負責任的人工智慧一致性：挑戰與未來發展趨勢

 負責任的人工智慧一致性(AI ALIGNMENT)：挑戰與未來發展趨勢

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隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，AI已經深刻影響了各行各業，包括醫療、金融、教育、社交媒體和司法等關鍵領域。然而，技術的進步也帶來了新的挑戰和風險，尤其是AI系統在決策過程中可能存在的偏見、不透明性以及不公正問題。因此，負責任的人工智慧一致性研究正成為一個備受關注的領域，旨在將人類價值和倫理標準嵌入AI系統，確保其安全、透明、公平地運作。

什麼是AI一致性(ALIGNMENT)？

AI一致性是指在AI系統的開發和運作過程中，將人類價值進行編碼，從而減少系統可能帶來的風險和負面影響。這不僅包括技術層面的優化，還涵蓋了AI在倫理和社會層面的符合性。例如，在醫療保健領域，AI一致性可以幫助確保系統在診斷和治療過程中遵循醫學倫理標準，避免因數據或算法的偏見而導致患者受到不公平的對待。

AI一致性研究的目標是解決AI系統中潛在的偏見、透明度不足、決策不公以及其他可能帶來負面影響的問題。這對於保障技術的可信度和社會接受度至關重要，特別是在涉及高風險應用的領域，如醫療、金融和司法系統等。

AI一致性應用的影響

AI一致性的應用在許多領域中具有重要的社會和技術價值，尤其在促進社會公正、提升透明度和促進技術創新方面具有顯著影響。

1. 社會公正與公平性：AI一致性最直接的影響就是推動社會公正。例如，在招聘、教育和金融服務中，通過減少AI系統中的數據偏見和算法偏見，確保系統做出的決策是基於客觀標準，而不是因性別、種族或經濟地位等無關因素導致的偏見決策。這將有助於減少歧視，促進社會公平。

2. 提高信任與責任：透明性和可解釋性是AI一致性的另一大價值。當AI系統的決策過程對使用者和開發者透明時，系統的可解釋性和信任度將大大增強。這對於醫療、金融等涉及個人生活的重要領域尤為重要。AI一致性可以幫助這些領域建立更加透明的決策流程，從而提高用戶對技術的信心。

3. 促進技術創新與商業競爭力：AI一致性並非只是一種防範風險的手段，它還可以促進技術創新。通過結合倫理和技術標準，企業可以在滿足道德和合規要求的同時，利用AI系統提升產品的競爭力，增強商業優勢。例如，負責任的AI系統在醫療診斷、智能製造等領域的應用，能夠幫助企業開發更具市場吸引力且合乎倫理的產品。

4. 減少風險與損害：AI系統的不當決策可能對社會造成重大風險，特別是在高風險應用中，如醫療誤診、司法判決不公等。AI一致性通過持續監控和修正機制，降低了系統出現錯誤決策的風險，確保AI系統的行為穩定可控。

AI一致性應用的限制

儘管AI一致性研究具有重要意義，但其應用也面臨著一些挑戰和限制。

1. 技術複雜性與透明度困難：深度學習等複雜AI技術的內部運作過於復雜，這使得系統的可解釋性和透明度大打折扣。AI一致性要求系統能夠解釋其決策邏輯，但在某些高複雜度的AI模型中，這一目標很難實現。

2. 數據偏見與質量問題：AI系統依賴於大量數據進行訓練，而這些數據往往存在偏見或不完整的問題。如果訓練數據中包含有偏見的樣本，AI系統在實際應用中會擴大這些偏見，導致決策結果不公正。即使開發者試圖消除偏見，找到完全公平的數據集仍然是一個巨大挑戰。

3. 監控和維護成本高昂：要保持AI系統的可解釋性和一致性，持續的監控和維護是必要的，但這會帶來高昂的成本。許多中小型企業缺乏資金和技術資源，難以有效地實現持續的系統監控和風險管理。

4. 全球法規差異：不同國家和地區在AI監管和倫理標準上的要求各不相同，這增加了跨國企業在全球市場中實施AI一致性的難度。企業需要為不同市場設計不同的AI系統，這加大了合規成本和技術開發的複雜性。

AI一致性的未來發展趨勢

隨著AI技術的不斷發展，AI一致性研究也將朝著更深入和多樣化的方向發展。

1. 強化AI系統的可解釋性與透明度：未來，AI系統的可解釋性將變得更加重要，特別是在高風險應用中，如醫療診斷和金融決策領域。開發可視化工具和更透明的算法，將幫助使用者和監管機構更好地理解AI系統的決策過程。

2. 增強多方利害關係人的協作：AI開發與應用將更加依賴多方利害關係人的協作，包括開發者、監管機構、用戶和倫理專家等。跨學科和跨領域的合作將幫助確保AI系統在不同應用場景中的一致性和責任分擔。

