馬大康：未來AI技術將有7大挑戰與新機會

余至浩，新任Google臺灣董事總經理馬大康：現階段全球AI發展仍處於石器時代，未來AI技術將有7大挑戰與新機會，iThome，2020-11-15

但講到現今AI的發展，馬大康仍以AI石器時代來加以形容，現階段全球AI發展仍在起步階段，未來還有很大成長空間。他並歸納出7項未來AI技術挑戰與新機會。

首先是建立包含雲端與邊緣端的分散式學習架構。他指出，以往訓練資料量多寡，與AI學習成果會有影響，但未來在模型訓練上，須符合更嚴格相關資料使用規範，像是不只得考慮到資料使用者的隱私權，也得要確保這些訓練完的模型在推論上能不偏頗且符合公平性。為了做到這些事，分散式學習架構的建立，就十分重要，甚至他強調：「這是未來幾乎所有AI學習架構都要採用的新方式。」...

馬大康提到第2項AI挑戰，則是要找出新方式，來降低手機端資料的傳遞，避免對於使用者生活造成影響。第3項則是針對重要邊緣裝置，如手機等，當蒐集資料量不夠多時，也需要考慮到一些替代方案的可行性，例如以少量資料依然可達到與用大量資料訓練相同或更好地的AI學習結果。

另外，在分散式學習架構下，雲端AI模型必須有足夠的容錯能力，才能在遇到傳輸資料分析不完整時，減少對其學習效果的影響。他指出，方法之一就是得靠大量裝置端用戶資料的蒐集來改善，而他認為，這樣的高度AI容錯能力的建立，也是未來其研究重要發展的方向。這是第4、5項挑戰。

至於第6項，則是如何讓既有模型學習新字彙或符號，或是運用AI模型幫助大眾判斷假新聞，同樣是未來AI另一大挑戰。最後，因受到Covid-19疫情的影響，也改變人類生活型態，進入到以零接觸為主的新常態，包括遠距工作等，他表示，這也將使得AI應用有所改變，從傳統字彙理解快速演變到聲音及影像的學習，不只技術難度變更高，以後也需要更加龐大的資料量加強模型訓練，這也將帶來AI新機會。