智能技術爆發所引起産業典範移轉必將繼續，這是全球科技產業必須共同面對的課題，而「奇點」科技觀和人文脈络有助於全盤系统性掌握其未來發展方向。台灣産官學界必須確實認清這個事實，如此才能真正展現領導力，並落實智能演化式的產業發展。（圖/取自網路）
徐作聖（陽交大學科技管理所 退休教授）
在經歷了2023年上半年生成式人工智能技術ChatGPT 的激情之後，生成式智能無所不在/無所不能的迷思，似乎充斥在全球每一個角落。雖然目前有零零星星的産業應用陸續浮上檯面，但似乎仍然不能滿足社會大眾對人工智能宏觀面的期許。
五月中，OpenAI宣佈2023年底即將推出具有通用人工智慧功能的GPT5 ，顯示「奇點經濟」時代的「產業轉折」到來已迫在眉睫。雖然人們對奇點轉折仍多停留下「觀望」的階段，但在眾說紛紜的恐慌與期待中，奇點的真實性不斷的被質疑：通用人工智慧技術與其奇點到底物理問題？是擬人化生物有機體轉化/演化的科學問題？經營哲學問題？管理和經濟問題？其中的科技觀和人文脈絡有助於全盤和系統性系统性瞭解「奇點」的特質。
奇點是一個很時髦的名詞，也是一門嶄新的學門，目前仍處於「橫看成嶺側成峯」的階段，其定義分岐，跨領域特性造成語義及認知(Semantic /Cognition)的問題，遠非單一學科/學門所能獨立完成，是教育界一項重大挑戰，但也可能是產業重整的契機。
（圖/取自網路）
在人工智能領域中，奇點的翻譯相當有誤導性，奇點並非「點」的形式存在，也不是清楚切割的「分水嶺」，而是一個動態移動的介面及移動地標(Dynamic Moving Landscape) ，也就是諾貝爾物理奬得主Carl David Anderson 的「量變產生質變」的《系統演化進程論》中所描繪的現象。
奇點的概念源自於宇宙學及廣義相對論的體系，但在不同系统中奇點有著不同的詮釋：奇點在數學領域奇點代表「無限大」或者「無定義」的數質；在物理學領域代表熵增極大化/系統質量無限大（黑洞化）；在宇宙學中奇點代表「上一代文明」終結所衍生出來的分布式共生結構；在社會科學領域代表轉折點(Inflection point)和本體論奇點(Ontological Singularity) ；在哲學領域代表辯證式論證(Dialectical Singularity)，在網路生態學中代表「演化進程」，(Emergence Systems和智能體系「擬人性化」的轉折，而後者正是被最普遍接受的論點。
「奇點」的理論原創者Raymond Kurzweil 及耗損系統理論始祖普利高津(Ilya Prigogine，1977諾貝爾化學奬) 最具代表性，在此系統框架中，世界一分為二，即分成一個物理/量的世界；另一個生物/質的世界，這正是「奇點轉折」的最佳詮釋，其中「奇點」代表系統由「物理世界」轉換成為「生物世界」的臨界點，也是「量變產生質變」演化論的實踐。
（圖/取自網路）
通用人工智能AGI和奇點的關連性是智能產業經營的關鍵，可分割為「奇點前」和「奇點後」的兩種策略規劃，前者聚焦在內技術外互動和平台架構建設，而後者重視系統演化、共生和整合。從實務面來看，「奇點後」有兩個發展主流：結構式平台和沈浸人工智能(Embodied intelligence，如輝達的 CUDA)，或結合智能製造（如智能工業4.0）。
「奇點後」的智能產業的發展必須依託在產業創新上，「自由心證、盍各言而志」式的發散式創新並不符合資源不足的中小企業，「奇點前」然而聚焦在「專業化」的布局才是台灣智能轉型的王道，也是「量變產生質變」的實踐：追求「螞蟻雄兵變大象」的終極策略目標，擺脫傳統以規模、技術、市場幅員為主要優勢的傳統方式，這也是擁抱智能典範轉移的最佳方式。
智能技術爆發所引起産業典範移轉必將繼續，這是全球科技產業必須共同面對的課題，而「奇點」科技觀和人文脈络有助於全盤系统性掌握其未來發展方向。台灣産官學界必須確實認清這個事實，在産業轉折的機會中掌握發展的契機，如此才能真正展現領導力，並落實智能演化式的產業發展。
智能奇點來勢洶洶即將來臨，這個產業轉折絕非善茬，智慧的選擇應對之道是朝野領導力的表現，讓我們拭目以待。
(文章只屬作者觀點，不代表本網立場。)
徐作聖，輔仁大學化學系畢業，清華大學應用化學所、美國匹茲堡大學化學博士、美國伊利諾大學eMBA。陽明交通大學科管所退休教授，2010年獲選為「國科會大專校院獎勵特殊優秀獎」，至今迄為行政院公共工程委員會政府採購法評選委員。