3. AI政策與法律監管的國際化：隨著AI技術的全球化應用，各國政府將更加重視制定國際化的AI政策和法律監管。全球性的AI一致性框架將幫助企業在跨國市場中進行合規性調整，減少監管分歧帶來的挑戰。

4. 融合倫理標準與技術發展：未來的AI技術將更加強調與倫理標準的融合，技術開發者將更頻繁地在系統設計中融入倫理原則，確保AI技術符合社會價值和道德要求。

5. 自動化監控和修正機制的發展：隨著AI系統變得更加自主化，未來將出現更多的自動化監控與修正機制，這些技術將能夠即時識別和修正系統中的風險和偏差。

結論

負責任的人工智慧一致性不僅是技術安全性和效率的問題，更涉及到如何確保AI系統的公平性、透明性和倫理合規。儘管面臨技術複雜性、數據偏見和監控成本等挑戰，AI一致性研究仍然是一個至關重要的領域，對社會公正、技術創新和全球政策制定產生深遠影響。隨著未來技術的發展，AI一致性將成為確保人工智慧技術安全落地、造福社會的核心保障。

---- 以上內容由汪周禮(WANG, JOULI)引導輸入九個不同問題，最後CHATGPT創作生成與後續修改，花費時間：2024.09.24 10:46-11:11，不到30分鐘

REFERENCE:

https://www.orfonline.org/expert-speak/ai-alignment-as-responsible-innovation

Further study:
AI Alignment: A Comprehensive Survey  133 cited(google scholar)
https://arxiv.org/abs/2310.19852

MSM – AI LLM 高速提升創新效率

不懂運用這七個層次貫穿 CHATGPT (AI LLM) 輔助工作流程，別想創造如此效益！

近年來，全球的頂尖AI技術如同海嘯般衝擊著傳統知識創新的領域，而現在正是迎接倍速創新時代的最佳時機！

在最近的企業專案輔導中，全球首次透過ChatGPT結合創新工具和新產品開發流程，實施專利迴避設計，取得了豐碩的成果，成效超乎預期！在僅僅兩個月內，透過超過16天的培訓和專案輔導，參與的學員從理論到實作，再到實際專案引導，所有完成培訓的學員均提出經過驗證的解決方案與豐富的智慧財產成果。

這些成果更是多個技術部門聯合統計的結果，顯示相較於傳統技術應用研發，整體效率提升！甚至，對創新工具的學習應用平均時間周期也驚人地大幅縮短一倍！

現在的效益數據告訴你：

• 金額效益：通過運用 MSM AI  LLM工具，在一次專案輔導涵蓋的多個項目中，目前已經為客戶創造了 至少(最低標準預估) 超過億元的經濟效益！這不僅僅是理論上的提升，而是能夠具體量化的真實收益。(*持續追蹤相關衍生效益)。
• 研發人力時間成本效益：專案的研發時間減少 75%，也就是說，我們讓研發的工作效率已經提升了 4倍！原本需要 100% 時間完成的工作，現在只需 25% 的時間就可以搞定，提高研發效能與企業創新競爭力！
• 智慧財產效益：產出超過195個創新特徵，累積可實施方案超過50件，其中為企業創造超過10件以上高價值的核心智慧財產。

MSM - AI LLM Innovation 已經成為改變創新遊戲規則的重要方法！ 

你是否還在用傳統方式進行研發？

你是否引入了AI但不知道如何真正提升效能？

或者，你在使用ChatGPT結合現有工作流程時，遇到瓶頸無法提升生產力？

 

要知道，單純將ChatGPT應用於工作中的效果是有限的，甚至使用不當會增加額外負擔！如果你希望真正發揮AI的潛力，必須重新思考如何優化ChatGPT的應用方式，打造適合的AI應用流程，再將其與實際工作流程緊密結合，並根據具體情況調整，這樣才能實現真正有效的AI創新工作流程。

 

你知道ChatGPT的應用層次有七個嗎？

如果你不清楚，別急著說你會使用ChatGPT來提升工作流程！

 

在生成式AI技術引領的知識創新革命中，掌握更高效的創新流程至關重要。MSM AI LLM創新流程讓員工即使不懂程式，也能輕鬆打造個人的AI創新工作流程，實現自動化的創新應用。這套流程所帶來的效果正在顛覆傳統知識創新的方式！

 

 

去年2023年，在面對客戶專案服務，僅僅使用MSM 創新流程一周，一次就提供8種創新式專利迴避設計概念方案給客戶，甚至客戶親自表達，這樣的成果需要13人的團隊經過一個月的集中工作才能做到如此成效！

最近，我在一天內完成了28份技術風險分析報告最終核定作業，同時用 CHATGPT結合其他AI工具，在一天內做完成將近 168 頁的培訓投影片！ 你可以想象一下，這可是用零碎的時間完成的。而第一次用 ，我分兩天花了6個小時完成了 120 頁。

你還在慢慢推進你的工作嗎？

還是準備讓 創新AI工作流程 幫你加速到一個全新的層次？

 

這就是為什麼你需要理解 AI LLM (CHATGPT) 的七大應用層次：

 

1. 回答問題？還在用 CHATGPT查資料嗎？ 
   這是最基本的！用 CHATGPT來快速解決你每天遇到的小問題，不用再浪費時間 Google，每次只要一句話就能得到答案。但如果你只停留在這裡，那你還沒開始真正理解 CHATGPT的威力。

