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我們該如何規範人工智慧 (全文)？

#COMPUTEX，這個跟我一樣歲數的電腦資訊展會，我竟然直到今年才首次踏入。

這次受主辦單位之一的 #外貿協會 （ #TAITRA）邀請，在上週三（5/29）來到位於南港展覽館 2 館4樓的「 #SmarTEX」展區參觀，與多家參展公司交流。我雖然自己經營過科技媒體網站，但我不是擅長採訪會展的記者，也不是好的 3C 部落客，因此我抱著「幫自己正在思考的問題取材」的目標，前往這場大型科技會展。

（先說：因此這篇文章不會有太多展覽展位上產品的細節跟照片，請大家見諒。）

而我最近在想的問題，也就是本篇文章的主題是：進入人工智慧時代，我們該如何規範人工智慧？

或者，我們也可以反過來問：人工智慧該如何規範我們？

自認偏樂觀派的我，其實不希望讓大家覺得「人工智慧的未來真糟糕」，我的個人偏見是：大致來說，我喜歡科技，儘管科技的確會帶來衝擊，但只要我們更願意去思考，就更有機會讓未來往比較好的方向演進。所以談這個議題，目的是要避免要是這樣的狀況真的發生了，我們才懊悔地說「這真糟糕，為何我們沒有早點想到。」

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關於人工智慧的規範問題，首先，我們來看看 MIT 媒體實驗室做的一個調查「道德機器」（網址：http://moralmachine.mit.edu/hl/zh）。

在這個網頁裡頭，有許多類似「#電車難題」的情境，需要你來回答。每一個參與者，需要回答 13 個題目，每個題目只有兩個選項。在每一個題目的情況中，都有一輛突然煞車失靈的自動駕駛汽車，而你必須做出選擇，要繼續前進，或是轉彎離開。

例如在某個二選一的情況中，你認為這台自動駕駛車該繼續直衝，撞死一個成人男性，還是轉動方向盤，讓車子撞上另一側的護欄，殺死車上四個人，包括兩名兒童？

在另一個二選一的情況中，這台自動駕駛車上只有一隻貓，若繼續直衝，會撞上護欄，讓貓死於非命，但若自駕車往左彎，貓的性命可保，卻會撞死一位正在違規闖紅燈過馬路的遊民。

類似這樣的二元選擇有很多種變化，例如過馬路的可能是動物、可能是罪犯、可能是醫生，嬰兒，或是這些人的綜合隊伍，他們或許是違規過馬路，或許是遵守交通規則但運氣不好。而車子直衝或轉彎，也隱含了道德選擇。推薦各位都上道德機器的網頁去回答看看，看你會不會跟我一樣覺得實在是逼人太甚，到最後根本就放棄思考（XD）。

這個網頁告訴我們一件事：我們不可能對各種狀況產生共識、或得出任何堪稱正確的答案，事實上這個調查也不是要用多數人的意見來決定未來的自駕車要是真的煞車失靈的時候，該做出什麼行動。然而這個調查提醒我們，當越來越多的「人工智慧代理」進入我們的生活，就會產生更多類似的道德難題。

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舉例來說，若一個 #人工智慧股票交易系統，因為對政治領袖發在社群媒體上的文章產生錯誤的解讀，而決定拋售某一檔股票，造成連鎖反應，讓投資者大賠一筆，這樣的損失該由誰來負責呢？

延伸閱讀：〈AI 機器人害我投資賠錢，我能告他嗎？〉
https://www.techbang.com/posts/70447-ai-robot-made-me-invest-money-can-i-sue-him

舉例來說，若一個 #人工智慧戀愛配對系統，推薦了一位居心不良的對象給另一個使用者，最後使用者被騙財騙色了，誰會受到最多的指責呢？誰「#與惡的距離」最近呢？

再舉一例來說，如果用於門禁或 ATM 的臉部辨識 AI 系統出問題，太過嚴格以至於讓使用者開不了門、領不到錢，或是太過寬鬆使歹徒得以利用，那該怎麼定義問題的範圍，用理性的方式來解決呢？

