【先找靶再射箭】任何創新與創業都一樣，AI也絕不例外

剛剛結束的台灣人工智慧年會把台灣 AI 風潮帶到最頂點，Google 簡立峰曾經分享：「Google 若進行 5000 項 AI 專案，最後證實有用的不到 10 項，實作後會發現論文演算法講得頭頭是道，但實作後好像不是這回事，許多參數調不出來。」（文字引述自此 ）

這段話其實道破了 AI 創新和創業的本質。

首先，創新跟創業一樣，無論什麼題材，整體就是成功率極低，不會因為你搭上了某輛技術列車，使得成功率突然大大提高，頂多就是搭著市場當下關注的題材，在一段時間之內比較容易從市場取得資本。

AI 創業實在沒有理由是個例外。

許多 AI 創業公司會先以擁技術自重，然後再尋找這項 AI 技術可以應用在什麼市場的需求上，這其實是一種先射箭再畫靶的作法，先不用說新創公司通常手上沒什麼資料拿來作為 AI 訓練的素材，而且公開資料集大家都拿得到這幾個既成的事情；最關鍵的是 AI 創新本質上就是數位創新，其經營邏輯和框架自然不會跳脫數位經濟的本質。

數位創新要能規模化，重點不在你有多強的技術，而在於你是否能想出辦法掌握市場的需求方經濟。

或許有人會問：Google 和 Facebook 不就是一直靠著技術突破，不斷創造出巨大的商業價值嗎？

這個看法只說對了三分之一，這些全球的科技強權之所以能夠不斷創造出巨大價值讓股價不斷衝天、讓員工捨不得離開，除了技術之外，靠的是網路外部性（network externality, 又稱網路效應 network effect）和邊際收益遞增（increasing marginal revenue）兩種經濟效應。

「網路外部性」在數位經濟興起之後，已經被業界充分理解，簡單來說，幾家科技公司掌握了用戶規模和服務的入口，除了越多人使用服務會讓服務本身越有價值、已經形成一個正向循環之外，也表示一點點服務的改善就可以產生出巨大的新商業價值，Peter Thiel 也在他的經典書籍「從零到一」中特別提到網路外部性的重要，這個效應是數位產品的本質。

試想，Google 在電腦視覺技術上面改善 1% 的辨識率，背後代表的可能是 10 億美金甚至是百億美金以上的廣告新產值，但是同樣的改善率放在一般的新創公司呢？可能對公司增加的產值寥寥可數到可以忽略的程度，頂多發發論文和一些公關稿就沒了，