2. 說明與解釋：不懂背景知識？不知如何掌握內容知識點?
   CHATGPT幫你秒懂。 CHATGPT不僅能給你答案，還能深入解釋問題背後的邏輯與概念。再也不用在冗長的報告中苦苦尋找，CHATGPT會根據你的問題，清楚解釋每個關鍵點，讓你瞬間掌握核心內容。

3. 資料收集與分析：不懂怎麼分析資料？更不懂內容分析?
   CHATGPT幫你整理。 專利技術文件分析？市場趨勢報告分析？這些繁瑣的資料整理與數據分析工作，CHATGPT可以替你完成。想要精準的報告內容，只需要應用MSM創新方法流程，CHATGPT就能幫你收集並分析出你忽略的盲點，幫你找出最關鍵的數據。再也不用熬夜做研究。

4. 內容規劃：做投影片還在頭疼？不知道如何規劃 計畫書? 遇到技術報告就頭痛? 對製作SOP沒轍?
   CHATGPT幫你定框架。 是的，我就是用 CHATGPT與其他AI工具組合在一天內完成了 168 頁的培訓投影片！CHATGPT能根據你的需求，幫你設計整個內容架構，從章節安排到具體內容，讓你只需專注在細節與創意上。還想慢慢自己規劃嗎？那麼 CHATGPT已經拋下你了。應用MSM創新流程，輕鬆讓CHATGPT幫你搞定企畫書、 技術報告，甚至SOP文件！

5. 內容評估與改善：寫完東西就完了？
   CHATGPT幫你改！ 不僅僅是自動檢查語法錯誤，CHATGPT還能評估你的文章或報告，幫助你優化邏輯、提升說服力。還想讓自己慢慢琢磨如何優化？CHATGPT會幫你提升文字邏輯組合以及內容描述的清晰度。運用MSM創新流程，引入更高效的評估與改善方法，不只是讓CHATGPT幫你，而是讓CHATGPT自己改善自己，用魔法改善魔法，創造個人專屬創新AI工作流程！

6. 創意生成輔助：創意枯竭？
   CHATGPT幫你激發靈感！ 不用再苦惱怎麼突破瓶頸，運用MSM創新流程，讓CHATGPT成為你的創意軍師，快速引入多種創意開發工具，可以提供不同思維角度的建議，更有效的幫助你打破思維的限制。從技術應用開發到產品設計，甚至市場策略架構，CHATGPT可以幫你找到更多的創新方向，這才是企業高效率工作的未來。

7. 解決方案輔助：有複雜問題？
   CHATGPT幫你搞定。 當你遇到複雜的業務挑戰或技術問題，MSM創新流程讓CHATGPT可以幫助你進行需求分析、技術分析、問題分析、問題定義、關鍵問題挖掘、建立問題模型以及產生創意特徵，快速輔助技術人員生成概念方案，再由技術人員驗證概念方法，最後制定出具體解決方案，甚至列出具體的執行策略。你還在靠自己摸索嗎？CHATGPT協助你搞定全套方案，有效縮短解決問題的時間！

 

使用AI不是未來，是現在！

CHATGPT讓不懂軟體程式的人可以自由使用AI工具！

如果你還猶豫不決，那你已經在競爭中開始落後了。想象一下，現在已經可以用 CHATGPT應用流程結合不同工具，在一天內完成比你過去一週的工作量還多的成果。那些還沒理解 CHATGPT 應用流程的人，將會未來的工作環境中面臨嚴重挑戰。

 

那些懂得如何結合這七層次應用的人，藉由打造出自己專屬的創新AI工作流程，早已開始在自己的領域飛速前進，創造更大更多的價值與商業機會。

 

CHATGPT不僅加速工作效能，還徹底重塑了工作模式。

現在是時候把 CHATGPT工具應用組合帶入你的工作流程了。從回答問題到提供完整的解決方案，CHATGPT絕對可以成為你最強的工作助理。

 

如果你還在用傳統的方法，那麼是時候醒醒了。

懂得利用 CHATGPT工具應用組合 才是未來的職場核心競爭力。

 

記住！沒搞懂這七個層次，別說你會用 CHATGPT 創新工作流程！

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免費公開培訓即將於年底推出，請關注我或智合創新(ACCUPASS)，即時取得機會難得的免費培訓名額。

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智合創新 ─ 驅動創新知識與應用服務

MSM- AI LLM 工具應用組合培訓、輔導與專案協作引導的全球領先專家！

2024©汪周禮@智合創新

 

MSM方法：AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

 

關鍵字：MSM, AI, LLM, 創新, 軟體創新, NPD, 專利迴避設計

MSM方法：AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

隨著全球市場競爭加劇，企業在技術創新方面的壓力日益增加。如何高效、精確地進行創新成為企業保持競爭力的關鍵。MSM（Multi-Shots-Models）方法作為一種結合生成式AI和多種創新工具的全新創新支持系統，正在迅速成為技術創新領域的核心力量。本文將深入探討MSM方法的價值與重要性、未來發展趨勢，並提出基於此方法的產品服務與商業模式設計，最終勾畫出MSM產業生態系的藍圖。

