AI 與人類：輔助共生而非競爭取代

 

AI 即使發展到AGI (通用人工智慧) 也不會取代人類，只要人類繼續學習成長不斷提升。AI 學習到的資料，也只是人類已經完成的知識，真正的創造力，是突破不同情況的需求限制所展現於當下的新知識，這一塊，還是需要靠人腦才能完成。

AI不會取代人，只會取代那些不會使用AI的人。

在人工智慧（AI）迅速發展的當下，許多人擔憂AI最終會取代人類，無論是在工作場所還是在創造性表達上。然而，深入探討AI的本質及其與人類互動的方式，實際上深入接觸AI可以發現這種擔憂似乎忽略了幾個關鍵點：AI的局限性、人類的創造力，以及透過終生學習保持競爭力的重要性。這篇文章旨在探討這些主題，強調AI與人類共生的可能性，而非彼此取代。

1. AI的局限性與人類的創造力：AI所學習的知識基於過去的數據，而真正的創造力來自於當下的知識。這個關鍵的觀察，強調了AI與人類思考的本質差異。

AI，特別是當前的AI，確實依賴於過去的數據來做出預測和決策。儘管AI能夠在特定範疇內展現出創造性（如藝術創作、音樂製作等），例如 CHATGPT，但是這種"創造力"仍然基於其訓練過程中接觸到的數據。相對而言，人類的創造力能夠跨越經驗，結合不相關的概念，產生全新的想法，擁有在不同情境下創造出突破限制的可能。

2. 技術培訓與終生學習：新加坡政府對40歲以上人士提供資助學習使用AI的政策，這反映了終生學習在當今科技知識發展迅速下對於保持社會競爭力的重要性。隨著技術的迅速發展，持續的學習新知和適應新技術與工具的應用變得至關重要。這項政策不僅有助於個人保持其在職場上的競爭力，也對於推動社會整體的技術進步與適應性有積極影響。透過提升對AI的瞭解與應用能力，讓人們可以更好地與AI技術共存，增強自己的工作效能與提升基礎創新能力。

3. AI的輔助作用與人類的核心地位：這裡強調了AI 不會取代人類，而是取代那些不願意使用AI的人。AI本身就是一種工具或助手的角色，其目的是增強人類的能力，而不是取代人類。知識不斷地被創造，只要能保持學習態度並掌握AI技術與應用方法，便能夠與AI共存並充分利用AI工具擴大每個人的基礎能力。

總之，AI的發展與應用現今看似面臨許多挑戰與機遇。但透過教育與培訓，以及對AI能力與局限性的深入理解，向信未來可以更好地開創並引導不斷變化的AI技術景觀，不僅確保人們能夠適應AI存在，而且能夠在AI時代中運用人們的創造力，甚至在開發永續環境中產生關鍵作用。

2024 ©汪周禮@智合創新

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整合ESG與數位知識經濟：企業永續發展的產品創新範式

 整合ESG與數位知識經濟：企業永續發展的產品創新範式

在21世紀的經濟環境中，數位知識經濟與ESG（環境、社會和治理）準則，在聯合國與歐美先進市場共同推動下，正成為推動企業增長和創新的雙引擎。隨著全球面臨環境挑戰和社會責任要求的加劇，企業不僅要在數位知識的創造、傳遞和保存上不斷創新，還需要將ESG準則深度融入其企業經營的商業模式中，以適應全球市場對永續發展的變化。

本文結合案例，探討企業如何在數位知識經濟的三大基礎架構中整合ESG準則，通過新產品開發的基礎需求探索，整合馬斯洛的需求理論、古典兵法以及商業模式創新等不同面向，嘗試構建一個既促進可持續發展又符合數位知識經濟特徵的企業雙軸數位轉型的商業策略發展構想。

 

數位知識經濟與ESG的交匯點

  數位知識經濟強調知識和資訊科技整合已成為目前企業營運中，不可或缺的關鍵生產要素，近年在聯合國SDG的倡議下，逐步推動了全球市場透過金融投資，引導數位技術創新朝向永續方向發展。與此同時，ESG準則關注企業在環境保護、社會責任和良好治理方面的表現，也強調可持續發展的重要性。當這兩個概念，數位技術與ESG永續發展相交匯時，不僅促進了經濟增長，還確保了增長的可持續性和公平性。

