仁們習慣新的工作模式，這當然不是一時半刻就可以大規模導入的。
4. 生成式AI 仍在快速迭代中
最後，就是正當企業研究如何將現有AI 模型化為所用的同時，開發大型模型的相關新創、企業也持續投入在下一世代模型的訓練。換言之，如果企業為了彌補現有模型不足而做的投入、流程改造，恐怕在半年、一年後新版模型問世，又要再來一次！對企業而言，這樣的投資回收期不僅太短，風險也太高。
結論就是：長期而言，AI 勢必將改變這個世界，企業在此刻不能不開始熟悉AI 的應用，但由於上述4 大難題，導致企業應用AI 到目前為止還是雷聲大、雨點小。
在這樣的情況下，建議讀者可以從接下來要介紹的5 維度策略框架中找出自身企業的利基，選擇「從藥到病除、短期見效的特殊場景」入手，效益較佳。在正式進入5 維度策
略框架前，我們可以先概觀國際上的其他企業，尤其是產業中的先行者應用AI 的現況和趨勢（知彼），再從企業自身的條件（知己）來找出最佳切入點。
AI 應用趨勢分析
針對個人使用者應用AI 的幅度、企業的不同營運活動或創價流程應用狀況等重要背景，參考2023 年8 月麥肯錫（McKinsey & Company）出版的〈全球人工智慧現狀調查〉（The state of AI in 2023），我們歸納出幾個結論：
1. 生成式AI在「個人應用」上已十分廣泛
不知道根據讀者們的「體感」，身邊使用過生成式AI工具的人占了幾成？在麥肯錫的報告中，有高達79％的受訪者表示，他們在工作中或工作之外使用過生成式AI工具，雖然在不同產業中使用的普及度略有差異，然而整體比例仍顯示出AI工具在個人使用的面向已相當廣泛。甚至，AI工具不僅被個人應用在工作上，也已經擴散到日常生活中了。
報告中也顯示，有22％的受訪者表示已經在工作中「常態性」的使用生成式AI工具，這個數據則反映出AI工具在專業領域中，的確為使用者帶來明顯而實際的效益。
例如，針對軟體工程師調查他們在GitHub上使用Copilot的情況。結果發現，有高達88％的受訪者感覺使用Copilot時，工作效率更高，74％認為他們能夠專注在更有成就感的工作上，88％則認為他們能夠更快速的完成任務。從這些結果來看，可看出AI工具與個人生產力提升有明顯的正相關。
然而，除了個人在工作上使用AI，僅三分之一的受訪者表示他們身處的企業已在至少一個創價流程上使用生成式AI工具。這份調查結果也呼應了前面所述：
企業導入AI應用的速度與普及度，目前遠不如個人使用。
雖然當前企業導入AI應用還落後於個人，然而隨著AI技術的快速疊代，輔以日趨嚴謹的倫理框架，相信各種技術瓶頸與風險疑慮的解決將指日可待。在這個節點上，企業仍應在這波AI浪潮中找出合適的切入點，才在得利者領先群中占有一席之地，這是我們的信念，也正在敦促自身企業具體實踐中。
2.對企業而言，哪些領域是導入AI的低垂果實？
那麼，應該如何選擇導入AI的實踐道場呢？
台灣大哥大內部在評估優先投入AI技術的場域時，考量了自身在行業中獨特的電信天賦，並展開各部門創價流程的盤點。企業在進行盤點前，可參考史丹佛提供的〈2024 AI指標報告〉（2024 AI Index Report），從產業和職能矩陣中尋找靈感和洞見。
在圖19中可以看出，在不同產業中，某些職能或營運活動的AI應用程度顯著較高。例如科技、媒體和電信業的「產品/服務發展」（44%）、「服務營運」（36％）和「行銷業務」（36％），或是金融服務業的「服務營運」（31%）、消費性產品及零售業的「行銷業務」（31％）。
從職能或創價流程的角度來看，可以發現一些有趣的趨勢：
在AI時代，最容易取得的低垂果實，主要集中在個人生產力提升，特別是在「產品與服務開發及行銷業務」領域。這也表示在這些領域的工作流程上，較容易透過AI工具實現自動化和效率優化，從而提升整體績效。