MSM方法的價值與重要性

1. 縮短學習曲線與加速創新

MSM方法 整合了生成式AI與TRIZ、KT、DFSS、設計思考、專利技能與提示工程應用技巧等多種創新工具，極大地縮短了複雜工具的學習曲線。傳統的創新工具往往需要長時間的學習和訓練才能有效應用，而MSM方法通過AI的支持，使得非專家也能夠迅速掌握這些工具並應用於實際問題中。這不僅加快了創新過程，還提高了創新結果的可靠性。

2. 提高專利分析與佈局的精確性

專利是保護技術創新的重要資產，MSM方法通過AI技術的輔助，幫助企業在專利分析和佈局方面取得顯著成效。這種方法能夠快速識別專利中的關鍵技術特徵，並在創新過程中提供技術迴避策略，降低了企業在技術創新中的法律風險。同時，MSM方法還能夠幫助企業更戰略性地規劃專利佈局，保護其技術優勢。

3. 整合多種創新工具與方法

MSM方法的一大優勢在於其整合了多種創新工具與方法，提供了一個全面的創新支持系統。無論是技術創新還是商業模式創新，MSM方法都能夠靈活應用，滿足不同領域的創新需求。這種多工具整合能力，使得企業在面對多維度問題時，能夠從不同角度進行分析，並找到最佳解決方案。

4. 支持跨領域應用與創新

隨著技術不斷滲透到各行各業，跨領域創新成為企業突破發展瓶頸的重要途徑。MSM方法不僅適用於技術領域，還可以在醫療、金融、製造等多個行業中發揮作用，為不同領域的創新提供定制化支持。這種跨領域的應用能力，為企業開發具有廣泛市場潛力的新產品和服務提供了堅實基礎。

5. 支持數據驅動的創新流程

在數據驅動的時代，企業需要基於數據做出明智的創新決策。MSM方法通過AI的數據分析能力，提供基於數據的創新決策支持，幫助企業在不確定的市場環境中做出更準確的判斷。這不僅提高了創新成果的成功率，還使得企業能夠更靈活地應對市場變化。

MSM方法的未來發展趨勢

隨著技術的快速發展，MSM方法也將不斷演進，並在未來發展出更多元化的應用場景。以下是幾個關鍵的未來發展趨勢：

1. 深度整合生成式AI與專業知識

未來的MSM方法將更加深入地整合生成式AI與專業領域知識，使AI能夠更好地理解和處理複雜問題，提供更加精確和具有針對性的解決方案。這種整合將使MSM方法在解決跨學科和多層次的問題時更加得心應手。

2. 加強跨學科應用

隨著各行各業對跨學科創新的需求增加，MSM方法將進一步擴展其應用範圍，涵蓋更多的領域如醫療、金融、能源等。這種跨學科的應用將需要MSM方法不僅結合不同領域的知識，還需要靈活應對多維度的挑戰。

3. 增強人機協作能力

隨著人機協作技術的進一步發展，MSM方法將更加強調AI與人類專家的協同工作。未來的MSM方法將發展出更智能的交互界面和學習機制，使得AI能夠更好地理解人類專家的需求和偏好，從而提供更符合實際需求的創新建議。

4. 優化數據驅動的創新流程

隨著大數據技術的發展，MSM方法將更加依賴於數據分析來驅動創新流程。未來，MSM方法將整合更多的數據來源和分析技術，如自然語言處理（NLP）和計算機視覺技術，使創新過程更加智能和高效。

5. 加強系統思維與可持續發展的融合

未來，MSM方法將更加注重系統思維和可持續創新的結合。這將涉及如何在創新過程中考慮環境影響、資源利用效率和社會責任等因素，幫助企業在推動技術創新的同時實現可持續發展。

6. 擴展到全自動化創新系統

隨著自動化技術的進步，MSM方法有可能發展成為一個全自動化的創新系統，能夠自動進行問題分析、解決方案生成、專利分析、迴避設計等創新活動，並且僅在關鍵決策點上需要人類介入。這將顯著提高創新效率，尤其是在大規模創新項目或快速迭代的產品開發中。

基於MSM方法的產品服務與商業模式設計

為了充分發揮MSM方法的潛力，企業可以設計出一系列產品服務與商業模式，這些設計不僅滿足市場需求，還能夠創造出持續的價值。以下是基於MSM方法的幾個重要產品和服務：

1. 智能創新平台：集成MSM方法的智能創新平台，提供創新分析、專利佈局、技術迴避等功能。採用SaaS訂閱模式，根據用戶需求提供不同層級的服務套餐。

2. AI輔助專利戰略顧問服務：利用MSM方法幫助企業制定專利佈局和技術迴避策略，並提供實時專利趨勢分析。按服務項目或小時計費，並提供年度顧問合同。

3. 跨學科創新工作坊：組織跨學科的創新工作坊，利用MSM方法整合不同領域的知識和技術，幫助企業進行跨領域的創新探索。按工作坊次數收費，並提供企業內部定制課程和長期創新支持計劃。

4. 數據驅動的創新診斷服務：針對企業的創新流程進行數據驅動的診斷，利用MSM方法和大數據技術分析創新過程中的瓶頸和優化機會，並提供具體的改進建議。按診斷次數或診斷範圍收費，並提供後續創新流程優化顧問服務。