數位知識的創造：環境和社會創新的源泉

數位知識創造已是現代知識經濟的核心，千禧年過後，歐美科技龍頭無一不與提升數位知識經濟的科技發展趨勢有關，例如網路、平台經濟模式與數據和雲端服務技術等。在這樣的時代趨勢下，通過整合ESG準則，企業可以運用科技創新將創新的焦點放在解決環境問題和社會問題上。例如，特斯拉（Tesla）利用科技創新來回應環境保護的需求。通過其革命性的電動汽車和太陽能產品減少了對化石燃料的依賴，降低了溫室氣體排放，展示了如何通過技術創新回應環境保護的需求。此外，特斯拉通過高效的電動汽車和能源解決方案，不僅滿足了消費者對於清潔能源的需求，還提升了交通工具的效率和性能。

數位知識的傳遞：促進知識共用和普及

  有效的數位知識傳遞能夠促進創新成果的廣泛應用。可汗學院（Khan Academy）通過提供免費線上教育資源，打破了地域和經濟能力限制，使全球擁有不同背景的人都能獲得相同的學習機會，體現了知識傳遞在促進社會公平方面的潛力。

數位知識的保存：支持創新的持續性

   數位知識保存確保了知識資產的長期價值和開展更多可持續利用的潛力。谷歌（Google）利用其先進的雲計算服務和資料管理技術，為全球使用者提供數位知識保存和管理的解決方案，例如GMAIL、相簿和雲端硬碟等服務，更展示了數位技術在支持數位知識經濟普及發展中的關鍵作用。

 

整合馬斯洛需求理論和古典兵法

   將數位知識經濟與ESG準則相結合的過程中，馬斯洛的需求理論和古典兵法準則提供了戰略上的指導。這不僅關乎技術創新，更涉及如何通過滿足人們的基本需求到自我實現需求，推動社會進步和環境保護。

馬斯洛需求理論：滿足從基本到自我實現的需求

     這一段引入馬斯洛(Maslow)需求理論，分析特斯拉的成功不僅僅是因為其技術創新，更在於其產品滿足了人們對於清潔、高效和先進交通工具的需求，即馬斯洛需求層次中的高層次需求——自我實現以及他人尊重。

    自我實現需求：特斯拉不僅僅提供了一種交通工具，而是提供了一種創新、清潔能源的生活方式。這對於那些追求環保、科技創新和先進產品的消費者來說，是一種自我實現的體現。用戶不僅是購買一輛車，而是表達了他們對可持續發展和先進科技的支持。

    尊重需求：擁有一輛特斯拉在某種程度上也成為了身份和地位的象徵。這滿足了消費者付諸行動上獲得他人在環境保護與科技創新認可的尊重需求。

    特斯拉通過提供符合可持續發展目標的產品和服務，展示了企業如何通過滿足消費者對環境保護的高層次需求實現持續增長。

古典兵法準則：戰略指導下的創新

   引入古典兵法中“知己知彼”、“以逸待勞”、“出奇制勝”、“上兵伐謀”等幾種策略，提供在創新過程中深入瞭解市場和競爭對手的思路方向。通過這些方向，企業可以在滿足ESG要求的同時，尋找市場的獨特需求，創造出差異化的價值主張。例如：

Netflix 對應到“知己知彼”進行市場分析：

    Netflix通過大數據和算法驅動的內容推薦深入分析消費者的觀看習慣和偏好，成功轉型為流媒體服務，並不斷大力投資於原創節目和電影的開發推出符合用戶口味的原創內容。提供多種靈活訂閱模式和定價策略的訂閱選項，滿足不同用戶的需求和預算，更進一步通過市場分析和競爭情報，密切關注行業動態和競爭對手的動作，以此調整自己的策略和內容計劃，從而在激烈的媒體市場中保持領先。