另一方面，在企業營運流程層面上，「客戶服務和後勤支援作業」則成為導入AI應用最普遍且認同度最高的領域。這可能是因為在這些領域中，AI技術可以直接提高服務效率和品質，減少人為錯誤，提供個性化服務。這不僅增強了企業的競爭力，也改善了客戶滿意度，從而在高競爭的市場中保持領先地位。
3. AI的影響力將持續成長
對於還在創新期發展的事物，要想催生出高度的產業動能，使用者的正向預期與投資者的投入資金是必要條件，也是評估未來趨勢的重要指標。
在〈2024 AI指標報告〉中，有四分之三的受訪者預期AI將帶來非常大的影響：他們認為在未來3年內，生成式AI將對他們產業競爭態勢造成顛覆性的變革。
另外，在企業已導入AI工具的受訪者中，也有40％表示他們的公司預計在AI整體應用上增加投資；其中，更有28％的人表示生成式AI的應用已排在董事會議程上。這也就是說，已導入AI的公司有超過三分之二將持續增加對AI的投資。
從使用者信心度和企業預計擴大投資的現象來看，已導入AI並有所斬獲的企業，正在有計劃的持續強化由AI創造價值的基礎和能力。這是不是有點像是「富者愈富」的循環呢？我想，任何一家企業都不想自絕於得利的契機之外。
給決策者的AI 應用實戰分享
隨著科技的迅猛發展，人工智慧（AI）已經走出科幻小說，成為現實生活中的日常。《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》這本書，是從科技發展的歷史大週期為起點，帶領讀者逐步走進AI 的世界，尤其是如何掌握低垂果實，利用AI 加速企業升級，成為這個「它時代」的贏家。
從1940 年的初始計算機時代開始，到當今爆炸性增長的AI 應用，資訊科技主導著近一個世紀的歷史發展軌跡，每一步都徹底改變了經濟模式和人們的生活，而且變化越來越快，影響越來越深入。向來對世界局勢敏感的臺灣企業界，也高度關注AI 科技的發展，高達76% 的臺灣企業經營者具有此危機意識，遠高於全球平均的45%。當全球企業紛紛投入AI 技術的研發和應用之時，擁有科技產業環境優勢的臺灣企業，當然也不應落後。
那麼，臺灣的企業都把AI 應用起來了嗎？
答案是「遠遠沒有」，臺灣的企業在過去一年中採用生成式AI 的比例只有14%，遠低於全球平均的32%，而在運用AI 改變公司策略的比例，也只有全球平均的三分之二。
這兩個數字顯示，臺灣企業經營者的大腦很焦慮，手腳卻不知從何處下手。
這就是我們決定將這本書出版的起心動念，臺灣企業需要的不是AI 焦慮，而是策略框架、應用指引與解決方案！
深入且實際的AI 應用指南
這本書是我們兩個聯手，前後耗時2 年收集資料、撰寫、編輯的作品，深入探討AI 人工智慧對臺灣帶來的重大機遇，尤其在企業應用面多所著墨，同時也提供實用的AI知識和應用指南，對於關注「AI 如何在產業落地」的讀者將助益很大。特別值得一提的是，本書有幾項富原創性、與眾不同的洞見：
1. 第一本聚焦於臺灣企業AI 應用的書籍
解答了企業想要應用AI，卻找不到切入點、缺乏策略框架、沒有本地成功案例佐證等問題，促進臺灣企業快速掌握AI 這個時代機遇。
2. 提出「資訊科技5 大週期論」
我們從1940 年代的初始計算機時代開始，分析了IT 發展的4 大週期，並提出AI 時代將是第5 個週期「它時代」的觀點。每個週期都帶來了巨大的變革，而AI 時代將更為劇烈，對全球經濟和社會產生深遠影響。所謂「以古為鑑，可以知興替」，掌握了資訊科技的歷史脈絡，就更能洞察未來的發展趨勢。
3. 提出「企業應用AI 的五維度」
我們提出了一個企業應用AI 的五維度策略框架，包括提高員工生產力、串接數位平台、連結AI 生態圈、企業專屬模型，以及AI 倫理。這個框架旨在幫助企業全方位思考AI 戰略，並在不同維度之間找到獨特價值，以實現AI 應用的最大效益。
4. 釐清人工智慧的本質
有別於科幻小說為了製造張力而將AI 擬人化，或者部分專家分不清楚「智力」與「意識」的區別，本書特別深入探討了「智慧」的本質，提出「智力」與「自我意識」是兩個獨立維度的創見，並分析了AI 在這兩個維度上的發展趨勢。這個觀點有助於讀者更加深入理解AI 的潛力和限制，也解答了如何確保AI 對人類有益的問題。