5. 可持續創新評估工具：開發一個可持續創新評估工具，結合MSM方法與綠色創新指標，幫助企業評估其技術創新項目對環境和社會的影響。按使用次數或評估範圍收費，並提供企業綠色創新顧問服務及報告訂閱服務。

6. 自動化創新系統：開發一個全自動化創新系統，利用MSM方法自動進行問題分析、解決方案生成和技術迴避設計，支持企業的快速產品迭代。一次性購買系統或採用按需付費模式，根據使用頻率和功能模塊收費。

7. MSM方法培訓與認證：提供專業的MSM方法培訓課程，並推出MSM應用認證計劃，幫助個人和企業掌握這一創新工具。按課程收費，並收取認證考試費用；提供企業內部培訓計劃和認證。

8. 企業創新數據庫服務：建立一個包含多領域創新數據的企業創新數據庫，結合MSM方法進行智能數據挖掘，幫助企業挖掘潛在的創新機會。按數據庫訪問次數或訂閱制收費，並提供定制化數據挖掘服務。

9. AI輔助創新工作流管理工具：開發一個AI輔助的創新工作流管理工具，集成MSM方法來管理創新項目，跟蹤創新進度，並自動生成創新報告。採用訂閱模式或按用戶數量收費，並提供高級功能升級包。

10. 創新風險管理系統：推出一個創新風險管理系統，利用MSM方法和DFSS工具，幫助企業預測和管理創新過程中的風險。按系統功能模塊和風險管理範圍收費，並提供風險管理顧問服務。

MSM產業生態系的整體設計

基於上述產品服務與商業模式，可以進一步構建一個MSM產業生態系。這個生態系統不僅整合了不同類型的產品和服務，還創建了一個互聯的網絡，使各種利益相關者（企業、創新者、投資者、專家等）能夠在這個平台上協同工作，共同推動創新。

1. 核心組件

核心組件包括智能創新平台、垂直行業應用平台、以及AI驅動的個性化創新孵化器，這些組件為生態系統提供了創新分析、專利策略支持和孵化服務的核心功能。

2. 互聯的服務模塊

互聯的服務模塊涵蓋專利導航、數字孿生技術、創新風險管理、全流程智能創新支持、以及創新資源管理等功能，這些模塊相互聯接，為企業提供全面的創新支持。

3. 跨領域協作與資源共享

創新網絡平台連接全球創新者、研究人員、企業和資本，促進跨領域合作與創新資源共享。創新分析師工具和資源管理系統則支持創新過程中的協作與高效資源利用。

4. 增值服務與增長引擎

增值服務包括創新評估與診斷、創新孵化與投資基金，以及MSM方法培訓與認證，這些服務不僅增強了生態系統的價值鏈，還推動了生態系統的可持續增長。

5. 商業模式

生態系統內的商業模式多樣化，從訂閱模式、按需付費、到資本投資與收益分成，這些模式確保了生態系統的靈活性與適應性，滿足不同市場環境下的需求。

結論

目前MSM方法已經在多家上市上櫃企業產生顯著效果，化工企業讓一線員工用來提高員工分析問題的基礎能力、資通訊電子集團讓不同經驗的研發工程人員能夠快速分析並記錄產品技術特徵、化工集團用來讓企業管理層可以更快速的聚焦企業問題產生概念方案、甚至新能源集團讓AI團隊可以讓軟體產品技術應用開發對比過去可具體有效縮短一個月的時間以上！

MSM方法作為一種創新支持系統，憑藉其強大的整合能力、靈活應用性以及對未來技術趨勢的適應性，正在成為技術創新領域的關鍵力量。通過構建一個完整的MSM產業生態系，企業將能夠在全球競爭中保持領先地位，並實現可持續的技術創新。未來，隨著MSM方法的不斷發展，其在推動全球創新進程中的重要性將越來越顯著。

目前 MSM 已經成功運用在軟體技術開發，特別是AI產品技術應用開發中，效果驚人！

如果您對MSM方法或其產業生態系有更多的興趣，歡迎與我們進一步探討！

2024©汪周禮@智合創新
service@iiiinnovation.com

AI技術應用輔導專案：新能源產業的創新之路

 

AI技術應用輔導專案：新能源產業的創新之路

我很榮幸地宣布，全球前三的新能源大廠已啟動為期三個月的AI技術應用輔導專案，採用最新的LLM SaaS平台，並結合MSM方法進行。MSM方法融合了軟體產品開發流程、設計思考、TRIZ、專利技術分析、專利迴避設計以及提示詞設計，旨在為不同技術團隊的多項專案提供AI技術應用開發輔導。

本次輔導項目涉及多項新能源產業的難題，每個難題的解決方案都能為企業創造數以億計的實際貢獻。此外，我們還針對多年來困擾AI研發團隊的技術難題進行了深入探索。在項目開始前，我們對專案內容進行了全面評估，預測成功率約為三成，可見此次專案的挑戰性之大，不亞於創業以來最艱難的挑戰。