IKEA對應到“以逸待勞”的策略優化資源配置：

    IKEA通過將家具設計為平包形式，降低了家具運輸的空間與運輸成本，同時也降低了倉庫家具儲存成本，從而在資源分配上更有效率。這種策略讓IKEA能夠以更低的價格提供產品，同時避免與傳統家具店直接競爭。平包設計減少了運輸過程中的碳排放，吸引更多關注永續產品方面的消費者來消費。

Tesla 對應到“出奇制勝”的策略尋求創新：

    Tesla 通過密集的技術創新開發出高效能電池技術、快速充電技術、自動駕駛技術、自動化生產技以及客製化客戶服務等創新，打造出全新型態的電動汽車打入汽車市場，並快速成為行業領導者。Tesla 產品和業務模式都展現了高度整合創新，突破傳統汽車市場包圍脫穎而出。

Apple 對應到“上兵伐謀”的原則制定戰略：

    Apple 通過其"The simple the Better"獨特的產品極簡主義設計、強大的廣告行銷品牌建設和積極運用專利申請與維護專利權的市場專利策略，以及建構生態系環境的產品服務平台(iTune Store & App Store)，創造了強大的市場地位，提高市場用戶的忠臣度。因此蘋果不依靠價格競爭，而是通過提供差異化的產品和服務來獲得競爭優勢與最大的市場利潤。

商業模式創新的實踐

   在數位知識經濟和ESG融合的背景下，商業模式創新成為企業獲得競爭優勢的關鍵。從平臺模式到服務訂閱模式，再到基於人工智慧的個性化服務，創新的商業模式能夠為企業提供新的增長機遇。

平臺模式：促進資源分享與合作

   可汗學院(Khan Academy)利用互聯網平臺，實現了教育資源的廣泛共用和傳遞，這種平臺模式打破了傳統教育的限制，實現了知識的高效傳播和利用。

訂閱和會員制模式：持續性的服務提供

   特斯拉(Tesla)不僅銷售汽車，還通過提供包括充電服務在內的一系列增值服務，採用訂閱模式為消費者提供持續性的服務，增強了客戶黏性和品牌忠誠度。

個性化服務：滿足消費者獨特需求

   谷哥(Google)通過其強大的資料分析能力，為使用者提供個性化的搜索服務和廣告推薦，展示了如何利用大資料和人工智慧技術滿足消費者的個性化需求。

 

結論

    通過分析Netflix、蘋果、IKEA、特斯拉、可汗學院和谷歌等案例，我們看到了數位知識經濟時代與ESG準則整合的巨大潛力。這些企業不僅在其所在領域取得了商業成功，更重要的是，它們通過創新的商業模式和戰略實踐，為解決全球面臨的環境和社會問題貢獻了力量。

    未來，那些能夠有效整合知識經濟和ESG準則，不斷創新商業模式和戰略的企業，將引領市場發展的新潮流，實現可持續發展和經濟增長的雙贏。

 

2024©汪周禮@智合創新

2024.02.06

AI 對話式機器人(CHATGPT) 在企業中的多元化應用及其價值創造

 AI 對話式機器人在企業中的多元化應用及其價值創造

隨著人工智能（AI）技術的快速發展，AI對話式聊天機器人，如ChatGPT，隨著微軟WINDOW的導入，已經逐漸成為企業數位生產力工具中不可或缺的重要工具。這些先進的數位工具結合AI的應用，正開始改變企業運營與管理的方式，豐富了企業與客戶的互動，並為企業提供多元化的價值及創造更多潛在商業機會。

聊天機器人的企業應用

ChatGPT等對話式聊天機器人的應用範圍非常廣泛，涵蓋從基本的資訊回答到創意生成的不同層次。在最基本的問答應用層次，它們可以根據用戶的輸入內容，快速回答對應的的內容，為用戶提供即時且相對豐富的內容，甚至在經過對大型語言模型(LLM) 微調(FINE-TUNING)的訓練後，可以提供更為準確的資訊內容。這不僅提升了客戶服務的效率，也提高了客戶滿意度。 在更高層次上，對話式聊天機器人可以參與內容創作和決策支持。例如，在市場營銷領域，除了可以協助撰寫創意的廣告文案，分析市場趨勢，甚至提出創新的營銷策略。在人力資源管理中，它們可以協助進行招聘流程，篩選簡歷，甚至參與初步的候選人評估。 甚至，針對特定資訊分析與評估後，快速輔助撰寫特定內容的報告，例如專利技術資訊分析內容報告。 最令人印象深刻的是，對話式聊天機器人在創意生成方面的應用。從撰寫吸引人的社交媒體帖子到創作短篇故事和詩歌，它們展現了AI技術在藝術和創意表達方面的巨大潛力。 除此之外，更可以結合創意創新的方法工具，提高創意生成的品質和使用範圍。

