[心得] ARK big ideas2022 人工智慧篇短評
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大家的乾媽(2020限定版)-凱瑟琳伍德的ARK基金公司每年都會提出對於未來5-10年的科技大趨勢研究報告,雖然目前ARK們的績效從2021年開始就積弱不振許久,但是ARK的研究仍是具有前瞻性、值得一讀的。ARK認為現在的投資,在未來五年後才是收割的時候。接下來就陸續的來看看各個領域ARK的研究成果吧!
ARK年度報告的第一篇提到的是人工智慧,對於ARK來說,人工智慧一直是他們非常重視的一塊,畢竟在「破壞式創新」類別裡面,人工智慧就是一個可以顛覆傳統產業的重要拼圖。
首先ARK以GPT-3舉例,GPT-3是一款文字AI,可以透過訓練,提供回答、翻譯、寫程式碼、算公式、做表格、畫圖等等的工作,甚至它也能自行創作文章,是近年來非常火熱的人工智慧應用。在2015年到2020年期間,訓練GPT-3的成本已經從每年875萬美元下降到460萬美元,ARK並預估在2030年可望下降到500美元。
而讓訓練成本下降的主要原因就是在於軟硬體的進步。以硬體來說,AI的相關成本將在未來8年內每年減少39%;軟體方面則會每年減少37%成本。2030年以前軟硬體共可以讓AI的訓練成本每年減少60%。
接下來談到有關AI對於工作者的影響,ARK認為,到2030年,AI將會幫助知識型的工作者增加140%產能,例如軟體工程師、會計師、律師、律師助理、行政人員等,由其實律師助理及行政人員,產能增加了4倍,猜測應該是跟這些工作的重複性高,可以直接透過機器學習快速產出內容有關。
也因此,在只有人類的狀況下產值為41兆美元,而在2030年AI與人類合作的產值,將會達到97兆。也因為AI的導入將會為人類創造更大的幫助,企業對於AI的投入也會有顯著的增加,ARK並預估以2021企業對於軟體支出的一億美元估算,2030年企業對於AI的投入將會年成長42%,來到14兆美元。
當然AI軟體投入的增加,勢必也會帶動AI相關硬體的增加,從2021年的170億美元成長到2025年的2850億美元,再到2030年的1.7兆美元。綜合來看,2022到2030年企業對於IT及相關AI軟硬體的投資可能會達到20%年複合成長率。
也因為越來越多公司積極採用AI幫助公司增加產出效率,因此對於AI軟體公司,在9年內將會以每年48%的年複合成長率成長;AI硬體公司則將以每年57%成長。
我的看法
1.自從2020年新冠肺炎爆發以來,數位化的趨勢就停不下來了,因為大家都認知到傳統的工作流程是很脆弱的,對於突然的意外事件應該如何降低損失就會直接關係到公司的存亡。因此對於遠距辦公、資訊化的處理的需求就會大幅的提升,也大大的提高對SaaS(軟體即服務)的需求,也讓SaaS的公司市值不斷擴大,如Salesforce 就從 2020 年 1 月的 1610 億美元增長到 2021 年 9 月的 2510 億美元。如此大的資訊化發展就讓AI的導入更是在一個風口。因此我同意ARK所述的,AI發展也許現在只是在一個初升段而已,當越來越多公司擁抱數位化後,AI也許就會在幾年後迎來一波可觀的成長。
2.也是因為SaaS的發展大大的帶動PaaS(平台即服務)、IaaS(基礎設施即服務)的大幅發展,如PaaS的支出從2020年到2021年成長了35%、IaaS甚至成長了42%;而預估2021年到2022年PaaS的支出將會成長26%、IaaS成長了33%,這都超過了ARK20%成長的預估,雖然不一定全部都是花費在AI的投資,但這也讓身為供應鏈王國的台灣在這幾年有很豐厚的回報。