## 六大階段，逐步引導創新

為了順利完成這一挑戰，我們將輔導過程分為六大階段，每一階段均設有操作流程與步驟，逐步引導學員將專案從需求分析、特徵分析、問題定義、問題挖掘、建立問題模型到形成概念方案，最終將概念方案轉化為具體方案。

TRIZ應用的關鍵在於如何將概念方案形成具體可行方案。這是TRIZ應用的核心，也是我們在實戰中累積10多年的關鍵步驟與檢驗心法。

## 定制專屬應用流程

每一階段均設有不同的作業與操作流程，學員們透過作業練習與專利技術分析，最終根據各自技術能力，打造出專屬的應用流程。在輔導過程中，我們欣喜地看到一位學員超前進度，已經產生具體可行的實施方案，並正準備申請專利。接下來，他們將根據具體實施方案進行技術布局設計，為專利布局做準備。

## 獨特專案，適合實務經驗豐富的研發人員

這套方法由於難度與複雜度頗高，目前僅適合有實務經驗的研發技術人員，不適合公開課程。但我們相信，透過這次AI技術應用輔導專案，將會有更多創新方案誕生，助力新能源產業的技術突破。

AI輔助創新，現在進行式！

讓我們一起共同迎接AI 技術創新的未來！

2024©汪周禮@智合創新

TRIZ應用專利領域應用的基礎概念-從專利挖掘到專利布局

 

在專利挖掘過程中，從問題的識別出發，透過技術方案的功能特徵擴展，最終達到滿足專利審查的創造性和非顯而易見的要求。若結合TRIZ工具，整個過程的範圍和效果將變得更為豐富和深入。

1. 問題挖掘：

針對技術方案對應的技術問題，利用TRIZ工具進行因果鏈分析，深入了解技術挑戰的根本原因。

2. 技術方案功能擴展：

硬體為主的技術適合技術系統功能模型，軟體為主的適合系統流分析。

通過特徵移轉工具，將其他領域的成功解決方案轉化應用到當前技術中，甚至進一步，開發出新的技術特徵組合。

筆者曾經針對研發提供一個準備申請專利的技術方案，結合功能模型與特徵移轉，成功挖掘出12種具有不同技術特徵的組合方案，再提供給研發進行可行性評估，確認出可行方案有 7 組，最後再根據申請策略進行專利布局(*)。

3. 專利申請條件應對：

根據技術特徵組合的方案中，根據問題挖掘與問題模型，找出更符合專利審查要件的技術方案組合，也就是使用TRIZ的問題模型來構建解決方案，以突顯技術方案的創新性和非顯而易見性，減少專利審查過程中的限制。

由此可知，TRIZ在專利挖掘、專利佈局及專利回避設計方面具有獨特的優勢，透過這些創新方法與工具的使用，提高專利挖掘、布局以及迴避設計的品質與價值！

想要做到這些，其關鍵在於如何靈活運用TRIZ工具的應用能力，藉以促進創新並提升產品技術方案的商業價值和防禦力。

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TRIZ工具易學難精，一但精通，海闊天空！

(*)專利挖掘目的在於透過增加專利數量與提升專利品質，提高專利布局應用價值。

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

 

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

AI時代需要甚麼能力? 提問能力? 專業能力? 完成任務能力?

這些都是表象，根據目前應用成果，我認為未來在AI普及的時代來說，人們的 設計能力 最重要！

這種能力不僅僅指傳統意義上的設計（如圖形設計、產品設計），而是更廣泛的設計思維和能力，能夠綜合各種知識和技能，創造出符合未來需求的解決方案和產品。例如：

1. 設計思維（Design Thinking）：

1A. 定義問題：設計思維的核心在於深入理解問題的本質，結合問題分析、問題挖掘與需求挖掘賦予重新定義問題的能力。

1B. 創意思維：突破慣性思考模式，培養成能夠打破常規思維模式，並且進一步提出新且有效的解決方案。

1C. 用戶中心：以用戶(目標對象)需求為導向，規劃設計出符合複合用戶的市場需求的產品和服務。

2. 跨學科整合能力：

2A. 知識整合：AI時代，知識的汲取將會越來越容易，因此如何能夠將不同領域的知識和工具進行整合，形成全面的解決方案，提高知識應用效率。

2B. 協同合作：跨學科盲點往往出現於不同專業深度應用上的限制，因此在跨學科團隊中工作，善於溝通與合作，有利於克服這樣的認知限制，加速推動合作進展。

3. 數據素養：

3A. 數據分析：培養並強化理解並運用數據進行決策並藉此設計出能夠從大量數據中更快速提取有用的信息的方法。

3B. 數據視覺化：在數據分析環境薰陶下，有能力將複雜的數據轉化為直觀的視覺表達內容，輔助決策和建立溝通基礎。

4. 技術理解與應用：

4A. 基本程式撰寫知識：對AI技術有基本的了解，能夠進行簡單的程式撰寫，甚至可以運用現有開源資源根據需求應用進行程式規劃設計。

4B. 技術應用：熟悉如何將AI技術解決實際應用問題中，進一步提升AI應用技術發展的智能化應用範圍。

5. 批判性思維與倫理考量：

5A. 批判性思維：隨時對AI技術應用保持批判性思考，避免過度盲目依賴AI 技術，反過來說，透過對AI的認知盲點創造出更符合社會需求的AI 應用並適當的擇取或淘汰AI技術。