內容的多元化價值 對話式聊天機器人創造的內容價值除了娛樂性（有趣）、內容豐富性（有料）和實用性（有用）之外，更具有啟發性，能夠激勵人們追求創新和個人成長。在教育領域，聊天機器人能夠提供客製化的學習體驗，幫助學生和專業人士學習新技能。

而且，更可結合AI工程技術，例如RAG(Retrieval-Augmented Generation)，可以增加資料庫內容的可靠性和及時性，對話式聊天機器人成為了提供最新行業資訊和趨勢的重要來源。進一步還鼓勵互動性，通過用戶參與和反饋，增強了內容的吸引力。

視覺吸引力、情感連結和原創性也是聊天機器人內容的關鍵價值來源。這些元素使得由聊天機器人創造的內容不僅信息豐富，而且利用對話式聊天的直覺式圖案創作(CHATGPT & DALLE3)，更容易輕易創造出視覺上吸引人，能夠與用戶建立更深層的情感聯繫的圖案，讓產品行銷視覺圖案更親切、更容易讓市場用戶接受。

結論

總而言之，對話式聊天機器人在企業中的應用展示了AI技術的多樣性和靈活性。從基本的資訊回答到創意內容的生成，聊天機器人不斷突破技術和創意的界限。同時，通過提供啟發性、教育性、情感連結和視覺吸引力等多元化的內容價值，聊天機器人必將成為了企業中不可或缺的資產。隨著技術的進步，我們可以期待AI 對話式聊天機器人在未來將帶來更多創新和價值。

2024©汪周禮@智合創新

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商業模式分析與商業模式開發：數位雙軸轉型─ 雙輪驅動企業成功的關鍵

商業模式開發和商業模式分析完全屬於不同層次的知識技能。

商業模式開發需要打造一條新的價值鏈，需要交代清楚商模價值的來源與最終流向。

 數位雙軸的關鍵─商模分析VS商模開發

根據商模分析與開發的實務經驗，讓我了解商業模式開發（Business Model Development）和商業模式分析（Business Model Analysis）涉及不同層次的知識和技能。

商業模式分析：主要涉及對現有商業模式的理解和評估，包括分析營運單位收入來源、成本結構、客戶群、價值主張、銷售渠道等要素，通常可以使用商業畫布，可以看成商業模式的一種核檢表(Checklist)。這種分析大部分依賴於已知系統的知識，如市場調研、數據分析、競爭對手比較等。這是一種較為直觀的過程，因為這些主要關注已經存在的商業模式結構，從系統角度來看，往往屬於一對一的分析。

商業模式開發：這是一個相對更為複雜的過程，涉及創建新的商業模式或對現有模式進行調整與的改變，除了改善價值來源，更仰賴創造不同的、新的價值來源。因此開發商業模式不僅僅是分析和理解一個商業模式，而是涉及創造價值、打造新的價值鏈、識別新的收入流、創新價值主張和建立不同的市場定位。

這需要所謂的“超系統”知識技能，包括創新思維、系統思維、戰略規劃和跨領域知識整合。在開發新的商業模式時，需要考慮如何創造和捕獲價值，並明確定義價值的來源和流向。根據觀察，成功的數位產品技術服務，往往需要至少3~7種不同的商業模式支撐。

簡而言之，商業模式分析更偏向於解構和理解現有模式，而商業模式開發則涉及創造和實施新的或改進的模式。兩者都是商業策略的重要組成部分，但所需的技能和思維方式有所不同。

