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講者介紹
吳恩達（1976-，英文名：Andrew Ng），華裔美國人，是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任。吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一。吳恩達也是在線教育平台Coursera的聯合創始人（with Daphne Koller），DeepLearning.AI創始人。
他的其他分享
【ChatGPT 之父來台】Sam Altman、吳恩達重磅開講！談 AI 將如何顛覆世界
現在AI應用的狀況
兩個重要的概念
- 監督式學習:需要label，從2015起大多的應用都是監督式學習，即便是不同的應用但大多屬於監督式學習
- 生成AI: 而現在則到了生成式AI的時代，CHATGPT利用不停地去預測下一個字來完成文字的生成，可以產生非常長的文字。
大模型的時代
從2010-2020，進入了GPU加速的大模型的時代。這是因為GPU的支持，讓模型可以學習更多的資料，這也讓生成式AI有機會發展起來
AI的革命 – 生成式AI的發展
CHATGPT利用不停地去預測下一個字來完成文字的生成，可以產生非常長的回應文字。吳恩達認為這樣的生成式模型會很大的改變現有的模型生態
生成式AI如何改變建模的過程
以前的監督式學習需要
拿到label資料->建模->部屬
現在則只需要
指定prompt->部屬
吳恩達在現場分享，不同的 AI 分屬不同領域，包含生成式 AI、監督式學習等。他指出，過去 10 年是生成式 AI 的 10 年，如今生成式 AI 僅處於早期的成功階段，未來潛力仍大，如果要達到真正的通用，至少還要 30，甚至 50 年。
他認為，或許現在大家已看到很多生成式 AI 的消費端應用，但更讓他興奮的是開發端的發展。過去很多 AI 應用需要花 6 個月打造，現在已可以讓成千上萬的人，透過生成式 AI 將開發過程降低至幾天內。他認為 AI 的未來，還有許多機會是給開發者的。
Generative AI 的課程很重要
他認為企業應該賦能員工，因為生成式AI會是下一個顛覆AI產業的應用，可以讓員工在這些地方學習Generative AI
三年內生成式AI的數量會增長一倍
他認為現在雖然監控式模型是大多數的應用，而生成很少，但未來會改變，三年內預計生成式AI會大增。而他認為監督式學習的應用成長幅度則會減低，因為未來的建模會更偏向廣泛化功能的建模(生成模型)
雖然生成式 AI 要追上發展已久的監督式 AI 的產值還有一段距離，但其成長速度驚人。台灣的開發者團隊在全球人工智慧領域也做出了重要貢獻。他也舉例自己從共同創辦人那裡獲得將 AI 導入船運業的點子，同理也期望在台灣激發如農業、工業領域更多類似的 AI 創業點子。
他舉出一個APP就是可以把你的照片變成太空人的照片的APP，叫做LENSA，他們的營收在去年12月到最高，然後就掉下去了，這是因為這是一個很單純的APP，很快地就會風潮過去。而大多數能夠屹立不搖、一直被使用的軟體，都要經過很多時間的考驗
為什麼在台灣AI還沒有廣泛被採用
為什麼在台灣AI還沒有廣泛被採用，這是因為還很難使用no code/low code的方式去建模，他還舉了披薩工廠的例子，說明未來很可能建模就會像是在產生一個披薩。未來自己建模的機率會大幅降低，因為客製化建模很可能no code就可以達成，只需要做prompts。不再需要大量的標註資料
他指出，有許多領域專案本身具有高價值的生意，例如廣告、搜尋業務，自然吸引許多工程師投入；不過有些總價值沒那麼高、較為長尾的小型生意，例如餐廳，對於大型科技公司來說投入的吸引力較低。
這是AI應用上非常重大的一個革命，未來企業將可以用非常省成本的方式採用AI
The AI stack
企業要使用AI所需要擁有的資源
他提到 AI 的基礎架構、開發者工具市場已經有一些贏家、高度競爭，也獲得了大量外界關注；但還有一塊是 AI 未來的發展重點── App 應用程式，而這高度需要合作夥伴。人工智慧（AI）被認為將成為未來社會的基礎設施，就像水和電網一樣不可或缺。監督式學習和生成式 AI 是兩個關鍵領域。
AI的危機
- 偏見、歧視、不正確的資訊=>這些部分正在快速改進中
- 職業被自動化取代=>但是要取代所有人類的工作還要很久很久
- 國際化會變得非常的快速、資訊更加爆炸，但在一些突發狀況中，如瘟疫、氣候改變等，AI的腳色會變得十分關鍵
新創如何使用生成式AI
這個吳恩達投資的公司在很短很短的時間建立了航運預測的AI軟體，猛猛搭~
擁有生成式AI的技術可以更快速的建立所需要的模型