5B. 倫理考量：這也是AI是否能夠合理且廣泛的被社會大眾接受的關鍵心理因素，如何理解並考慮AI技術在應用中的倫理問題，確保技術的負責任使用，將會是AI技術應用普及的關鍵。

6. 創新能力：

6A. 持續學習：利用AI技術應用擴展學習的新技術、新方法，對新興技術或領先技術保持敏感度。

6B. 創意實踐：這個是最重要的創新技能關鍵門檻，如何將創意轉化為可行的設計方案，並在實踐中驗證和迭代，也就是如何加速創意到創新的過程，將成為未來AI時代的創新競爭關鍵。

上面提到的這些能力可能在未來的AI時代變得越來越重要，隨著 AI技術的快速發展和普及，人們需要具備更強的設計能力來應對複雜的挑戰和機遇。

設計能力不僅僅是技能的提升，更是思維方式的轉變，從而在AI驅動的未來中找到自己的價值和定位。

#AI

#Innovation

#Designcapability

2024©汪周禮@智合創新 ─ 驅動創新知識與服務

如何重新定義數位商業模式：從Amazon one-click buy 到 SaaS的演化

在當前的數位化時代，商業模式的創新是企業成功的關鍵。 Amazon的「一鍵購買」（One-Click Buy）和SaaS（軟體即服務）領域的發展，都是對此的生動證明。本文將根據筆者的認知，探討從互動式服務到主動式服務，再到多情境整合的全時服務，這一系列的服務模式是如何重新塑造我們對數位商業的認知。

關鍵字：SaaS, 數位商業模式, one-click, ai, 全時服務, 跨領域商模

一鍵購買：簡化消費的極致

1999年，Amazon獲得了一項改變遊戲規則的專利：“一鍵購買”，這一創新大大簡化了在線購物流程，用戶無需反复輸入地址和支付信息，只需點擊一次即可完成購買。這種簡化不僅大大提高了使用者體驗，也提升了轉換率，為Amazon帶來了顯著的競爭優勢。

SaaS的演進：從互動式到主動式服務

隨著雲端運算和人工智慧技術的發展，SaaS平台的服務模式也不斷進化。傳統的互動式服務響應用戶的直接請求，而現代的SaaS越來越多地採用主動式服務。這種服務不僅能夠滿足用戶當前的需求，還能透過數據分析預測未來需求，主動提供解決方案。例如，透過分析使用者行為，SaaS平台可以預測使用者可能感興趣的新產品或服務，甚至在問題發生前提出預警和解決方案。

全時服務：多情境整合的未來

多情境整合的全時服務是SaaS發展的最新趨勢。這種服務模式透過整合使用者在不同情境下的行為和環境數據，提供全天候、個人化的服務體驗。從智慧家庭到健康監測，從企業資源規劃到客戶關係管理，全時服務利用AI和大數據技術，不僅響應用戶的即時需求，還能預測並主動滿足未來的需求。

挑戰與機會並存

儘管全時服務帶來了無限的商業機會，但也面臨著資料隱私和安全性的挑戰。隨著服務對個人資料的依賴性增強，如何有效保護用戶信息，防止資料外洩和濫用，是每個數位服務提供者必須面對的問題。因此，在數位商業模式快速發展的同時，如何平衡服務的個人化和使用者的隱私權也將是一個越來越緊迫的重要議題。

為了能讓消費者完全體驗高效能的全時服務，跨領域的密切合作將會日益增加，如何降低跨領域合作的障礙，將會成為全時服務SaaS商模的競爭關鍵。

結論：

數位極致服務的新商業模式

從Amazon的一鍵購買到SaaS的全時服務，這些創新模式都強調了一點：以使用者為中心。未來的商業模式將更依賴技術的進步，創造更自然的服務流程，從互動服務到主動服務以及全時服務，無一不在地逐漸串聯在整個商業服務價值鏈體系中，以提供更個人化、便利、智慧的使用者體驗。企業需要不斷創新，而這樣的創新不僅僅在於技術的突破，更重要的是在於如何將技術服貼整合進消費者生活中，才能在激烈的市場競爭中保持領先。

透過深入理解用戶需求和不斷的技術創新，成功的企業必定可以打造出專屬的SaaS競爭優勢。數位商業模式的未來，無疑將是一個多情境、全時、高度個人化的服務時代。歡迎進入全時服務的新時代，讓我們共同見證這場由數據和智慧驅動的商業革命。

從解決問題、產品開發到商業模式與策略創新：探索TRIZ的力量

 

數位轉型、ESG與生成式AI並存的時代，讓產品技術創新變得更複雜，這種情況下，在時代切換的時刻，如何快速提升綠色產品開發效率，將成為企業創造龐大市場商機的關鍵議題！

背景：

#問題描述

#問題定義

在解決問題的時候，針對問題情況還原分析並且仔細描述非常重要，透過問題描述可以逐步釐清自己對問題是否出現認知盲點，利用工具檢驗描述問題的內容，可以縮短突破慣性思考模式的時間。