數位雙軸驅動企業成功

現今快速變化的數位商業環境中，企業要想獲得成功和持續發展，理解並掌握商業模式分析（Business Model Analysis）和商業模式開發（Business Model Development）這兩項核心能力至關重要。

雖然這兩者都是商業策略的重要組成部分，但它們在目的、焦點、方法和所需技能方面有著本質的差異。

商業模式分析：現有商業模式的深度解讀

商業模式分析主要關注於理解和評估一個企業的現有商業模式。

這個過程涉及到對企業的收入來源、成本結構、客戶群、價值主張和銷售渠道等關鍵要素的深入分析。這類分析往往借助於諸如商業畫布這樣的工具，以系統化的方式來檢視和評估各個組成部分。

在這一過程中，市場調研、數據分析和競爭對手比較等知識技能發揮著重要作用。這種分析有助於企業明確自身在市場上的定位，理解自身的競爭優勢和劣勢，並根據這些洞察做出相應的策略調整。商業模式分析的直觀性和具體性使其成為企業評估和優化現有運營的關鍵步驟。

商業模式開發：創造和實施新價值模式的藝術

相較於商業模式分析的具體和直觀，商業模式開發則是一個更加複雜和創造性的過程。它不僅涉及對現有商業模式的調整和改進，更重要的是創造全新的價值來源和建立新的價值鏈。

在這一過程中，創新思維、系統思維、戰略規劃和跨領域知識整合等“超統”知識技能發揮著至關重要的作用。

商業模式開發的核心在於如何創造和捕獲價值，形成完整的價值鏈，並根據價值鏈整合現有資源，並快速進入市場獲取價值。因此，這些過程，這不僅僅是對產品或服務本身的創新，更包括如何通過新的方式來接觸客戶、提供價值和獲得收益，特別是在數位時代，如何整合新興科技創造複合商業模式，更是至關重要。

例如，在數位產品技術服務領域，成功的案例往往依賴於多種商業模式的綜合應用，如訂閱模式、廣告模式和結合AI科技的數據銷售模式與AMS(after market services)和CRM(customer relationship management)等等。

數位轉型中的商業模式革新

在數位雙軸轉型的過程中，商業模式分析和開發扮演著關鍵角色。數位轉型不僅涉及技術的改變，也涉及商業模式的創新和調整。企業需要透過有效的商業模式分析來理解如何利用數位技術優化現有模式，並透過商業模式開發來探索新的數位機會和創造新的市場價值。

相互補充：分析與開發的協同效應

商業模式分析和商業模式開發在多個方面有著本質的不同，但在實踐中彼此是相互補充和相互依賴的。

從一方面來看，有效的商業模式分析為商業模式開發提供了堅實的事實與資料基礎和有價值的深度資訊洞察。再由另一方面來看，創新和針對性的商業模式開發往往能夠帶來新的市場機會，促進企業的持續成長以及隨科技的發展適應市場變化。

實務上，重視創新的企業應該同時重視這兩方面的能力！

商業模式分析幫助企業瞭解自身的優勢和劣勢，同時識別市場機會和威脅。而商業模式開發則使企業能夠利用這些洞察來創造新的價值和增長點。透過這種雙輪驅動的策略，企業可以更有效地應對市場的挑戰和機會，從而達到長期的成功和可持續發展。

小結

商業模式分析和商業模式開發是現代企業產品技術服務商模戰略規劃中不可或缺的關鍵兩部分，其各自具有獨特的重要性和價值，並在推動企業成長和創新方面發揮著關鍵作用。特別在數位雙軸轉型的過程中，對於任何希望在變化莫測的市場環境中保持競爭力的企業來說，有效地整合商模分析與商模開發的策略將是數位轉型成敗關鍵之所在。

在數位轉型的時代，企業要想保持競爭力，就必須將現有營運方式有效整合商業模式分析與開發。這不僅關乎理解現狀，更關乎創造未來。通過這種雙輪驅動的策略，企業不僅能更有效地應對市場挑戰，還能抓住數位時代的新機遇，實現長期的成功和可持續發展。

#商業模式 #商業模式分析 #商業模式開發 #數位轉型 #雙軸轉型

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[TRIZ創意發想] 探索未來AI技術的三大基石：無限算力、無限資料與完美模型