臉部辨識作為服務升級的關鍵，從智慧零售到智慧家居到智慧服務，都少不了這項技術的身影，也是人工智慧使預測平價化的代表。只要你拿著這一兩年出的新手機，想必也不會陌生。例如我這次參訪的 #訊連科技（CyberLink）展場主打「FaceMe」AI 臉部辨識引擎，他們提供 SDK 與多家科技廠商合作，包括 #宏碁雲端、#奇景光電、#微程式、#凌群、#達碩 等。我也拜訪了同在 SmarTEX 展出的達碩智慧科技，了解他們使用這套臉部辨識引擎，針對銀髮照護、社區管理、企業差勤管理等不同情境設計的解決方案。即使在我與訊連跟達碩的主管談話時，他們自謙還不是目前領先的廠商，但他們的服務也已經非常成熟，可見這樣的軟硬體整合套裝將持續普及到各地，而台灣中堅企業將成為關鍵推手。

美中貿易戰，加上美國可能逐步針對有侵犯人權之虞的監控科技施加圍堵禁令（如 #海康威視、#浙江大華、#商湯科技 等），突顯出台灣提供類似服務的企業所能提供的安全價值，但即使如此，這項科技本身還是帶給社會其他挑戰。訊連科技的連啟民協理跟我說，臉部辨識的準確性不是 0與1 的取捨，他們的 SDK 能夠針對不同情境，讓配合的廠商自行調整精度，掌控風險，例如從一般社區門禁的萬分之一調到 ATM 的十萬分之一，同時使用邊緣運算技術（Edge Computing），讓資料不用都到雲端，降低反應時間及資安疑慮。

我在展場也與 #康訊科技 及 #訊舟科技 兩家公司進行交流。康訊從圖資起家，以地理定位技術切入車載系統設備，扎根台灣30多年來，已經成為全球領先的車隊管理服務商，不管是共享汽機車、物流公司、校園巴士、救護車、消防車都是他們服務的客戶。他們提供的設備就像車上的黑盒子，可以完全掌握車輛的狀況，如透過監測引擎啟動狀態，可以知道司機是否過勞；透過監測燃料消耗情況，可以知道是否有偷油的情形發生。而全球客戶累積的數據也成為重要的資產，可以協助物流業者優化路線。

訊舟作為老牌網通公司，這次展出許多產品，我認為最亮眼的就是他們與中研院陳伶志博士合作推出的「空氣盒子」，我雖然早就知道空氣盒子，卻是第一次看到並且從訊舟的角度聽這個已經是公民科技典範的故事，目前在全台已經有 4,000 多台設備上線，密集監測空氣品質，累積的數據也已經可以做到空品預測。

另外，這次在 SmarTEX，科技部推動的 #GLORIA 國際產學聯盟現場展出 67 項前瞻技術，我也與聯盟中的幾所大學交流，例如 #中國醫藥大學 推出能夠判讀骨齡、癌症等資訊的 AI，節省醫師判讀時間，加速診斷。#國立交通大學 伍紹勳博士則與 #新光醫療團隊 合作，用像是貼在東尼史塔克胸口的智慧貼片，只用3導程就能正確模擬專業醫療設施12導程的ECG心電圖信號，大幅改善病患的行動自由，也顯著降低成本。而具有超過 2,000 例達文西手術經歷的 #臺北醫學大學劉偉民醫師團隊，則在擁有大量醫師第一視角錄影的基礎上，推出手術教學平台，包括 VR 手術直播拍攝，與虛擬手術教學模擬系統。

從訊連、達碩、康訊、訊舟到這三個來自學界的醫療技術案例，可見都與數據分析、人工智慧辨識判讀、虛擬模型建置有關，儘管我相信在台灣醫療與科技、工程多重優勢下，他們都前景可期，但該問的仍然要問：要是出了差錯，怎麼辦？誰負責？各團隊對此問題顯然也都深思熟慮過。而我將他們給我的回答整理，加入我對「人工智慧如何規範」這個問題的答案。

