作者：林佳楠

詠鋐智能(Chimes AI)表示，以AI技術協助推動企業ESG，可分為六大進程，Chimes AI希望透過無程式碼(No-Code)平台使AI技術「庶民化」，並讓ESG解決方案遍地開花。

AI for ESG 六大進程

日前在Meet Taipei論壇中，Chimes AI創辦人暨執行長謝宗震於表示，Chimes AI透過AI技術協助企業的ESG治理，推展階段可分為6階段：

1. ESG出題AI解題
2. ESG大數據收集與整理
3. AI for ESG典範場域建立
4. 成功案例複製
5. ESG數據思維融入企業DNA
6. 永續AI支撐企業永續經營。

AI 演算法長處及 ESG 應用場景

著眼於企業對於ESG管理的迫切需求，謝宗震表示，Chimes AI團隊希望讓企業用AI「像用水用電一樣自然」，已推出無程式碼的AI建模與管理的平台Tukey，可提升企業的能源、製程、環境安全衛生管理效率。 AI演算法擅長的事主要是預測估計、根因分析以及參數推薦，也就是從What、Why到How的過程。

• 以預測估計而言，涵蓋碳排估計、能耗預測、廢水廢料估計、設備異常預測、人員離職率預測等。
• 根因分析，則包括配方研發實驗設計、品質異常、設備故障、員工離職、供應鏈異常分析等；
• 參數推薦可用於提升良率操作、節能配方推薦、節能生產操作、降低工安風險等。

AI for ESG 具體案例與效益

謝宗震指出，所有的製造業都會用到冰水主機冷卻系統，不同產品生產過程的能源控制也不同，控溫過程中可能耗費過多能源成本。透過不同空調系統的串並聯，並使用AI演算法監控相關系統運作，可找到降低能耗的最佳操作控制。其解決方案也用於汽電共生廠，協助廠區進行能源需求尖峰預測，減少不必要的能源浪費。

謝宗震認為，把AI拿來做ESG應用，透過可以更精準確認、盤點問題，找出對應ESG議題對應的數據，協助客戶建立典範及場域後，可以有效、快速地複製成功案例，讓ESG議題遍地開花。

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日前由 DIGITIMES 舉辦的 2022 Taiwan AI EXPO 中，在不知講堂議程中進行了一場別開生面的 AI 人才培育座談會。

人工智慧科技基金會(AIF)執行長溫怡玲於會中提到，各行各業都面對著人工智慧 (AI) 當道的趨勢，這條康莊大道上常聽「AI 產業化，產業 AI 化」這句話，隨著越多企業將 AI 導入各種解決方案的過程中，經常面臨缺乏人才的挑戰。

中央大學資工系教授蔡宗翰認為，具備領域 (Domain) 專業知識、並能結合資工基礎的跨域人才，會是未來高階 AI 人才的趨勢。事實上，光會建模型訓練模型這個等級的入門人才現在已經越來越多，更缺的是能夠因應真實狀況與限制，例如資料缺乏與有限的運算資源，靈活運用各種技巧來調整，設計模型的高階資料科學家人才；以及具備領域專業知識，又懂 AI 概念，知道什麼是 AI 可解，什麼是不可解的跨域 AI 人才。

蔡宗翰在人工智慧圈中有 AI 界李白之稱，談到培育 AI 人才，李白老師提到 AI 技術發展出來一定要應用在一個領域，例如製造、金融、醫療、零售等等；這都必須要具有高度學習能力的資料科學家/工程師與具有 AI 思維的領域專家密切合作，才有辦法設計出一個好用的 AI。因為 AI 是服務人類的，因此一定要將人的因素考慮進去，這又必須加入各種人文領域的專家進去合作，設計出來的AI才會有人性、帶有人味。學生在校可以跨域修課，接觸不同領域的同學，累積跨域合作經驗，增強跨域對話與學習能力。

在產業 AI 化中，許多應用場景發生在工廠內的智慧製造，這時候 Domain 知識就至關重要。從清大統計博士到人工智慧專家，Chimes AI 詠鋐智能創辦人謝宗震有深厚資料科學與程式訓練背景，他表示 AI 是一門應用科學，除了要對技術要有一定的掌握，更重要的是 AI 技術必須建立在某個產業場景之上，他認為具備同理心素養，去觀察周遭生活、社會脈動，並有著共利思維去思考如何實踐解決問題。

謝宗震進一步地闡述，產業 AI 化除了從人才培育著手外，導入適當的工具協助產業人員 AI 賦能至關重要，近來 AI 界也在推廣無程式碼 (No-Code) 介面與相關解決方案，降低企業進入 AI 的門檻。在未來我們看到非碼農的領域專家會做出多元且能夠實質落地的 AI 應用。而對追求技術卓越的 AI 科學家將會有更多啟發挑，進而加速推進 AI 技術的下個迭代。

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在訪談中謝執行長提到，傳統產業善用新興科技至關重要，透過人工智慧監診機制，能夠有效地針對異常設備提前預警，避免工廠在發生無預警停機時造成的公安意外或環境汙染。

談到如何實現 AI 落地，謝執行長分享了一個有趣的心法「對齊動機」。當我們想要在某個組織內部推動某件事情，首重對齊利害關係人的動機，以設備智慧監診為例，對設備保養工程師而言，這個方案有效減輕工作負擔；對廠務主管而言，這個方案有效降低管理風險；對於經營者而言，這個方案能有效提升生產效益。當立各個利害關係人的需求被對齊後，AI 應用方案當然會順利落地。

在 ESG 浪潮風靡全球之下，謝執行長也提出 AI 發展的問題點，目前頂尖的 AI 研究，譬如自然語言 (NLP) 模型訓練成本高達數百萬美金，其碳足跡相當於波音客機飛行紐約至北京200趟。

故此，謝執行長認為台灣擅長在有限的資源中做出最精緻的事物，基於這樣的文化基因，發展台灣特色的 AI 應用，不僅能讓台灣站上世界舞台，也同時讓大眾獲得更便利、更加永續美好的生活。

完整訪談，請見

‎在 Apple Podcasts 上的《IC之音｜聽見這世代》：世代學習關鍵字 ─ 「拉近AI與第一線 導入的關鍵」

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