#系統分析

#系統定義

#商業模式開發

No problem can be solved from the same level of consciousness that created it. -- Albert Einstein

在面臨複雜的現代技術工業體系，有些問題往往很難單純從定義問題的層次解決，這時候需要引入問題所在的技術系統，進行系統分析，並且重新定義技術(工程)系統。 系統分析與系統定義的應用，讓TRIZ工具可以從解決技術問題順利跨進解決管理問題，甚至，讓商模分析、改善以及開發新商業模式(XaaS)成為可能！

#問題模型

問題模型無疑是現代TRIZ最強的解決問題概念，以往只有數學式才能代表的問題模型，利用特定形式的文字表達方法，呈現出基於文字描述的問題模型，然而這種方法在68年前就被發現了！ 透過問題模型，我們可以輕易地完成愛因斯坦對於解決問題的建議。 古典或現代TRIZ 創新工具在分析系統定義問題、分析問題定義問題、挖掘問題建立問題模型上，有獨到之處！

#知識架構

經過68年的發展，為了更好的解決不同領域的技術問題或管理問題，於是TRIZ 工具越來越多，但隨著應用上的工具知識體系太過複雜，易學難精(大約5%~20%左右完成TRIZ知識培訓的學員，可以毋需旁人幫助下，在工作中直接應用TRIZ)，這成為TRIZ推廣的困境，因此如何去蕪存菁，建構更好用且更容易學習的知識體系，成為全球TRIZ 頂尖專家們爭先突破的首要課題！

#TRIZ

#創新工具

#系統定義

#問題定義

#問題模型

#知識架構

關鍵字(key words)：TRIZ, 創新, 系統定義, 問題定義, 問題模型

在快速變化的商業環境中，創新已成為企業持續成長的關鍵。然而，創新不僅是關於新產品的開發，它還涉及解決複雜問題的能力和策略創新的實踐。

本文將探討如何通過TRIZ工具系統來實現這些目標，並透過案例分析展示這些方法如何在實際環境中應用。

問題描述與定義的重要性

解決問題的第一步是準確地描述和定義問題!!

這一過程不僅需要對問題的本質有深刻的理解，還要識別出可能的認知盲點。這是TRIZ方法論的核心部分，它強調使用工具來仔細檢驗問題描述，從而加快突破慣性思維模式的過程。透過明確問題的範疇和邊界，創新人員能夠更有效地定位解決方案。

系統分析與重新定義

愛因斯坦曾說：“我們不能用創造問題的同一層次的思維去解決它。”

這句話在TRIZ中尤其適用，它要求從更高的系統層面來分析問題。這涉及到超越問題的表象，理解各個元件如何在整個技術或管理系統中相互作用。這樣的系統分析不僅有助於重新定義技術系統，還能夠推動管理問題的解決，並為開發新的商業模式（如XaaS）奠定可檢驗的流程化基礎。

問題模型的創新應用

問題模型是現代TRIZ中一個強大的概念。

這些模型將問題抽象化，使得解決方案可以跨越具體情境，具有廣泛的適用性。TRIZ的問題模型化能使我們跳脫傳統思維的限制，從而發現創新的解決策略。即使是基於文字的問題描述，也能夠有效地用於建立問題模型，這種模型在68年前就已被提出，至今仍顯示其獨到之處。

知識架構的優化

隨著TRIZ工具的知識體系變得日益複雜，不同領域與不同企業打造著專屬於自己的獨門TRIZ 應用流程，這更增加了一班大眾學習TRIZ的門檻，如何簡化學習過程並使其更易於實際應用成為一大挑戰。

全球的TRIZ專家正在努力開發更直觀、更容易學習的教育材料和工具。這不僅能夠促進TRIZ的推廣，也有助於擴展其在不同領域，包括技術和管理問題解決中的應用。

實踐策略

為了深入實踐TRIZ，以下幾點策略可能尤為有效：

• 跨部門工作坊：組織跨功能團隊的工作坊，實踐系統分析和問題模型化，增強不同背景員工的理解和應用能力。
  這一塊需要企業投入足夠培訓資源，以及客製化的企業導向應用，提高應用成果。
  
  
• 自動化TRIZ流程：利用數據科技和軟件工具來自動化某些TRIZ流程，降低手動操作的複雜性，提高效率。
  例如CHATGPT結合TRIZ工具輔助創新，目前筆者已經成功將TRIZ工具轉化成MSM(Multi-Shots Model, 一種呈現高結構化內容設計的提示詞應用流程組合)配合ChatGPT使用，成功協助企業快速解決產品開發技術與管理等企業問題上的方案構想。
  
  
• 簡化教育材料：開發更直觀、易於理解的TRIZ教育材料和工具，使更多人能夠在日常工作中直接應用。
  這一塊目前也已經可以配合MSM與CHATGPT，讓使用者可以透過應用導向模式學習TRIZ工具。
  
  

通過這些策略，為企業打造專屬的創新文化與創新流程，讓企業不僅能夠提升其創新能力，還能在競爭激烈的市場中保持領先。

TRIZ不僅是一種工具，更是一種思維方式，能夠有效的幫助企業在解決問題和戰略創新上取得實質進展。

2024©汪周禮@智合創新
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