5. 對資訊科技發展趨勢的獨到洞見
我們兩個都曾經是頂級軟體工程師，目前也是數位原生的企業高階主管，因此對於資訊科技發脈絡有屬於我們自己的洞見，包括：資訊科技突飛猛進的底層邏輯為何？大家熟知的摩爾定律，為何幾乎只在半導體行業發生作用？ 1980年代的IBM 為何開放個人電腦架構？ 1977 年的第一代Apple 電腦，到底是創新了什麼？對於想要了解資訊科技發展趨勢的讀者來說，非常具有啟發性。
在挑戰與機遇中，抓住AI 潛力
如果您是執行長（CEO）、資訊長（CIO）或其他高階管理人員，這本書將幫助您洞察AI 技術的潛力，並掌握如何在公司層面上制定的AI 發展計劃，進而達到降本增效，提升公司整體競爭力的目標。
負責資訊技術研發的IT 專家和數據科學家，書中的實踐指南將引導您思考應用AI 工具和平台的架構。
此外，本書也為非IT 部門主管，提供AI 如何革新業務流程、提升工作效率和創新服務的具體案例，讓工作者可以在日常工作中更有效的利用AI 技術。
對於AI 有興趣的個人和學生，也會發現這本書提供了豐富的基礎知識和實際應用示範，希望能激發大家的創新思維，為接下來的研究或職業發展奠定堅實的基礎。
衷心期盼，每個人都能在這個充滿挑戰與機遇的「它時代」中，抓住AI 帶來的巨大潛力，共同迎接已經在發生的AI 轉型。
【內容2】
為何AI 應用目前為止還是雷聲大、雨點小？
從2022 年初開始，就有很多人預言2023 年是「生成式AI 元年」，企業應用將百花齊發，但現在回頭看會發現雷聲大、雨點小，為什麼？我們認為背後有幾個重點：
AI應用當前面臨4難題
1. 大型模型錯誤率仍高
生成式AI背後的GPT-4、Midjourney等大型模型，雖較前一世代AI有跳躍式的進步，在許多任務表現上很突出，讓人驚呼連連，但退一步看，實務上犯錯機率還是偏高。
以大型語言模型（LLM）來說，真實情境中，可能十次中就有一、兩次碰到胡說八道的情況，尤其是公開資料較稀缺的主題，很容易得到「自信滿滿的瞎掰」。大型圖片模型方面，則是幾乎無法把關鍵細節畫好，例如人類的手、耳朵等。所以此刻的生成式AI就像是在某些領域才華洋溢，但卻常常失言、處理不好細節的人才，對企業來說，當然比較難以直接運用。
2. 美國模型不符合他國價值觀
另一方面，當今主流的大型模型，多是以「美國價值觀」為核心訓練而成的。這就像是一個從小在美國長大的人才，雖然中文學得不錯，甚至還可以吟詩作對，但真正請他負責產製中文內容時，就會發現作品常跟企業想形塑的品牌、文化，有些奇妙的不相容情況。
3. 人機協作導入不易
像這樣有其強項、但也有致命傷的人才，如果企業要運用他們的長處，同時避免短處帶來的問題，通常需要有對的主管、同事去協助，給予他們正確的指令，以及檢視、修正
其作品。
轉換到資訊系統的世界，等於是要開發完整的「人機協作」流程與介面，同時也要讓同仁們習慣新的工作模式，這當然不是一時半刻就可以大規模導入的。
4. 生成式AI 仍在快速迭代中
最後，就是正當企業研究如何將現有AI 模型化為所用的同時，開發大型模型的相關新創、企業也持續投入在下一世代模型的訓練。換言之，如果企業為了彌補現有模型不足而做的投入、流程改造，恐怕在半年、一年後新版模型問世，又要再來一次！對企業而言，這樣的投資回收期不僅太短，風險也太高。
結論就是：長期而言，AI 勢必將改變這個世界，企業在此刻不能不開始熟悉AI 的應用，但由於上述4 大難題，導致企業應用AI 到目前為止還是雷聲大、雨點小。
在這樣的情況下，建議讀者可以從接下來要介紹的5 維度策略框架中找出自身企業的利基，選擇「從藥到病除、短期見效的特殊場景」入手，效益較佳。在正式進入5 維度策
略框架前，我們可以先概觀國際上的其他企業，尤其是產業中的先行者應用AI 的現況和趨勢（知彼），再從企業自身的條件（知己）來找出最佳切入點。
AI 應用趨勢分析
