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►►完整收錄，2023 天下經濟論壇（CWEF）夏季場 演講精華
過去我們經歷3次重要的科技轉型，最早的網際網路（Internt）從1990年開始，Google在1998年創立，現在看到的Google搜尋引擎、Google Map和YouTube，都是我們在第一個時代發展而來。
第二次科技轉型，我們漸漸往行動服務（Mobile）方向走，在2010年代非常蓬勃。接著到了2016、2017年，Google內部氛圍開始慢慢轉變，我們察覺到AI的興起和浪潮，勢將促成未來轉型。所以在2016年底CEO皮蔡（Sundar Pichai）宣布，Google本身也要做轉型，從移動優先（Mobile-first）變成人工智慧公司（AI-first Company）。
Google在想的策略是，AI能帶給Google使用者與客戶什麼樣的價值？AI可以如何協助員工提升生產力與創造力？
幫《紐時》活用百年新聞資料
2017年Google發布的模型架構Transformer，是一切AI浪潮重要的起點。這半年來ChatGPT帶起風潮，其中GPT模型也奠基在Transformer之上。Transformer是進行互動對話與翻譯的模型，後續Google發布的BERT、LaMDA一路到現在的Bard，都是在AI技術上的持續演進，這些技術產品也為各產業帶來不少生產力的提升。
首先，我們先來看媒體業。歷史悠久的媒體《紐約時報》是Google的合作對象之一。《紐時》百年來蒐集非常多資料，包括文字、照片與影音，對媒體業來說，是非常珍貴的資產。今天記者如果要寫一篇專題，往往需要回顧過去的歷史事件。
Google先協助《紐時》把文字、照片與影音數位化，建立標籤並導入生成式AI的功能，讓使用者能以描述性的方式搜尋照片，例如40年代賓州的火車站、站在橋上的人，記者搜尋歷史資料就變得非常容易。
幫家樂福強化供應鏈即時性
另一個Google和家樂福合作的案例，則透過攝影機了解貨架有哪些需要補足的貨品，不僅協助在地商店盤點貨況，關鍵之處更在串連企業供應鏈資料庫。
從貨架與供應鏈資料兩端，企業能掌握當前全球需求與供應狀況，藉此解決供應鏈的即時性問題，例如當供應鏈太長、反應過慢，或是需求強勁卻供給不足，企業因此失去商機；如果需求不強、供應過多，企業庫存成本又會太高。
因此，讓AI增加供應鏈即時性，在商業上其實有很大的幫助。
AI商業應用愈來愈廣泛，各產業導入生成式AI，應該先具備以下5項思維：
- 隱私性：確認資料可控性與隱密性。
- 成本效益：思考如何使用模型解決現有問題。
- 資料真實性：整合企業內部資料庫，提供真實資料。
- 易於應用商轉：立即將想法化為行動。
- 安全至上：以自有金鑰保護資料資產，掌控資料存放位置與存取紀錄。
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