2022.06.11 二團
文章導讀: Robots Pick Up More Work at Busy Factories — WSJ
Host Sharing “Robots pick up more work at busy factories” -Winnie
工業4.0與3.0相似，只是把自動化更精細化，並把資料串連起來上傳到雲端技術平台，而工廠強調的是可用性與長期效果，需要比一般物聯網與消費使用性更高
智慧工廠架構
主要分為兩個層次是智慧工廠架構，透過打造垂直貫穿OT、IT層的AIoT智能工廠
- 操作科技 (OT) 層: 工業電腦，資料存取企業中的實體設備
- 資訊科技 (IT) 層: MES/ERP/BI 系統包含工廠看板管理追溯，到ERP系統實現銷售、生產、物流的作業流程資料化
- 通訊科技(CT) 層: 將不同資料架構的IT 與 OT將其串聯起來，並且整合到雲端上
SCADA軟體的應用範圍甚廣，由電力系統、工業生產、石油化工、至汽車業皆為其應用領域。近年來由於物聯網與全球工業智慧化的發展，原本以工廠自動化、油水電廠控制
當數據產生後，衍伸的風險?
前幾年也發生，研華科技遭駭並聲明攻擊資安事件，他們已經啟動資安防護機制，同時已與防毒專家顧問商討，並提出相對應解決方案；故目前台灣廠商對於資安管理與治理都需要再精進與提升
Sharing- “AI 自動化對影視產業助力還是威脅?” — River
1/ 機器人會搶走我的工作嗎?
想不備AI取代，就要先搞清楚他的弱點，人類有三項優勢:
A. 創造力 機器不具備創造與構思及戰略性規劃能力
B. 同理心 目前尚未擁有同情與關愛的感同身受的情感
C. 靈活性 無法完成一些機係且複雜體力工作，例如動心臟手術
那些腦例行工作會被AI取代?
其實3的優化型與弱社交的工作就很適合取代AI，像是保全、快餐店廚師與洗碗工，但River認為客戶服務他個人還是希望不要全是AI還是部份需要人的參與較好
那我就好奇，那些高薪職業可能被自動取代?
根據參考資料車輛與設備檢查員，是為了追求安全與符合法規，因為低社交所以有可能被取代；其次，基層準備預算報告與數據產出的分析師，可能要找出自己的競爭優勢
2/ AI自動化如何影響影視產業?
因為電影製作過程相當複雜，依照我的理解目前都是好處居多而非取代，我們從電影的製片過程來探討怎麼透過AI提升流程:
- 分析撰寫劇本: 輸入大量劇本進行演算法分析，做出獨特的劇本；讓AI來提問為什麼這麼寫? 為什麼有這個場景?
- 簡化前期製作: 前置作業非常複雜與細節，從選景、人、時間與安排，AI可以提出推薦場景與地點；用演算法分析演員過去的表演，以及觀眾那些族群來設計
- 生成分鏡動畫: 分鏡師主要工作協助導演與其他工作人員溝通，討論鏡頭的運動，因為目前都是手繪較費時
- 預告片剪接: 毛片有上萬個鏡頭，如果AI能夠幫助標籤快速動作或是緊張情緒的鏡頭，提供正式片預告
2016年AI驚悚片<Morgan>敘述科學家試圖以生物工程和人為科技控制DNA，諷刺科技進步讓AI統治人類，當時福斯刻意請IBM來挑戰機器剪輯預告片，以下連結讓大家參考人類與機器剪輯:
Morgan | IBM Creates First Movie Trailer by AI [HD] | 20th Century FOX — YouTube
Morgan | Official Trailer [HD] | 20th Century FOX — YouTube
架構的模型主要有兩件事情，第一是故事結構其次是情感堆疊與鋪陳；預告不外乎就是掌握要起承轉合並結合情緒並剪接，但依照目前的產出就會覺得情緒非常不連貫，故我認為機器可能可以先幫助挑片，而人還是做最後的成品產出，加速製片而非取代製片
My Sharing- “AIoT與未來生存必備技能”
本週整理了五大AIoT趨勢與未來，並且針對我們到底會不會被機器取代延伸討論，從我們的工時與麥肯錫提出必備能力不怕我們在未來機器自動化時代工作被搶走，持續保持自身在市場上的競爭力1/ AIoT五大新興趨勢
AIoT顧名思義，就是AI+IoT兩個元素，如果要用一個動物形容AIoT我認為就像是章魚一樣，IoT就像是觸角，而AI就是大腦，而章魚三分之二的神經分布在觸手上，每隻觸手都有自己的意識，可以各自解決問題、獨立運作；所以IOT（物聯網）與 AI（人工智慧）的關係，就好比大腦與感官：AI 若是沒有連結物聯網，就好比大腦沒有感官來蒐集周遭資訊；反之，物聯網如果沒有搭配 AI 應用，就像是僅有感官卻沒有辦法通達大腦來做反應