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#以自駕車為例思考

著名的科幻小說家艾希莫夫，在1942 年的短篇小說 Runaround 以及後來的機器人系列裡頭，提出了機器人三原則（Three Laws of Robotics），很多人可能都會背了，這三原則分別是：第一，機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；第二，除非違背第一法則，否則機器人必須服從人類命令；以及第三，除非違背第一或第二法則，否則機器人必須保護自己。

參考：Three Laws of Robotics
https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

這三原則聽起來很周密，但其實並非如此，而且也不太現實。以自動駕駛汽車作為案例吧，自動駕駛汽車是這一波人工智慧發展最受關注的領域，而且因為許多國家政府正在積極制訂法規，自駕車的自動化程度，跟依據自動化程度而制定的責任歸屬，也比較清楚，值得用來舉一反三，幫助我們思考，人工智慧要是進入到每一個領域，會帶來多少該仔細考量的變化。

那麼，到底什麼是自動駕駛汽車呢？你可能聽過什麼 Level 3，Level 5 的，那指的是自動駕駛的自動化程度分級，我們可以用這張表來簡單呈現：

這個分級定義，是由國際汽車工程協會（Society of Automotive Engineers, SAE）所提出的，已經獲得廣泛的共識。從第零級到第五級，共有六個層級。第零級的自動駕駛就是毫無自動化，一直到第二級，都還是以駕駛員為主，機器提供輔助。

但從第三級開始，負責開車的就是機器了。人類駕駛頂多在緊急狀態作為備用選項。第四級之後，就連緊急狀態也是由機器來應對，人類就從駕駛這件事基本退場了。到第五級的情況，就像是有一個超級人工智慧在負責開車，相信到時候，超級人工智慧也不會只用在車上。

目前已經有幾家汽車公司宣稱自己的自駕車達到了第三級，例如 #奧迪、#特斯拉、#現代汽車 等，大部分車廠也都表示在 2020 年就會推出第三級的自駕車。Google 旗下的 Waymo 以及台灣的財團法人車輛研究測試中心 ARTC 則表示都已經有第四級自駕車的技術能力。

日本政府非常積極地花工夫在自動駕駛的規範上，日本的「投資未來委員會」在 2018 年底，便提出了已經研擬多年的自動駕駛汽車指導原則。根據報導，日本首相安倍晉三希望透過採取具體步驟，建立法律框架，讓日本成為率先制定國家級規範的國家。首要處理的就是第三級自動化情況下的監督跟法律方向。我們就來看看，在自駕車的規則上，日本是怎麼想的？

日本的規則是，通常來說車主需要對車輛自主運行時發生的事故負責，並且由政府規定的汽車保險公司承保。如果車輛系統有明顯的缺陷，該負責的就是汽車製造商。強制性保險這一步確定了之後，保險公司也就能夠制定方案，讓車主選擇，要保哪一種。

另外，為了釐清事故的原因，自動駕駛汽車需要完整記錄位置、轉向、人工智慧系統操作狀態的信息，也就是說，得要有像是飛機黑盒子這樣的裝置。

那如果遇到新型態科技犯罪者或駭客呢？只要車主有採取適當的安全措施，例如更新車輛系統或維護保養，那麼若是因為駭客攻擊或入侵造成損害，就視同汽車被偷走了。

除了這幾個大方向以外，還有不少問題待解決。因為剛剛說的都只是民事責任，財產相關的規範，但還沒有碰觸到刑事責任，如果真的因為自駕車的缺陷而造成傷亡，除了車主以外，程式開發者，汽車製造商該負起哪些連帶的責任呢？若不能盡快釐清，程式開發者跟汽車製造商就難以決定是否該正式推出產品。

