# [2021-12-10] Dr. Min Sun, NTHU Professor and Appier Chief AI Scientist, "Ready to ROCK the world with AI?" “這是少數機會，能用全世界的資料，打磨技術，word from home，earn world money” “相關的經驗分享，預測未來” 2005至今鑽研CV NLP DL ML的研究，人生的typical moment，2005到stanford，以為會在microsoft做系統一輩子，自從上了堂ML課，便想往CV發展，2007年李飛飛和他一起做出ImageNet，2014回台灣，2018到Appier。 過去經驗如何為大家準備AI未來，自2012以來，ML開始第三次的復興，關鍵演算法是DeepLearning，不只是DL，巨量資料與電腦也都同時進展，使本次得以復興，需要大家捲起袖子做出customer services of AL。 學界到業界思維上發生了重大的改變，滿足對象不同，自由度/實用度/研究性皆不同，target customer不同，思維/方法/結果皆不同了。學界慣用方法是用同儕審查，所以會希望做一個很酷很新很創新的東西，使同儕認可。但業界是要找客戶的痛點，幫他們解決問題，才有價值。學界很有趣，ImageNet可以在Amazonn搜圖、辦比賽，AlexNet輾壓所有人，創造了巨大的impact，這個過程非常不畏懼/自由/向前看。但industry看什麼東西為客戶創造價值，甚麼技術可以為客戶解決痛點，working backward，需要有非常強的專業知識，去innovate。在Academia想看到空無一人的地方做事情，成為hot topic pioneer，對society 有巨大impact，但industry想看到一個大market很多人在，你的東西才有夠多的客戶能滿意，越來越順手，要的資源越來越少，maximaize客戶滿意的人數。 2018為何進到業界，2014年到台灣時，李飛飛竟跑去google cloud了，為什麼教授們進到業界了？也許我能訓練好的學生，送去美國。但到2016年想法改變了，除了薪水外，重點是業界沒有deep learning人才，若當時學界人沒去業界，便沒有團隊為客戶創造value，使growth/revenue feedback去研究開發，若過了AI紅利窗口，台灣便會失落。因此看似不同的地方，皆需要人們共同努力。進到industry後，也發現從研究的prototype要變成服務，一定要產品化，要易於使用，才能不斷複製。講者也看了一些PM的課程，有三大重點，第一個是有找對問題的能力，這問題是可營利的，還要有創新的solution，別人不容易做到，第二個是是否有持續開發的能力，要有roadmap，才能完成遠見，才能構築城牆，第三是面對多個決定，如何選擇，使產品最有幫助，要不對做對的決定，核心產品為AI時，還要多想，什麼是好的產品方向，有用AI沒用AI差距明顯且客戶能夠了解其巨大的價值，若possible便是好題目，第二個是你有沒有辦法蒐集到好的資料，提供服務後，在拿到更多資料，使競爭者追不上，第三是如何選擇好的方法，訂出好的progress measurement，前期和後期的measurement應該是correlated，最後不管是設計產品，都需要好的技術人才，要build好的團隊，2014-2016年想的是centralized team如openAI或deepmid，另一個想法是把不同人才build到small team，產品化的目標應該是small team 配置，但是因為技術日新月異，每周還要group人才來討論新的innovation。AI仍需好的軟體工程師，有太多inference structure，engineer非常重要，但是是要有ML porject有經驗有概念的人做起來才會上手，才會懂得橫向溝通，跨技術能力的協作，大家都要有基本的了解。Data center AI是不斷積累的dataset，而非fixed dataset，是streaming dataset，若有大noise/bias時，有可能會壞掉，也要有early measure。Build product要各方人才，AI人才有時還要充當資料分析人，工程師們還要有AI的concept，長期運營還要有工具維持之。 定義產品下一步需要PM腳色，若只是接單，就不需要，只要project manager，若是要做產品，要了解各戶的共通痛點，RD team要有leader，要了解各個系統，functional position 的語言，才能合併個個block。 Appier why and future？ 2014 學界 2016 發覺AI難在台灣扎根，因此寫了社論，但大家反應消極，覺得只能代工，我們只能做奴才了… 但現在日本美國玩的東西，我們竟能贏過他們，且做純軟，我們軟體能夠服務全球！ 後來積極接觸有可能留台的人才，搭上2018 C輪募資，把公司推到東京證交所，充滿緊張與痛苦的記憶 Appier是一群技術背景人，想讓AI常為product，只要面對消費者的，都是我們服務的對象，從手機平台出現到COVID，變得越趨重要，focus AI 大資料在行銷科技 “這是少數機會，用全世界的資料，打模技術，word from home，earn world money” 我們共有17個營運點，年化revenue 100M，成長空間大 我們也展開Happy Talent with Appier計畫，招募校園人才，而我們的文化目標是要有直接溝通的人，學習建立默契，也要open-minded人，對多變的市場學習如何行銷，設計未來實驗去驗證下一步，成長空間大，才剛進大聯盟。而辦公室坐落在微風南山與台北101間，我們也採remote work from home friendly，有一天要進公司來面對面討論。此外也有40%的女性人才，有mark teck專長人才，每周五的happy hour活動，也會面對日本印度歐洲同事，講英文是非常自然，只要能用英文溝通清楚便可。 ## Note ### The note I write is totally summarized version of speaker with minor my opinion. The citation is described below. ## Citation ### Topic: Ready to ROCK the world with AI? ### Speaker: Dr. Min Sun