AI是敵是友?掌握AI創新應用 驅動產業轉型

全球「生成式人工智慧」(GAI)生態系興起浪潮,預計到2025年,30%的亞洲企業將導入GAI科技,臺灣也面臨國際市場競爭的挑戰。工研院長期推動產業善用AI進行創新發展,累積多年AI研究成果,並布局包含營運及供應鏈、行銷銷售、客戶管理、產品研發等四大企業應用領域,協助產業開拓GAI產業應用快速落地。

2025年將有30%企業導入GAI技術,臺灣若能加速產業GAI應用與創新轉型,將能開創AI創新應用利基與新局。(圖/123RF)

雖然臺灣目前尚未擁有大型語言模型,但相關產業若能掌握機會與發揮自身優勢,導入GAI提升企業效率,或投入發展微型化、特定領域解決方案等,透過相對較低的成本建立語言模型,擴大產業應用規模,並同時運用工研院的成果來促進AI產業創新轉型,接軌國際AI規範,將能共同創造AI創新應用與競爭利基,開創新局。

AI發展超過60年,GAI掀起全球浪潮

AI這個名詞早在1956年就出現,發展主軸是讓電腦具備邏輯推論能力,使其能夠進行類似人類的智能工作;1970年代的專家系統是將人類智慧萃取出來教給電腦;1980年代的機器學習則是讓電腦具備學習能力,並延伸至特定領域如醫療影像病變偵測、產品瑕疵檢測、網路輿情分析等功能。2010年代的深度學習則成就AlphaGo擊敗世界棋王的紀錄,且進一步延伸至現今的GAI技術。

近期爆紅的AI浪潮除了讓電腦吸收了大量來自教科書、網路、社交媒體等資料,也使電腦多了產生創新內容的能力。例如讓電腦看很多貓狗圖片,歸納出特徵並學會如何判別,稱為「鑑別式的AI」;還可進一步正確創作出圖庫裡沒有的貓或狗,則稱作「生成式AI」。

現階段GAI用途略分為四類,包括文字、影像、影片及程式碼。以ChatGPT為例,簡單問個問題就會給出高品質的答案,不過目前GAI對廣泛性問題的回答能力較為強大,但對較狹隘領域的知識可能有限。此外,GAI強大之處來自於其龐大的參數量及訓練資料,ChatGPT擁有超過1,700億的參數量和3,750億字的訓練資料,使得其能力遠超過以往的AI模型。

GAI市場快速成長,2028年將突破500億美元

據市場調研機構預測,2023到2028年將是GAI的快速成長期,全球市場規模將從113億美元增至519億美元,年複合成長率為35.6%。北美是目前全球最大市場,13家生成式AI獨角獸企業就占了11家,亞洲則是成長最快地區,約有70%的企業正在研究其潛在應用或投資,2025年將有30%的企業導入GAI技術,應用範疇包括文件生成、程式設計及對外營銷。而電子、製造、製藥、媒體、工程、汽車、國防、醫療和能源等領域可能最快受影響。

AI發展已超過60年,上一波最大的突破就是AlphaGo所代表的深度學習技術的出現,深度學習雖已廣泛應用在許多實際領域,但多數仍是偏工廠端,即是較偏藍領的應用。目前這波GAI應用除了深度機器,還結合了大語言模型,在語言處理方面產生更多元的應用,有別於以往在工廠的應用,更有很高的比例是導入在白領階級的產業應用,有助於提升辦公室生產力與工作效率,對產業影響非常大。

台廠在垂直應用有機會,需四面向強化優勢

面對許多國際大廠都已投入建立GAI模型或相關應用,臺灣具備在特定應用快速落地的能力,未來最有發展的機會在於垂直應用領域,有機會在國際大企業的布局下找到自身發展的空間。

本文建議可從下列面向點著手,一、資料是AI的靈魂,臺灣產業可以導入高品質的私有資料庫和特有產業資料;演算法可選則適用於產業資料特性的模型及發展微調技術;算力則需要整合國家或雲服務商的資源來支持。二、各國都十分重視GAI的輸出品質,臺灣可以從國際法規和標準的角度,建立相關AI評測機制來提高可信任度。三、臺灣在資料量、算力、和財力方面,開發通才型GAI恐難與國際大廠競爭,建議可從專才型GAI著手,開發特定領域專用模型,例如付費使用通才型GAI做加值應用,或使用開源碼用特定領域資料,投入發展微型化、特定領域解決方案。GAI正在重塑各行各業的面貌,臺灣產業若能充分發揮自身優勢,加速產業GAI應用與創新轉型,將能開創AI創新應用利基與新局。

 

(本文由工研院執行副總暨總營運長兼AI策略長余孝先授權轉載)

 

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