另外，自動駕駛的操作條件、例如速度限制，運作的時間長短，天氣狀況也都得考量，就像各種已經存在的汽車安全規範一樣，人工智慧控制系統的標準、對網路攻擊抵禦的強度，也都得一一制定。

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而以自動駕駛為案例，可以幫助我們思考該怎樣規範其他人工智慧的應用情境。歸納我這次到 SmarTEX 參訪交流的心得，我想比起艾希莫夫的機器人三原則，我們該建立的思考原則其實是這四個：

#面對此時此刻的人工智慧該有的思考原則

第一，#釐清主控權。整項任務中，是人類還是機器掌握主控權？能否以清楚的層級概念來劃分人類或機器的掌控程度？就像自駕車這樣呢？另外，在關鍵決策點，人類有沒有介入，是否被要求介入？這些都必須根據不同的應用環境來一個一個釐清。

第二，#損害管理與風險溝通。在發生意外的時候，擁有者、使用者、設計者、販售者、維修者等角色，是否已經明白可能要負的對應責任？這些責任的政府主管機關與相關的法律有哪些？其實每一樣新的科技進入我們的生活，都會有一段學習曲線，我們不太可能在了解所有問題、解開所有疑慮之後才採用新技術，而是必須妥善跟每一個角色溝通風險。

第三，#數據紀錄透明化。為了忠實檢討意外發生的原因，人工智慧系統需要持續紀錄運作狀況，以及感測器所收集到的各種資訊。並且要確保訓練人工智慧的資料也是可受檢驗的，避免造成系統化的偏見。另外也同等重要的是，收集數據的單位，像是企業、保險公司或政府，有義務證明，收集這些資訊，是必要且適當的。例如飛機上機長跟駕駛員的通話可以收集，但車內的通話該不該收集呢？商店內的顧客對話該不該收集呢？

第四，#系統思維。任何意外發生，都要了解，系統總是存在一定的風險，告知風險機率跟可能的狀況類型。以「不責難」的出發點，來面對後續的檢討，才能讓各角色更願意把系統中的臭蟲或不當行為揪出來，最終的目標是讓這個能夠便利更多人、拯救更多人的系統，越來越好。就像醫療一樣，如果每次只要有病人在手術中過世了，醫生都要被告到賠上身家，那還會有醫生願意繼續替病人動手術嗎？當醫療行為中有越來越多具有人工智慧的機器介入，診斷疾病、決定麻醉份量、甚至用機械手動手術，我們就不得不分配信任給更多的角色。

從 COMPUTEX 的 SmarTEX 展區上琳瑯滿目結合了人工智慧的技術，可以肯定人工智慧已經，也即將進入每一個我們可以想像得到的層面，過去的規範將無法適用，而且即使訂出新規範，也會很快過時。我們不可能完全理解我們部署的人工智慧系統的風險。當前的機器學習運行得如此之快，以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策，通常連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式，這使研究人員更難控制和理解決策過程，在這樣缺乏透明度，也就是常說的黑盒子問題籠罩下，要建立道德準則跟規範，當然就極為困難。

然而若不要大驚小怪，將人工智慧與人肉智慧對等來看，人類花了幾千年建立起的道德準則，同樣漏洞百出，我們卻也習慣了。人類專家有的偏見跟偏誤更是問題層出不窮，而我們也是一直倚賴這樣有缺陷的專家系統在運作。此刻的人工智慧浪潮，正給了我們機會跟動力，檢視我們習以為常的那些想法，我認為以上的四原則，更有助於我們迎向已經到來的未來世界，而開發出這些技術，推出產品與服務的企業，若都能夠率先思考這些問題，也是我們所期待的。就如同我在這次 COMPUTEX SmarTEX 展區上看見的一樣。