3.至於AI幫助企業減少成本的效果如何,以大數據分析公司Palantir舉例,客戶導入該公司的產品的第二年,營收平均成長364%;第三年會再成長182%。這也在Palantir加強美國市場的投資後,營收留存率達到150%可以看出不論是企業或是政府,對於採用AI後,公司對於AI的依賴基本上是離不太開了,即使Palantir的產品價格高昂,企業或政府仍然認為有其價值。這顯示了其實企業也認為導入AI的確可以幫助他們增加收入,而對於同產業的其他公司看到競爭對手透過AI成為領先者,那會不會慢慢的大家都會編列更多預算在這上面呢,我想從導入產品第二年的營收可以成長三倍應該很容易得到答案。
4.Meta幾個月前宣布即將在VR推出AI智能助手,在VR世界裡我們就化身成為神,可以叫助手幫助我們與其他國家的人即時翻譯、甚至要AI憑空創造桌子椅子,還能與現實世界進行虛實整合。這讓我想到鋼鐵人電影裡的AI管家老賈,不但可以互動,還能增加工作的效率、而且也可以透過訓練提供更多的功能。而跟過去很不一樣的是,過去的AI通常是單純的指令集,或者是說他們是依靠人類幫他們設定的模式「下達」下一步動作,例如黑白棋、五子棋遊戲、聊天機器人等,都是已經事先建立好流程或反應,當trigger到關鍵字或特定行為就會產出特定的反應;但是近年發展的AI多偏重於機器學習或是深度學習,透過不斷的提供數據讓演算法滾動調整邏輯,不必事先設定好「遊戲規則」,而讓機器自行透過分析蒐集而來的資料自行模擬「思考後」執行下一步成功率很高的動作,例如OpenAI的捉迷藏遊戲。當然這跟過往的人工智慧不同的是精確度較低,但是卻能處理更複雜多樣的工作。也因此這類的AI慢慢的成為了主流,如自駕車或前面提到的GPT-3或亞馬遜的Astro等等。
5.但對於企業來說,我認為導入AI仍是在一個剛起步的階段,在眾多標榜著AI的服務如雨後春筍般出現時,究竟是不是真的有必要,即使長期來說成本可能真的會下降,但短期要企業投入鉅額資本在AI的支出上是否是明智之舉?還是許多服務只是為了AI所以AI,與.com泡沫時期一樣只是想吸引資金的噱頭,也許在AI萌芽階段的很大一部分所謂的AI服務很快地就會被淘汰掉,留下真的對人類有貢獻的AI,才能真的讓AI有普遍性的應用。
結論
人工智慧未來會帶給人類的多大的改變,我想從各大企業無不投入相關研發就約略可以看的出來,軟硬體成本隨著技術進步而大幅降低,也讓訓練成本越來越低。
然而人工智慧真的發展越快越好嗎?許多人想到AI就會聯想到「魔鬼終結者」裡的Skynet,深怕AI的進步會取代人類,Elon Musk也曾說過人工智慧很可能在幾年內超越人類,並造成毀滅性的災難。當然短期來說們最害怕的還是被機器人搶走工作,對於重複性的工作其實已經有很大部分被取代,如倉儲搬運工、列車司機甚至連金融的部分很多都是程式在負責買賣的,但我認為人類被取代這種事情其實也是很難避免,畢竟企業養一個只能工作8小時的員工,產值比24小時都在工作的機器人低、失誤率也較高,還不會有罷工抗議、遭竊盜機密的問題,那企業哪有不擁抱AI的理由呢?因此未來發展的方向我認為應該會更偏向人機協作的部分,以監督式的方式讓機器人學習、工作,而且人類也應該要承認機器人的工作效率比人類好這一件事情,並尋找哪些地方是人類可以辦到但機器人不行的,例如牽涉到價值判斷、監管、與「人」交流的工作等等。否則天秤將會往不好的那一面傾倒,如近年流行的deepfake在烏俄戰爭中就被拿來假冒烏克蘭總統的臉告訴烏國人民出來投降這種災難的事情;又如亞馬遜智慧音箱內的Alexa智慧語音助理要小孩「把智慧型手機充電器插頭插進插座一半,再拿一分錢硬幣碰觸沒插入的金屬區塊。」這種離譜的事情發生。