 [TRIZ創意發想] 

探索未來AI技術的三大基石：無限算力、無限資料與完美模型

現今這個科技日新月異的時代，我們正見證著人工智能（AI）和數位科技的飛速發展。這些進步背後有三大關鍵支撐點：運算速度、數位資料以及演算模型。這篇文章將以假設的角度，想像去除這三大關鍵限制，也就是在算力無限大、資料無限大以及完美演算模型的情境下，探討這三大要素及其對未來技術發展的意義。

無限大算力：技術的加速器

無限大的算力是指能夠快速處理和分析大量數據的能力，數位運算不受算力限制，或是算力強大到完全可以滿足現有情境。隨著雲端運算、分散式運算和量子運算等技術的發展，我們正朝向這一目標前進。

無限算力可以加速從氣候模擬到金融市場分析的所有過程。然而，這也帶來了運算需要大量能源與冷卻資源方面的能源消耗和發展可持續性的挑戰。

無限量資料：知識的海洋

數據是現代數位科技的石油。從社會生活中的社交媒體到支撐企業商業運行的物聯網，數據資料正在以前所未有的速度指數生成。無限量的資料為人工智慧技術的機器和深度學習模型(Machine Learning & Deep Learning)提供豐富的學習資源，加速了演算模型的發展，從而提高準確性和泛化能力下的應用範圍。然而，這也帶來了資料使用、傳遞與保存上的隱私、安全和品質的問題。

完美模型：智能的巔峰

完美模型是指能夠在任何情境下都提供準確結果的AI模型，滿足情境改變的需求。這需要不僅僅是大量的數據和強大的算力，還需要創新的演算法和模型設計。然而，這是一個極具挑戰的目標，涉及到技術、理論和倫理的多個層面的跨領域整合發展。

 

三大支柱之間的相互影響

這三大要素彼此之間存在著密切的相互依賴和影響。無限的算力可以加速資料的處理和模型的訓練。同時，豐富的資料資源是推動模型發展的重要因素。而高質量的模型則可以更有效地利用這些資源，從而提升整體系統的性能與使用範圍和應用效果。

 

未來趨勢：三大基石如何塑造未來

根據前面的內容我們可以知道，這三大要素將共同塑造數位科技發展的未來趨勢，並有著不同層面的影響，這些影響包括：

1. 全球化與地緣政治：全球化趨勢將促進計算資源和數據的共享，但也受到地緣政治的影響。
2. 永續發展與環境影響：隨著技術進步，對能源效率和環境影響的關注將增加。
3. 消費者行為與市場需求：技術進步將引領消費者行為和市場需求的變化。
4. AI倫理與社會責任：在AI的設計、開發和應用中，伦理和社会责任将成为不可或缺的部分。 5. 技術普及與教育：教育和培訓的調整將對應技術的普及，以培養未來所需的技能。

6. 安全和隱私挑戰：隨著技術的發展，安全和隱私將成為更加複雜的挑戰。

 

可見未來的科技風格

未來科技的發展將呈現出一種超現代、前瞻性的風格。我們可以期待看到更多融合了動態數字元素、顯示屏、全息和擴增實境元素的互動式設計。這些元素不僅反映了技術的進步，增加了更多應用想像空間，當這些科技深入社會大眾後，更預示著社會和文化將隨著數位科技的轉變而開始轉變，例如平台經濟後，出現的網紅經濟與網紅引發的社會現象，逐漸將數位文化嵌溶至當代社會文化中。

 

總結

可以預見到，無限大算力、無限量資料和完美模型是構築未來理想科技發展的三大基柱，這三大基柱所打造出來的AI技術應用，將持續加速推動新的創新機會，無可避免的，同時也帶來風險和挑戰。隨著這些技術的進步，我們將見證一個更智能、更互聯和更可持續的世界的誕生。

在這一過程中，我們必須注意平衡技術進步與倫理、社會責任和環境可持續性之間的關係。隨著全球化、永續發展、消費者行為、AI倫理和安全等因素的共同作用下，未來的科技發展將是多元、動態且更加複雜。