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最後，我雖然只逛了整個 COMPUTEX 的一部份，但很感謝外貿協會，讓我能不只是走馬看花，而是深入與廠商對話跟採訪，非常有收穫。幾乎每一家我逛的展位，都跟數據、AI（起碼是機器學習）有關，並將其結合硬體，整合出具有市場競爭力的方案，雖然我沒有資格替他們的產品背書，但我覺得深入談過之後，他們都對自己的產品與服務非常有自信，或許並非市場的領先者，也已經看見該切入的定位與成長的路徑。

今年的 COMPUTEX 展會已經結束，不過以後若有機會前往類似會展活動，很推薦大家跟我一樣帶著問題意識去逛逛，跟這些未來世界的打造者聊聊，畢竟我們得住在裡面。

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Medium 版：http://bit.ly/2HLuT8p

[為什麼台灣的軟體業不強? ]

我寫這樣的文章，或許會冒犯很多軟體業的前輩，因為我並不是從這個領域出身的，對於某些狀況的理解可能有所謬誤。我也不過開了一個小公司，卻膽敢對前輩的公司指指點點。但我身處於這個產業當中，我很期待這個產業可以茁壯，所以非關心這個問題不可。我也很期待我的文章能達到拋磚引玉的效果，得到前輩的指教，甚至一起構思如何開創新局。

台灣的軟體產業強不強? 就2019的政府統計數據來說，台灣的軟體產業總產值為三千八百億(資訊服務業936億，程式設計業2867億)，資訊電子製造業的產值是七點二兆。從市值來比較，半導體製造業最大的公司台積電市值11.75兆，資訊服務業最大的公司精誠資訊市值222億，相差了五百二十八倍。台灣程式設計業最大的公司是訊連，市值是94億，是台積電的一千兩百五十分之一大。軟體公司不大是因為行業特性的關係嗎? 肯定不是，全世界最大的軟體公司是微軟，市值是1.63兆美金，是台積電的四倍。從這樣的數據看起來，說台灣的軟體業不強應該是個客觀的事實。

為什麼用市值的高低來衡量公司強不強呢? 一、這是公開可查的資訊，調查比較容易，資訊也比較容易驗證。相較之下，新創公司的估值就是個非常難查證的神祕數字。二、市值對一個公司經營者來說，代表了公司可支配的資源。公司經營的核心關鍵，在於獲取資源，還有資源的交換、轉換。有越多的資源，就可以做越多的事情。一個市值高，本益比(Price to earning, P/E ratio)高的公司比較可以去併購一個本益比低的公司，倒過來做，很困難。三、我才疏學淺，沒有真的學過怎麼評比軟體公司，姑且先用這個標準來立論。

從國際大廠競相在台設立研發中心，擴大攬才規模就可以知道，台灣明明就有很多優秀的程式設計人才，為什麼軟體業不強呢 ? 我分享自己身處軟體業，觀察到的台灣軟體業的幾個現象。

1. 台灣市場對於軟體及服務定價過低，而且人才過度充沛。從需求面來說，因為定價低，所以客戶很喜歡要求廠商客製化。從供給面來說，因為台灣有足夠的人才，所以可以接受客戶各式各樣客製化的要求。這是軟體業最慘的一種賺錢方式，也就是不斷地接客製化的專案。客製化的專案賺錢是線性的，公司要多賺錢，一定得要多請工程師，因此公司很難長到很大的規模。相對來說，投資人比較不喜歡這樣勞力密集的公司。以精誠為例，2019年稅後淨利18億，目前市值222億，本益比是12，而台積電的本益比是34，微軟的本益比則是37。高度客製化的要求讓台灣的軟體市場非常破碎。我舉醫療資訊系統為例。台灣的醫療資訊系統市場非常的畸形，醫院通常都是用自己寫的醫療資訊系統。台大、長庚都是如此，榮總體系的醫院甚至都還不是用同一套系統，台北榮總、台中榮總、高雄榮總都各自寫了一套。醫院都自幹了，廠商有甚麼生存空間? 為什麼醫院可以自己寫呢? 因為台灣有太多CP值高的工程師了。美國的醫療資訊市場完全是個不同的樣貌，基本上是被兩家巨型公司Cerner以及Epic瓜分。台灣的診所資訊系統市場是另外一種畸形。診所不會想要自己請工程師來寫資訊系統，但是也不想付太多錢。診所的資訊系統一年只收費兩萬多元。這價格實在是誇張到一種欲哭無淚的境界。所以西醫資訊系統的市場大概養了三個比較大的公司，牙醫資訊系統的市場大概也養了三個比較大的公司。因為可以賺的錢實在是不多，所以這些公司也都不大，資本額最大的大概是五千萬，小的大概是五百萬。能賺的錢不多，程式的設計自然也很難跟得上時代，所以，診間的程式都還停留在十幾年前Visual Basic 寫出來的藍底白字的版本。講到這裡，我的感想真的只有一個慘字可以形容。

