《AI的發展與應用─一本人工智慧的科普書》為涵蓋人工智慧多個領域的專業著作，邀請多位AI專家撰寫，包括馬里蘭大學講座教授李傑、臺灣大學資訊管理學系暨研究所專任副教授孔令傑、政治大學傳播學院專任助理教授級專業技術人員孫誠、工業技術研究院服務系統科技中心副工程師朱宸佐等，是一本從基礎理論到應用實踐的指南。
閱讀這本書可以學到：
- 人工智慧的理論與趨勢
- 數位轉型、建築、商學、行銷、科學發展等百工百業的應用與挑戰
- 課後練習，習得如何將AI知識融入生活、職場中
以下為緒論的第一節
第一節 生活型態轉變的起點
人類是地球上最具智慧的物種，我們不斷探索各種不同的知識，試圖理解這個世界的奧秘。這樣的好奇心推動著我們開展科學研究，從神學到自然科學，人類一直在不斷的前進，深化我們對宇宙和自身的認識。因此人類最引以 為傲的成就之一，便是我們擁有龐大的知識庫。這個知識庫是千百年來智慧的結晶，也是我們對世界的探索和理解的累積。然而，隨著生成式 AI 技術的崛起，我們正站在一個全新的歷史轉捩點，也可能是無比寶貴的新機會點。
本節歸納目前 AI 技術於不同面向的發展，在進一步探討生成式 AI 的影響之前，讓我們首先總結一下目前 AI 技術在不同層面的發展：
一、個人生活
AI 已經深刻地融入了我們的個人生活日常。無論是簡化勞動、擴展思維還是激發創意，AI 都正在改變著我們的生活。舉例來說，我們的日常生活已經離不開搜尋引擎，它們幫助我們迅速獲取所需資訊，搜尋引擎的理論來自於圖書館領域的資訊檢索(information retrieval)，文字條列的搜尋結果需要經過人類的再整理，如今生成式 AI 提供了科學家夢寐以求的人類自然對話的模式，將搜尋的關鍵字融入到對話中的問句之中。演算法透過語言問句的語句去拆解各個關鍵字，到神經語言模型中去找出邏輯的演變，這個革命性的發展，將大大改變 人類蒐集資訊、整理資訊的方式。在個人學習與教育領域，生成式 AI 技術也催生了一場深刻的變革，此部分將在第二節與第三節有更深入的說明。
二、工作生活
生成式 AI 可以協助辦公室日常的許多事務。以行銷工作為例，行銷人員將生成式 AI 視為另外一位工作夥伴，藉由對話的過程之中協助發想並逐步收斂; 行銷人員也可將生成式 AI 視為一位專家，請這位專家幫忙協助分析市場資訊並產生行銷提案。目前許多新創公司運用生成式 AI 的能力，協助在人力資源、會計等領域的文書處理工作，協助審核履歷、協助整理報表資料，讓許多辦公室中日常的重複性工作都可以交由生成式 AI 衍生的服務來代勞。
三、組織、公司與企業
生成式 AI 協助組織、公司與企業數位轉型。將公司運行的資訊都數位化， 這樣的數位轉型不再僅止於企業電子化，而是將機器學習與人工智慧技術逐漸滲入各個業務領域中，MLOPS(機器學習運營)和 AIOPS(AI 運營)將變為日常。此外，公司中的數位資訊也可經由生成式 AI 的大型語言模型相互理解與溝通。AI 有效理解文字語意內容並且進行分群分類，可以輔助先前提出電腦與資訊科學家提出語意網(Semantic Web)概念與知識圖譜(Knowledge Graph)方法論 。
以企業的人力資源管理 AI 化為例子， 每位員工的工作績效都將變成一個可以用數學方程式描述的模型，人力運用的情況在數位化的世界中也可以被掌握跟調整。隨著數位孿生(Digital Twins)與元宇宙的發展帶來的企業效益許多值得探討的問題也相應而生:例如越來越多的業務流程的高度自動化，甚至完全由 機器與 AI 來決策控制，這種數據驅動的決策趨勢帶來了一個關鍵問題：未來的 世界是數據指導決策，還是由人類的哲學思維與核心理念佔主導地位?