AIoT應用場域
- 數位電子看板和自助服務機(kiosks) 最新的電子看板也支援人臉辨識功能，可依據偵測到的顧客性別、年齡甚至情緒，動態推送符合其需求的個人化廣告
- 日本 Bridgestone 這家公司，運用 IOT 蒐集生產線設備所產出的資料，在產線異常時產生警報，導入 AI（人工智慧）之後，設備可以自己學習、或是從其他設備學習，產生自動的「行動」
- 荷蘭數據實驗室在運河、道路及橋樑裝設感測器，即時蒐集大量數據，並使用邊際運算進行實時的分析，並即時用圖表和地圖呈現，供官員決策參考如有效利用有限的公共資源，以及更安全的控制生態系統，保持荷蘭公民的安全（如洪水等事件的判斷因應）和行動
黑匣子問題
先前就有聽過一個議題，亞馬遜就發現，負責篩選面試者的AI系統，因為資料庫不夠多元，資料庫內容太過單一，使得人工智慧系統，變成有種族歧視的科技工具
像這樣的案例給人的感覺像是躲在暗處的幫手，或者像一個法力無邊的黑盒子，替我們排難解惑，告訴我們什麼我們就聽從，因為 AI 解決問題的複雜流程，遠超過一般人的理解，複雜到無法解釋，我們不斷的讓電腦學習，來累積知識，只是電腦的智慧每增長一分，就似乎距離我們越遠一分，直到電腦把自己關進黑盒子
Gartner去年的物聯網專案調查顯示，35%的受訪者正在銷售或打算銷售其產品與服務所搜集的數據，及為數據經濟學（Infonomics）理論將這種數據變現的作法，進一步視為應納入公司財報上變為的策略性商業資產
至2023年，買賣物聯網數據將成為許多物聯網系統必要的一環，IT管理員必須教育企業組織有關數據仲介的相關風險及商機，針對該領域訂定相關IT政策，併為企業組織內的其他單位提供諮詢，我想台灣的Vpon以及ikala都是類仲介商的代表
物聯網的架構將隨著網路技術一起成長，將越演越複雜，並且傳播資訊更靈活。想位於高犯罪率地區路燈上的聲音探測器、影像探測器和攝像頭— 當檢測到槍聲時，它會觸發一系列傳感器自我觸發、連接，並根據 “邊緣”並共享數據，從而創建該地區的實時地圖，然後用於提醒和指導執法、緊急服務等
隨著這樣的複雜性，未來需要的技術管理員必須為這複雜的網絡體系結構做出IT基礎架構設計、技術上的準備
IoT因應當今不斷創新的需求，並且帶來了便利。但這樣海量數據產生情況下，相關治理問題也會一併產生。如何有效管理是政府、CDO/CIO主管必須採取不同以往的治理方式，同時又不能犧牲穩定性和安全性，是我們未來需要解決問題與重要議題
再來就是感測器加上AIoT，可以廣泛運用在我們的生活上，從居家、醫療與休閒等作為感測器技術更加提升的運用，像是最近我家廚房水管堵塞就很崩潰，如果能在水管上加上這樣的"快要塞港"的警訊，相信會非常方便也省了很多教水電的成本…
2/ 我們是否真的會被機器取代?
歷史上工業革命到現在2022年為止共有四次，如果要說人類會不會被取代，我們可以從歷史的脈絡開始探究，從1970年蒸汽機的發明開始，取代人類雙手的勞力，進而讓無產階級慢慢形成，到1970的電力的發明，讓產能暴增成為更強大的雙手，開始讓藍領之上的中產階級穩固；到2000年後我們的資訊革命，有現在的Google, Apple和FB這些科技續投的崛起
這樣下來你有發現嗎? 人類總是能夠找到出口與存在的價值，科技是沒溫度的， 因為人類有思想、意志、情感，擁有實踐自己夢想的力量，所以我認為人類不會輕易被取代
週休三日更幸福？英國70家企業掀疫後職場大實驗 | 何晨瑋 | 遠見雜誌 (gvm.com.tw)
其次，最近英國開始提倡週休四日的議題，讓我不經思考我們真的需要工作這麼長時間嗎? 研究行為表現的心理學家安德．愛利克森（Anders Ericsson）指出：一個人每天要工作多少時間，才能產出最大的績效呢？答案是 4～5 小時。超出了這個時間，人們就會疲勞、分心、狀態低落，會導致工作出錯或表現不佳
2030年透過科技，人們平均每天只需工作四小時，足夠生產全球所需資源，未來人類應有更多時間做更有價值的事情
但雖然我們未來不會被取代，但人只要活著就是要不斷的學習與進步，故下面是整理了麥肯錫一篇報告，具備這13種能力不怕工作被AI搶走
麥肯錫請 18,000人完成線上問卷結果發現，在「數位化」類別中，受訪者對於「軟體運用與開發」（平均分數最低）、「了解數位系統」都不熟悉；在「認知」類別中，「工作計畫與方法」、「溝通」的分數，也都低於其他類別的平均分數；顯見這 4 個類別，現代工作者最不熟練
