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台積電資深處長陳文耀:不懂AI,工作可能被懂AI的人取代
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台積電資深處長陳文耀:不懂AI,工作可能被懂AI的人取代

2019-08-06 聯合報/記者黃昭勇/專題報導

「有人說,人工智慧(AI)等新科技可能會取代人工,我不知道這件事會不會發生,但有一件事很確定,如果不懂AI,你的工作很可能被懂得AI的人所取代,」台積電資訊技術資深處長陳文耀說。

陳文耀指出,身處在數位經濟、科技經濟時代,未來幾十年會是互聯網、AI、大數據的時代,新科技將大幅降低成本、減少人力、優化流程與提升效率。他說,從員工的角度來看,新科技正在改變工作模式,甚至將逐步取代工作機會。

陳文耀建議,必須透過不斷地「再訓練」,以因應科技所產生的新技能需求,提升自身的競爭力。

陳文耀也建議學生,要不斷地追求新知、掌握新技術並終身學習。他說,科技會一直進步與發展,要有追求新資訊和新知,培養好奇心、探索事情本質的熱情。

陳文耀表示,學生時代基礎學習的愈好,對新科技的吸收會愈快。例如,可以多接觸免費的開源軟體、線上課程和視頻等,快速掌握和接觸新技術。他說,這要從好奇心開始,看看自己是否能看到別人看不到的問題、培養能提出改善的觀察能力。

他也建議在學時要多參加各種活動或比賽,例如黑客松(Hackathon)、創客活動(Maker Event)等,以加強實作的能力。

陳文耀強調,學習的時候不要太在意成績,若是為了成績而學習,很容易考完試就忘了,因為那會是艱澀、不愉快的過程;但如果是為了突破,比較會終身不忘,這種學習態度很重要。他說,可以多方嘗試、不要怕錯誤或失敗,要從錯誤中學習並迅速修正。

陳文耀也建議學生有機會要多接觸業界,可以參與產學合作計畫,以獲取業界相關實務經驗,培養將來實際面對並解決問題的能力。

學習新科技 要先學好基礎學科

學習AI、大數據等新科技,應該要打好哪些基礎?陳文耀建議學生要儘早具備基礎學科能力,包含數學、邏輯與英文。他說,數學是工具學科,是科學之母;邏輯思考是程式設計的基礎,具備外語能力則比較容易吸取國外所發表的最新資訊與技術。

他也鼓勵學生拓展多樣的學習領域,例如參與科學主題相關的夏令營、社團或才藝課程等,讓自己有更多機會深入地探索個人興趣與專長。他表示,從科技應用開始學習,可以從保有好奇心、培養發掘問題的能力開始。

陳文耀指出,發掘問題、解決問題是學習與工作上很重要的能力。他說,解決問題的方法不會只是單一種,要能從各種角度去尋找可能的解法,從中篩選最適當的解決方案;除了要具備持續改善的動力,最好能有重新定義問題與創新的能力。

新科技 新模式 不斷改變工作型態

陳文耀以台積電的製造模式為例指出,過去三十年,台積電兩次重新定義製造模式、大幅改善生產效率,從一開始的純手動操作,進展到八吋廠的半自動化製造,再演進到十二吋廠的全自動化製造。

工廠自動化以後,技術人員不用再長時間待在工廠裡,而是集中在各廠監控中心。技術人員的工作內容也從原本的取貨下貨等體力勞動,變成以生產線監控為主,在機台有狀況時進行例外排除。陳文耀說,生產力的大幅提升反映在人員與機台的人機比,從原本的一比三躍昇至一比七十五。

新科技在提升生產力的運用上,還包括透過大數據分析與自動化工作流程,精進工程專業人員與機台的生產效率。陳文耀說,藉由大數據分析,十二吋廠的機台生產力提升了62%,同時,藉由工作協同平台與自動化工作流,減少了65%的人力負荷。

陳文耀說,台積電正啟動第三次重新定義製造模式。

台積電已建立全自動化製造與完整的資訊平台,藉由AI與機器學習的新方法,要將全自動製造系統精進到智慧製造系統。

陳文耀解釋,傳統的製造系統,問題的解決是依靠人的解決方式,在新的智慧製造系統中,台積電增加了一個新的元素—模型(Model)。他說,藉由機器學習的方法與大數據建立的模型,將問題的解決從依靠人的解決方式,進展到以系統預測與監控為主的解決方式。

在智慧製造中,需要重新定義整個製造系統的所有元素,包含機台的規格、機台與製程控制的方法、人員的能力等等。陳文耀表示,機器學習勢將已經收集的大量資料自動學習、調教出模型,再利用模型對新進的資料進行推測。

陳文耀說,重新定義製造模式至少需要晶圓廠人員、研發人員(R&D)與資訊技術(IT)三方合作。他表示,如果研發、資訊科技人員可以多了解半導體製程技術,晶圓廠人員也可以多了解人工智慧、機器學習等,協同合作提出自動化需求、機器學習模型的建立等,讓不同領域的人結合起來,把專案的解方做出來,跨領域就是一個很重要的機制。

陳文耀進一步指出,IT人員看到新技術可以介紹給工程師,可以做些新的嘗試;工程師也可以提出需求,從機器人學習嘗試建立新模式。他說,台積電會提供各種線上訓練課程,讓各領域的人員都往新科技跨一步,彼此理解,最後跨領域整合,一起合作達成目標。

本文由聯合報系授權轉載

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