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台灣數據經濟大未來 發文時間: 2018/10/28   文 / 許志義台北 瀏覽數 / 50+

經過網路革命、行動革命、物聯網革命,當今已來到數據革命的時代。但台灣,正面臨結構性的兩大問題,讓數據經濟發展受阻!

第一個困境,台灣大部分民眾在搜尋資料時,並無使用英語的習慣,但網際網路的國際語言就是英語。因此,台灣數據思維與數位能力的培養,相對不容易!

第二個問題更為嚴峻,也就是台灣產生的數據量太小。無論是網際網路或物聯網產生的數據,或是天氣觀測站蒐集的資料,都遠不及歐美澳印或中國。具體的例子,台灣許多學生在撰寫碩博士論文時,經常要借助UCI(加州大學爾灣校區)的機器學習資料庫,裡頭提供各種不同領域的數據,開放免費下載,促成了許多資料探勘的研究成果。台灣學生若採用國內的資料庫,來源十分有限,即使是具有即時性的ETC電子收費時間序列資料庫,也受限於裝載eTag的車輛數目有限,無法產出如國外一般大量的數據。

上述的兩個困境,台灣產官學都必須嚴正看待。由於數據資料落後,人工智慧的發展就會落後,再加上國際網路巨擘(如FAAMGT)可說是大者恆大,差距只會愈來愈拉大。例如國外的Windy應用軟體系統,就是運用ECMWF(歐洲中期天氣預報中心)及美國的GFS(全球氣候預測)的資料與模型,提供即時監測風向、雨量等多種指標的服務。由於使用符合人類直覺的動態畫面,甚受一般大眾與媒體歡迎,甚至台電公司的再生能源預測,也借助Windy的資訊系統。像這種本身已具有龐大資料量,又廣受應用的服務,自然能吸引很多外部伙伴合作,幫助它們蒐集更多資料,相輔相成之下,資料間的價值又能被放大,拉開與競爭者的差距,令其市場上的競爭對手望塵莫及。

既然台灣不太可能產生如其他國家般大量的資料,反過來值得思考的方向是:可否利用小而美的數據,做出與其他國家的差異,產生有價值的應用?例如,是否能針對台灣特有的醫療病癥、動物或作物,來建構實用的資料庫,進而發展出該領域具有獨特價值的人工智慧?這種台灣的特有物種人工智慧的差異化思維,或許能開拓出台灣在數據經濟中的市場利基。

(原文刊載於2018年8月《哈佛商業評論》;本文獲作者授權轉載。)

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