經過 2000 年的 .com bubble，每當有任何新的資訊科技趨勢出現時，大家自然會擔心，這個新的趨勢會不會泡沬化。這樣的擔憂自然是合理的，我們看過太多被過度期待的技術的後繼無力，沒有殺手級應用的出現，沒有市場的承接，泡沬化是理所當然的。
一個新的技術要產生市場價值，必須所有的條件俱足成熟，包含需求、資金、供應鏈、人才、成本、價格、物流、殺手應用、商業模式及消費者體驗，缺一不可。有些眾所期待的新技術，像是AR，應用絕對存在，但技術明顯還沒有跟上需求，所以我們只能等待他日技術成熟時，AR產業的興起。
人工智慧有沒有泡沬，這個問題其實要先定義清楚。因為人工智慧不但有泡沫，而且早就發生過兩次了，分別在1960及1980年代。第一次的人工智慧浪潮時，紐約時報曾有過一篇報導說，企業經理人們要小心了，因為人工智慧將很快取代你的工作！當時有些知名學者們相信，在1980年左右，電腦應該就可以做到所有人類可以做到的事情。
1980年代的專家系統在風行十多年後，於1993年左右人們開始排斥這類型的人工智慧系統，因為專家系統需要太多的人力維護，決策的品質基本上也不會優於人類，雖然有價值，但成本太高，所以慢慢不再風行。
今天的第三波人工智慧距離理想也還是非常遙遠啊。今天的人工智慧主要基於機器學習這個技術，它需要過去的觀察，來幫忙做今日或明年的預測，沒有資料，就沒有辦法建立所謂的預測模型，就沒有「智慧」。這當然很不理想啊，為什麼不能像人一樣，用嘴巴說一說，就可以學會新的技能？
很可惜，今天的技術還是距離艾西莫夫小說裡的機器人所需的人工智慧太過遙遠，每一項你所看見的人工智慧運用，都有工程師的血汗在背後，就像你今天所用的電腦、手機、網路、遊戲一樣，沒有真的所謂像人類一樣主動觀察環境，就可以自主學會新技能的能力，完全沒有。
那今天的人工智慧會不會泡沫化？答案是小型的泡沫化已經發生過幾輪了，但大型的泡沫化我認為不會發生。
小泡沫的原因是因為資金，前幾年當所有創投都看好人工智慧趨勢時，招牌上只要掛上人工智慧的新創，資金好拿得很。那時候也許人工智慧知識不是如此普及，所以創投也不一定看得懂，看到AI就投錢。但從去年開始，許多人開始發現，掛羊頭賣狗肉的新創很多，因此開始更加謹慎，全球投入AI的資金開始保守化。很不幸的是，把所有新創講成AI新創的趨勢在台灣仍然蔓延著。
另外，使用AI的新創公司就保證賺錢嗎？當然也不盡然。當AI開始普及化時，只單單擁有AI技術能力的新創公司很可能慢慢被邊緣化，AI技術不再獨門時，AI應用的重點就會回歸到場域、資料與商業模式。
為什麼AI的大泡沫不會來臨呢？因為，我不知道你有沒有發現，AI早已嵌入我們的工作與生活中。電商的推薦與物流，金融的刷臉與信用分數，叫車時會自動預測你要去哪裡，很快，就會有AI客服打電話給你跟你談上幾句。根據調查，多數導入AI應用的投資回報率都是大於一的，而且AI的導入與資訊系統一樣，前期投資大，但邊際成本低，而投資效益隨著業務規模的擴大，至少有等比的回饋。
已經在許多產業已成為核心業務一部分的技術，自然沒有再次泡沫化的可能。人工智慧經歷多次的起伏，這一次是真的，若你仍在觀望，早日進場吧。（作者是台灣人工智慧學校執行長、玉山金控科技長）
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