四、生成式 AI 技術帶來的生活改變
(一) 人工智慧將扮演更重要的角色
人類生活將愈來愈依賴人工智慧，以資料科學工作比重為例，如下圖所示，人工智慧將協助人類處理更多事務。
(二) AI將從集中化走向私有化與個人化
目前生成式 AI 模型需要以巨量的資料、巨額的算力建構出準確度較高的模型，其情況就跟目前的商業搜尋引擎一樣，使用者在使用搜尋引擎的同時也會暴露其搜尋主題與關鍵字，進而形成搜尋引擎公司進行廣告推薦的基礎。同樣的情況在目前的生成式 AI 也遇到類似的情形，公司企業想要使用生成式 AI 的 服務的同時，同樣也必須考量公司企業內機密營業資訊的洩漏問題。依據目前生成式 AI 模型發展的速度，符合公司隱私需求的生成式 AI 模型將變成可能的解決方案之一。同時間，一些較為輕量化的大型語言模型也逐漸在公司企業的服務器甚至到個人手機的可以進行訓練與部署，各個公司企業甚至到每個人以 後都會有自己專屬的生成式 AI 模型，形成自己專屬的人工智慧助理。
(三) 從人機互動到人與 AI 協作
人工智慧技術發展的成熟，使得人工智慧將不再只是一個介面，在硬體技術的同步發展的同時，人工智慧將是一個自我可以行動的個體，因此研究重點將從人機互動(Human-Computer Interaction)移轉到人與 AI 協作(Human-AI Collaboration)。協作與互動的不同點，在於協作的內容包括兩個以上的個體間可以相互理解目標(例如:一位是人類，另外一位是人工智慧)，可以進行任務的分配與管理，以及追蹤進度。在 2020 年的計算機(電腦)系統中的人為因素研討會(Conference on Human Factors in Computing Systems，CHI)的一場專家對談中，參與對談的學者們建議開發人與 AI 協作的相關應用，必須將開發已久的 “計算機支持合作工作(Computer-Supported Cooperative Work, CSCW)”納入研究中，CSCW探討了計算機技術如何支持和促進人們在工作環境中的合作和協 作，此領域結合了計算機科學、社會學、心理學、管理學和人因工程學等多個學科，旨在研究和設計相關的工具、技術和方法，以改進組織內和組織間的協作。以上這些內容雖然是我們人類在目前的日常工作的普遍進行方式，但目前的人工智慧技術水準要融入如此複雜的流程仍是一個挑戰，因此許多人工智慧應用的新創公司也紛紛投入其中。
此外，要與人工智慧進行協作，此人工智慧技術的可信任度與可解釋度也是重要的發展重點，可信任 AI(trustworthy-AI)用以訓練人工智慧的資料集的正確性與公正性，可解釋 AI(explainable-AI)則是研究演算法的內容、處理流程是人類可以理解的，有一位信得過且能互相溝通理解的幫手，才能真正有助於工作推展。
(四) 以人為本的人工智慧(Human-Centered Artificial Intelligence, HAI)
人工智慧是要來協助人類，不是取代人類。史丹佛大學以人為本的人工智慧研究所(Stanford HAI)共同創辦人強調，以人為本的人工智慧設計需包含下列 三個重點: 第一點是未來 AI 技術知識基礎應該由人類啟發，也就是人類啟發認知力和世界觀，AI 需以人類智慧為基礎。第二點是發展 AI 技術是為了“增強” 人類的能力，而不是取代人類的能力。這些增強人類工作能力包括:醫療診斷輔助、協助提高製造生產力，代理執行危險任務。這樣的方向確保新科技在改善 工作流程之餘，工作的重點仍符合人類需求。第三點必須持續分析與瞭解 AI 對 人類社會各方面，例如: 經濟、倫理、法律與勞動市場，所帶來的各種衝擊，AI 技術不再只是程式與演算法，我們必須確保 AI 技術不會被有偏誤的資料所影響，也免於被不當使用而對人類造成的損害，這部分需要各領域的跨領域專家一同參與。
(五) 人工智慧促使數位世界的生成
數位世界的定義是指以數位元的方式複製人類目前生活的世界，也就是將生活周遭的物理地球環境，數位化之後重新建立在數位化的世界之中，目前熱門的名詞，包括:數位地球(Digital Earth)、智能城市(Smart City)等。我們可以利用數位元化的現實世界為基礎，交由生成式人工智慧演算法去學習構成現實世界的元素，再進而生成新的元素，協助我們形塑數位世界，也就是所謂的元宇宙世界。
五、生成式 AI 技術帶來的新人工智慧產業
過去 20 多年來，網路和雲端計算經歷了巨大的發展，不僅涉及硬體，還包括軟體。這一發展推動了科技產業的高速增長。AI 產業也在類似的軌道上發展中(下圖)。儘管目前的生成式 AI 已經能夠執行許多複雜任務，但在硬體發展方面仍然存在許多挑戰，以人工智慧機器人產業為例，近年從 Boston Dynamics 到 Tesla Bot 的發展，如何讓硬體機構輕量化、如何達到更符合人因工程的要求，以及相對應的軟體開發和可靠度安全性，都揭示了許多的創新機會點與創業可能性(下圖)。