2. 軟體的包裝跟行銷、以及授權談判都至為關鍵。因為台灣的軟體市場實在是不怎麼妙，也很少公司有產品銷售到海外市場的經驗，所以產品設計、行銷、以及商業開發的人才都不多，於是造成了一個惡性循環，因為做不出很強的產品，所以只能透過高度客製化的服務來滿足客戶，就了就完全喪失做出可以行銷世界的產品的能力了。台灣可能有足夠的工程師一起做出一套很強的產品，偏偏這些工程師都是一個一個地在幫個別的客戶做客製化服務。

3. 講起台灣軟體創業成功的案例，真的是少得可憐，所以投資人興趣也不是很大。我跟資工的人討論起台灣軟體創業成功的案例，趨勢科技總是第一個被提起。趨勢科技的市值是兩千四百億台幣，是亞洲最大的純軟體公司。可是，趨勢科技是在美國洛杉磯創立，總部在日本，股票在東京證券交易所掛牌交易的公司啊。訊連就真的是台灣土生土長的軟體公司了，但跟趨勢比起來實在是小非常多，而且創業也是二十四年前的事情了。過去這二十年來，台灣的軟體創業出現了非常大的斷層，在二十世紀末網路科技快速崛起時，曾經有過資迅人以及網勁這兩個公司。資迅人像是煙火一般，快速崛起也快速殞落，曾經從英特爾、高盛、花旗等大公司募集將近七億元的資金，卻在創業六年後跟著網路泡沫化一起消失了。網勁沒有這麼絢麗的歷史，也撐得比較久一些，但終究在2014年也停止營運。軟體創業成功的例子不多的狀況下，投資人對這個產業自然不會有太大的興趣。這又成了另一個惡性循環，投資人不願意支持，沒有足夠的資金可以組建頂尖的團隊來做產品研發，當然也產生不了成功的公司。別誤會，我不是在怪投資人。我現在也開始逐漸換位思考，想像一下如果我是投資人，我敢不敢投台灣的軟體公司。說實話，我自己會很猶豫。如果台灣軟體新創成功案例很多的話，那投資人真的沒甚麼好猶豫的。這是現實。

4. 台灣政府對於推動軟體產業發展的政策好像還不是很夠力。政府想要幫忙軟體業已經很久了，民國六十八年的時候就成立了一個資訊工業策進會，也就是大家耳熟能詳的資策會。資策會對於推動台灣軟體產業發展似乎成效不彰，當然也受到了各界批評。比如說曾任資策會副執行長的王可言砲轟資策會的酬庸文化，說資策會裡的領導人普遍缺乏帶領台灣軟體服務產業取得國際競爭力發展的熱忱。或是義美的高志明總經理批評資策會壟斷政府資源，優先掌握政府軟體專案的資訊，與民爭利。我對於資策會的這些批評因為沒有第一手的經驗和資訊，不確定該如何看待。但是資策會的員工有一千八百人，遠超過除了精誠(員工人數三千)之外其他的軟體公司，這件事情我真的想不透。如果資策會對於推動台灣軟體產業的發展不夠力的話，那就不要再投入那麼多的資源在這了吧，可以想點別的辦法呀。資策會裡面許多的軟體工程師釋出之後，多創立一些公司，或許還更能帶動軟體產業的發展。經濟部工業局為了推動軟體產業發展，也曾經規劃”軟體工業五年計畫”，這個計畫總共執行了兩期，從1993到2002年，這個計畫獎勵性質多過補助，但對於推動軟體公司上市櫃扮演了重要的角色，精業於1995年上市，凌群、友立、資通於2001年上市，昱泉於2002年上市。這對於軟體業來說似乎是個輝煌的年代。但，時至今日，在台灣軟體公司的市值還是遠遠低於電子製造業。