針對個人使用者應用AI 的幅度、企業的不同營運活動或創價流程應用狀況等重要背景，參考2023 年8 月麥肯錫（McKinsey & Company）出版的〈全球人工智慧現狀調查〉（The state of AI in 2023），我們歸納出幾個結論：
1. 生成式AI在「個人應用」上已十分廣泛
不知道根據讀者們的「體感」，身邊使用過生成式AI工具的人占了幾成？在麥肯錫的報告中，有高達79％的受訪者表示，他們在工作中或工作之外使用過生成式AI工具，雖然在不同產業中使用的普及度略有差異，然而整體比例仍顯示出AI工具在個人使用的面向已相當廣泛。甚至，AI工具不僅被個人應用在工作上，也已經擴散到日常生活中了。
報告中也顯示，有22％的受訪者表示已經在工作中「常態性」的使用生成式AI工具，這個數據則反映出AI工具在專業領域中，的確為使用者帶來明顯而實際的效益。
例如，針對軟體工程師調查他們在GitHub上使用Copilot的情況。結果發現，有高達88％的受訪者感覺使用Copilot時，工作效率更高，74％認為他們能夠專注在更有成就感的工作上，88％則認為他們能夠更快速的完成任務。從這些結果來看，可看出AI工具與個人生產力提升有明顯的正相關。
然而，除了個人在工作上使用AI，僅三分之一的受訪者表示他們身處的企業已在至少一個創價流程上使用生成式AI工具。這份調查結果也呼應了前面所述：
企業導入AI應用的速度與普及度，目前遠不如個人使用。
雖然當前企業導入AI應用還落後於個人，然而隨著AI技術的快速疊代，輔以日趨嚴謹的倫理框架，相信各種技術瓶頸與風險疑慮的解決將指日可待。在這個節點上，企業仍應在這波AI浪潮中找出合適的切入點，才在得利者領先群中占有一席之地，這是我們的信念，也正在敦促自身企業具體實踐中。
2.對企業而言，哪些領域是導入AI的低垂果實？
那麼，應該如何選擇導入AI的實踐道場呢？
台灣大哥大內部在評估優先投入AI技術的場域時，考量了自身在行業中獨特的電信天賦，並展開各部門創價流程的盤點。企業在進行盤點前，可參考史丹佛提供的〈2024 AI指標報告〉（2024 AI Index Report），從產業和職能矩陣中尋找靈感和洞見。
在圖19中可以看出，在不同產業中，某些職能或營運活動的AI應用程度顯著較高。例如科技、媒體和電信業的「產品/服務發展」（44%）、「服務營運」（36％）和「行銷業務」（36％），或是金融服務業的「服務營運」（31%）、消費性產品及零售業的「行銷業務」（31％）。
從職能或創價流程的角度來看，可以發現一些有趣的趨勢：
在AI時代，最容易取得的低垂果實，主要集中在個人生產力提升，特別是在「產品與服務開發及行銷業務」領域。這也表示在這些領域的工作流程上，較容易透過AI工具實現自動化和效率優化，從而提升整體績效。
另一方面，在企業營運流程層面上，「客戶服務和後勤支援作業」則成為導入AI應用最普遍且認同度最高的領域。這可能是因為在這些領域中，AI技術可以直接提高服務效率和品質，減少人為錯誤，提供個性化服務。這不僅增強了企業的競爭力，也改善了客戶滿意度，從而在高競爭的市場中保持領先地位。
3. AI的影響力將持續成長
對於還在創新期發展的事物，要想催生出高度的產業動能，使用者的正向預期與投資者的投入資金是必要條件，也是評估未來趨勢的重要指標。
在〈2024 AI指標報告〉中，有四分之三的受訪者預期AI將帶來非常大的影響：他們認為在未來3年內，生成式AI將對他們產業競爭態勢造成顛覆性的變革。
另外，在企業已導入AI工具的受訪者中，也有40％表示他們的公司預計在AI整體應用上增加投資；其中，更有28％的人表示生成式AI的應用已排在董事會議程上。這也就是說，已導入AI的公司有超過三分之二將持續增加對AI的投資。
從使用者信心度和企業預計擴大投資的現象來看，已導入AI並有所斬獲的企業，正在有計劃的持續強化由AI創造價值的基礎和能力。這是不是有點像是「富者愈富」的循環呢？我想，任何一家企業都不想自絕於得利的契機之外。