或許這就是未來科技的景觀——一個由無限的可能性和挑戰共同塑造的世界。在這個世界中，無限大算力、無限量資料和完美模型將是我們探索未知、推動創新和實現夢想的關鍵。

2024©汪周禮@智合創新 --- 傳遞創新知識與服務
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利用CHATGPT開發創意想法 - TRIZ4AI_ AI 研究與產業發展方向探索

利用CHATGPT開發創意想法

 

題目：利用CHATGPT結合TRIZ系統創新思考術 開發創意想法
創意想法主題：AI 研究與產業發展方向探索

 

TRIZ創新工具應用前端 ─ 識別問題

 

識別問題的目的在於建立具有價值的問題模型，更進一步地，讓根據問題模型的解決方案，如果無法取得目標上的成功，就算是失敗，也能具有相當的參考價值，藉此有機會創造出更符合目標底層意義上的成功方案。

  

基本流程：

[初始問題現象分析 ─> (定義問題 ) ─> 初始系統分析 (內部初始系統/外在標竿系統) ─>資源分析─> 挖掘問題因果鏈分析 ─> (重新定義問題 ) ─> 問題模型]

 

在TRIZ系統創新的應用領域中，為了要讓解決方案的更有價值，因此如何讓解決系統問題的方案符合發展趨勢的問題模型，在深入挖掘問題與建立問題模型之前，也就是一開始的初始系統分析後，會使用包括資源分析的工具。

 

透過資源分析找出限制來源種類與特徵，這對建立正確的問題模型非常重要，畢竟創新種子一開始，就是從突破環境土壤層層限制下，逐漸存活下來。

 

換個角度看，只要我們能找到限制，運用反向思考，根據系統工具，就可以判斷系統資源限制的大小，決定創新的難易程度。

在TRIZ系統工具中，這一塊比較偏向系統理想性(Ideality)的概念。

 

AI核心：資料、算力與演算模型

 

為了能夠更清楚AI發展趨勢，因此我在這邊使用AI 三大基礎架構的概念，也就是，數位資料、硬體算力與軟體模型(演算法)的巨觀角度來觀察發展限制，從發展限制中，根據資源與競爭現況，尋找最適合的發展目標。

 

基於上面的概念下，使用CHATGPT結合TRIZ系統工具，針對AI發展方向從SWOT、交互作用分析、價值(重要性)、限制與可行性多種角度，與CHATGPT對話以嘗試挖掘更多有趣的想法。

 SWOT探索：

發現：這個分析表格描繪了理想狀態下 AI發展的主要優勢、劣勢、機會和威脅。我們可以更容易看到，在算力、資料和模型的發展過程中，我們需要平衡這三者之間的推進力道與相關的挑戰和風險。

無限假設探索：

發現：每個要件的增強都會提升其他兩個要件的發展。

重要性探索：

發現：在不同的應用情況下，三大要件的重要性會彈性改變因此，平衡這三者的發展，可以有效提升AI的價值。

限制探索：

發現：或許我們可以從限制來探索短期、中期與長期的AI研究與發展策略。

可行性探索：

發現：根據可行性評估的內容或許可以協助產業找出發展方向。

 

短評：根據CHATGPT的輸出結果，判斷完滿演算法最不可能實現，而無限算力相對可能實現。

當然，以上這些內容僅供參考。畢竟，真實情況的發展，往往出人意料之外，這也是創新迷人之處。

補充：

當然如果要更完善的發展一個策略，光憑SWOT並不足夠，可以加入更多管理與策略分析工具，例如PESTELE分析，包括全球化和地緣政治影響、永續發展與環境影響、消費者行為變化、AI倫理和社會責任、技術普及與教育與安全和隱私挑戰等等多重競爭的巨觀角度觀察多重視角分析。

結論：
AI LLM - CHATGPT(GPT4) 結合現有方法與工具的應用，完善了知識領域的概念創造與知識傳遞的效率，雖然提升知識經濟發展，但也加速知識競爭的層次，可能會讓知識經濟朝向M型化結構的方向發展，加大知識應用上的能力隔閡。

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2024©汪周禮@智合創新

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