第一波AI創新面臨S曲線的成長瓶頸，往B2B領域獲得數據將是AI成長的下一波成長關鍵
科技產業資訊室 - 友子 發表於 2024年7月31日
圖、第一波AI創新面臨S曲線的成長瓶頸，往B2B領域獲得數據將是AI成長的下一波成長關鍵
在整個科技發展的歷史中，創新循環似乎都遵循著S曲線。首先，在很長一段時間裡，圍繞著一個想法進而累積出幾乎無法察覺的知識和工藝。然後，突然火花四濺。創新隨之而來，可是最終仍會穩定下來，趨於平穩。例如：TCP/IP；瀏覽器；行動應用程式都是如此。如今AI革命也正在遵循這條曲線，邁入平穩期。
在1950年的一篇論文中，Alan Turing是最早探索如何建構思維機器的電腦科學家之一，開始了知識的緩慢累積。七十年後，火花從2017年的一篇研究論文「Attention Is All You Need」引發了OpenAI開發ChatGPT，也就是生成式AI。隨之在全球掀起了基於生成式AI技術的創新衝擊波。
有一段時間，隨後的每個LLM版本推出以及Anthropic、谷歌和Meta等其他公司的LLM版本都提供了巨大的改進。但是最近，這一進展有所放緩。
察覺原因在於缺乏良好的訓練數據是導致AI能力停滯不前，要取得下一個前沿數據才能夠讓AI跳躍到下一個S曲線的成長。
專家表示，讓人類跳躍到下一個S曲線的真正突破點是工作中產生的數據。例如：工作場所數據：產品規格、銷售演示和客戶支援互動等高品質數據。因為AI在B2B領域的潛力巨大，而且大部分尚未開發。所以解鎖和利用商業數據的新創公司，將創造企業真正想要採用的重要價值和工具。
OpenAI的Rockset收購和Anthropic推出B2B願景Claude 3.5就是往B2B發展的線索之一。OpenAI 和 Anthropic 聲稱他們不會根據商業層訂閱的數據來訓練模型，因為企業最為擔心隱私和商業被侵犯或洩露。但是歷史告訴我們，一旦業務成長面臨壓力時，仍可能會迫使他們必須如此做。例如：身為雲端軟體先驅，Salesforce最初承諾所有客戶資料不會與第三方共享。可是其目前的隱私權政策卻否定了這一點。
正如紐約時報正在努力保護其智慧財產權一樣，未來企業應該抵制大型AI公司以與獲取公共數據相同的方式獲取其專有的商業數據。一旦真的如此，AI成長仍將持續停滯。
即使如此，AI在B2B領域仍有機會突破S曲線的限制。例如：聘請專家，獲得高品質的培訓數據；權衡可以用的無敏感性且有價值的商業潛在數據；或企業應該建立和部署客製化模型，以保持控制和保護智慧財產權。
總之，仍有無數的機會可以解決AI瓶頸問題，從而引發AI效能向下一個S曲線的飛躍。可是要花多少時間才能解決這一問題，就成為AI持續發展的關鍵了。(1005字；圖1）
參考資料：
AI is the talk of the town, but businesses are still not ready for it, survey shows. CNBC. 2024/03/05.
The AI Plateau Is Real — How We Jump To The Next Breakthrough. Emergence, 2024/07.
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