那台灣的軟體業，要怎樣才能變強呢? 我覺得要期待整個生態系都變好，大家一起成功是緣木求魚。我覺得有一家新創公司非常成功之後，就有機會打破我上述的種種惡性循環。我這樣想的原因是，我認為這跟拓荒一樣，要期待一片荒野全被整成好走的步道，不如期待一個拓荒者走出一條路讓大家跟。一個新創公司獲得巨大成功之後，這個公司的人才帶著成功的經驗再去創造或是協助其他的公司，像是當年PayPal mafia一樣。有了幾個公司成功之後，投資人對於軟體業有信心了，比較願意做早期高風險的投資，進一步提高軟體新創公司成功的機會。這樣就會有正向循環了。

不過問題回來了，軟體新創公司該怎麼得到巨大的成功呢? 我要給答案資格還不夠，因為我的公司還沒有獲得巨大的成功，但我的策略是這樣的:

1) 挑戰困難的問題，因為消費的根本在於花錢解結問題，問題越大越困難，客戶越是願意花錢去解決這個問題。困難的問題不見得一定很大，但是需要有能力的人花心思才有辦法好好解決。困難的問題本身就造成了一個很重要的競爭壁壘。

2) 組成頂尖的團隊。困難的問題，只有頂尖的人才才能解決。我無時無刻不在想人才的問題。遇到好的人才，我一定是用盡所有辦法，死纏爛打的也要請他加入團隊。我曾經等過兩年，才說服了一個非常稀有的人才全職加入團隊。雲象的人才素質非常高，絕對不輸台灣頂尖的大公司，這是連之前在聯發科擔任高級主管的同仁都認同的。因為我們有了很強的團隊，我們才有辦法挑戰一些世界級的問題。比如說骨髓抹片的AI分類計數，或是超高解析度(目前記錄是六億兩千五百萬畫素)影像的AI計算。

3) 找到志同道合的投資人。或許是我運氣好，也或許是我選擇得很嚴格，我找到了充分認同我對於公司發展方向的規劃，並且充分信任我，支持我的投資人。雲象股票的價格，雖然跟美國以及日本相比還是有一段落差，但是就台灣的新創而言是很高的，要找到願意投資我們的投資人並不簡單。但是一旦找到了，我們的合作非常的愉快，雲象也不斷地締造佳績。這是非常好的正向循環。

4) 學習和學界以及政府合作。因為台灣的投資氛圍不好，軟體新創公司必須要想盡辦法從各處或獲取資源。我為了人才的培育以及獲得，曾經到成大去教了AI。這讓我有機會介紹雲象給還沒有畢業的同學認識，在他們被大公司搶走前，吸引他們來雲象實習。我兩年前播的種，現在竟然收成了，有一位我當年教過的同學，到台大資工念完碩士之後，到雲象任職。我很開心，因為他是同一批面試的候選人裡面表現最好的。我覺得這是學界跟業界合作一個非常好的示範。我也還在嘗試在學界找到兼任的教職，持續這樣的合作模式。政府其實一直都在推動產業發展，雖然有些政策可能不見得合適，但只要能得到些許的支持，對公司的發展都會很有幫助。我們得到經濟部技術處以及台北市產發局的補助之後，計畫執行單位還協助連結其他的資源，這對公司來說是非常寶貴的，因為這些資源並不是我們平常接觸的到的，也為了我們帶來了新的效益。