也因此,人類在發展人工智慧的同時,不是應該只想說會被取代工作,而是應該想會有什麼因為人工智慧而產生的新工作。這才是未來會被AI圍繞的我們應該要有的思維,擁抱科技的同時也要畏懼,不求快而求合理,才能讓人類往一個更好的方向發展。
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結論滿無知的 真的了解AI再來發表高論= =
ARK過對科技發展常常過度樂觀 是很不智的
有這種樂觀 不如去搞創投
扎扎實實地去幫公司營運地更好 而非亂槍打鳥
華爾街文組不意外
pltr都清倉了該換一家吹囉
去年是乾媽 今年不是了
還好去年年初就清了ARK 人工智慧買科技巨頭就好惹
AI擅長取代的 大多是能重複操作的工作
基本上可以由此準則判斷個應用的成熟度 但講天網就
有點扯遠了
小學作文或讀書心得喔
心得不優 小說跟現實還是有差異
我買nvda就好 嘻嘻
馬斯克的觀念恐怕早已改變 你不覺得嗎?
每次吹公司吹成這樣 結果常常短線買賣
用了5萬字解釋ai兩個字,這才是前瞻
現在的投資 五年後收割 那妳怎麼一直換股==
斐媽比較準,韭菜乾媽過氣了
尼在講長線 人家要一年翻倍 翻倍還不夠爽
Meta的元宇宙Demo跟大便沒兩樣
還想玩什麼?
阿祖根本迷信上身只想改名換運
老黃拍片都比他有梗十倍
阿祖才幾歲= =
連一個60歲阿伯都介紹得比他生動
整理還可以,結論完全走錯方向,你這篇只要結論到
訓練成本降低就很好了,後面屬於哲學部分而且還是
哲學連入門都沒有的層級
SARK繼續買 嘴巴說看好AI五年後的 結果持股拿沒五天
一個ai技術十年後會下降到500鎂 中間技術都不曉得換
幾代了吧 還能打嗎
sark持續買進中
這篇真的是文組看世界
爆
Re: [問卦] 身邊不相信演化論的人多嗎?1.為什麼動物園裡ㄉ猩猩就不會變成人 演化需要幾十代到幾萬代的累積,不會突然間一隻狗生出一窩貓出來 2.人類的智慧要怎麼演化? 一群猩猩在一起,比較聰明加上運氣好的比較讓下一代安全長大 長期累積下來,過幾百代之後的下一代會比原始第一代聰明41
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[心得] 萬達人工智慧極度不推分享先說明我從頭到尾就已後端工程師為職涯目標, 所以在面試的時候顧問問我要不要當unity工程師我也是嚴正拒絕, 因此offer拿到的也是後端工程師的職缺, 但是在那家公司做的事很雜,一開始以為自己是devops 而且主管不知道在幹嘛,我才進去沒多久就要離職,27
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[Vtub] 絆愛公司(Kizuna AI inc)聲明[譯] [有關 Kizuna AI 的聲明和請求] 目前,於某些網路媒體和影片內容中,未經我們許可 使用Kizuna AI 的名稱和視覺影像。 並使用可能會破壞 Kizuna AI 世界觀的表達方式,36
[請益] 政大資科VS北科資工各位前輩們好 小弟我最近面臨選擇研究所的障礙 兩間學校分別都有去詢問教授與實驗室 政大 資料科學/AI(但是老師實驗室是做生物資訊的主題) 北科 儲存/系統16
[問卦] 文組朋友說寫程式以後沒用 該怎麼反駁如題 跟文組朋友最近聊到寫Code這件事 他說以後人工智慧發展成熟 機器人也都會寫Code了 哪需要你們這些工程師10
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