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科技

吳恩達:「監督式學習」是AI的變現武器!大師拆解:Google如何每年賺破兆元

數位時代

更新於 2023年09月27日01:30 • 發布於 2023年09月26日10:05

AI科學家吳恩達(Andrew Ng)在今(26)日赴台大校園進行專題演講,暢談人工智慧技術的契機。

「關於AI,有很多炒作,同時也帶來很多興奮的情緒。」吳恩達分享,AI如今在商用市場上的亮點,無疑是「監督式學習」技術(supervised learning),這是AI目前能夠在產業中創造最大經濟價值的技術。

AI科學家吳恩達(Andrew Ng)。

監督式學習:最有價值的AI技術,讓Google賺千億美元

「生成式AI(Generated AI)正是建立在『監督式學習』技術之上。」吳恩達解釋,所謂監督式學習,意即運用已經被標記的數據來訓練模型,該技術不只擅長識別事物、給語言貼上標籤(labeling),也擅長將收到的資料轉換成相對應的結果(from imput to output, 指輸入到輸出),並且反覆地學習及預測下一段內容。

「從技術面來講,系統其實不是預測下一個單字(word),而是預測下一個標籤(label)。」 吳恩達說,如此能夠讓大型語言模型(LLM)系統理解文字的更高層次結構與意義,從而生成豐富、有連貫性的文本。

監督式學習的實際應用有哪些,他舉例,像是打造餐廳線上評論的監控系統,「需要先蒐集多種數據點,然後一一註記,像是把『蚵仔煎很棒!』標示為正面,『服務生動作太慢了』標示為負面,」吳恩達說明,這樣一來就能訓練出有效的AI監控系統、提升人類的經營效率。

他提到,監督式學習技術最有利可圖的應用是「線上廣告」,目的是向用戶推播更切身相關的廣告。對於像Google這樣的企業來說,每年能夠帶來超過1000億美元(約台幣3兆元)的廣告收入。早在15年前,他當時所在的Google團隊便意識到,透過有限的GPU資源、大量運算能力來構建龐大規模的神經網路,隨著越來越多的數據輸入,神經網路的效能也會隨之提高。

有鑑於此,Google內部開始積極蒐集更多數據,進一步推動AI技術進步。隨著時間推移,上述方法明顯奏效,Google為迎接生成式AI浪潮做足了準備。

吳恩達指出,「監督學習的發展勢頭強勁,在未來3年內,將繼續對Google這樣的公司帶來正成長的複合年均成長率(CAGG);甚至在6、7年以後,為其帶來更大的價值。」

他也說道,過去經常討論「為什麼人工智慧沒有被廣泛應用」,原因其實很簡單,一旦走出消費軟體與網路領域、離開科技公司,幾乎沒有人有足夠的技術資源、上億的用戶數據資料來訓練AI模型。如今,No-Code無程式碼、Low-code 低程式碼等工具蓬勃發展,大大降低了程式開發門檻(包含技術與成本),成功讓AI技術的應用越來越普及。

直指AI技術的潛在風險與炒作

不過,吳恩達也認同AI「確實存在風險」,包括盲目性與準確性等問題,尤其對許多工作職業造成影響,「我認為在許多情況下,使用AI的人將取代不使用AI的人。」

除此之外,吳恩達指出人類對AI有很多誇大的炒作與宣傳,像是AI會導致人類滅絕,「老實說,我不這麼認為。人們總是擔心自己無法控制AI,但其實過往我們有很多相似經驗,例如控制比個人強大的企業或民族國家,並且確保它們在大多數情況下造福人類。」

總結來看,吳恩達對AI發展前景的態度樂觀,「我相信AI技術會像所有技術一樣慢慢發展,然後給人類足夠的時間,確保我們有能力監督它。」

責任編輯:錢玉紘

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