以上，是我回顧雲象發展至今，覺得對我們來說有用的策略。我們還在持續努力當中，期許雲象能成為台灣軟體創業成功的典範之一，為台灣軟體業的發展盡一份心力。台灣的軟體產業環境好，裡面所有的公司才會跟著一起好。我很希望，在未來，台灣的軟體人才畢業後的第一志願，是台灣的軟體公司!

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經紀助理：林庭蓉
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化妝：邱亞歷 (Jolin)
　　　邱紀緯、胡欣儀@Divabeauty (鳳小岳)
髮型：Heibie Mok (Jolin)
　　　許國瑋、蘇郁婷 (鳳小岳)
平面側拍：張芮
影像紀錄：梅澤

・Video Credit・
動作演員 / 古惑仔： 涂立榮、羅梓誠、曾韋菖、
　　　　　　　　　周岳霖、張威揚、林家良、陳俊宇
警察：楊盛博、劉益中、羅光薇、
　　　林子緹、李誦恩、王博賢
辣妹：張瑜、游佩茹、陳思妤、蔣玫
房東：張明浩
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製作公司：
戲子多媒體廣告創意工作室
導演 / 編劇 / 剪輯：程偉豪
副導 / 剪輯：張凱筑

製片：董鼎安
執行製片：陳彥儒
製片組：李德威、黃永瑜

攝影指導：江敏忠
B 機攝影：李世温
攝影大助：陳立維、鍾佳育
攝影助理：黃信雯、陳涓、蕭敬、徐煥綸

燈光指導：陳賢文
燈光大助：王健銘
燈光助理：孫志偉、鍾明杰、曾合健

美術指導：方聖翔、陳亦竺
美術執行：曹琇雯、周冰友
技術場務：小蔡 Team

動作指導：洪昰顥
副動作指導：林佳承
動作助理：蔡欣妤
替身：林佳承、蔡欣妤

造型：林育妘、蘇庭卉、王瑄琳
化妝：趙又萱、謝念融、鄭伃婷
髮型：呂依珊、賴琬婷

後期製作：
歐兔數位映像有限公司
3D Animator：
陳煜騰、方靖嘉、劉惟熠
Compositing：劉惟熠

調光：
時間軸影像製作有限公司
調光師：洪文凱
調光專案管理：陳映芳
調光助理：劉慧玲

標準字設計：洪奕平

・Song Credit・
作詞：黃偉文
作曲：Victor劉偉德
製作人Producer：陳君豪Howe@成績好Studio
編曲 Arranger：陳君豪Howe
合成器 Synth：陳君豪Howe
鋼琴 Piano：張晁毓Dato Chang / 陳君豪Howe
合音編寫 Backing Vocals Arrangement：陳君豪Howe / 黃玠瑋Zooey Wonder
人聲錄音師 Vocals Recording Engineer：陳文駿AJ Chen
鋼琴錄音師 Piano Recording Engineer：楊敏奇 Micky Yang
錄音助理 Recording Assistant：蔡周翰 Chou Han Tsay
錄音室 Recording Studio：白金錄音室 Platinum Studio / Lights Up Studio
混音師 Mixing Engineer：Phil Tan
混音室 Mixing Studio：Callanwolde Fine Arts Center in the Rick Backer School of
Music, Atlanta, GA
助理混音師 Mixing Assistant：Bill Zimmerman
製作助理 Producer Assistant：黃玠瑋Zooey Wonder

・Subtitle Credit・
英文 : 賓狗單字 Bingo Bilingual
日文 : 長安靜美
韓文 : Hazel

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攝影：酸甜古巨雞
收音：酸辣汤北面
剪接：酸鹹蛋超人
調色：酸苦臭臭豆

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