隨著ChatGPT在全球掀起一陣生成式AI狂潮，對AI技術的關注，提升到前所未有的高度。生成式AI對臺灣產業是巨大挑戰，更是難得的機遇。面對生成式AI崛起，工研院集結全院之力，從自身做起，助攻產業邁向AI創新轉型。
AI看來好似橫空出世，其實早已存在已久。早在30多年前，工研院便開始投入AI研究，至2018年成立全院層級的人工智慧應用策略辦公室，匯集院內各所專家，「我們最大的好處，就是可以從跨領域的角度看AI發展，」工研院資訊與通訊研究所副所長暨人工智慧應用策略辦公室副主任黃維中說。
三大任務編組 全面發展生成式AI
2023年初，工研院成立「生成式AI推動小組」，不單從技術角度切入，其下還設有3個任務編組。第一個任務是如何善用生成式AI，提升工研院的營運效率和競爭力。第二個任務則是訂出AI的使用規則，「AI能力越強，在使用時就要特別當心！」黃維中觀察有兩大重要議題，一是資料，AI需要餵養大量資料才能學習成長，若是企業的機密資料，就必須確保在使用過程中，不會洩漏出去，像ChatGPT這樣公開的雲端工具可能就不太適合。二是制度規範，組織需明確訂出何時可用公開的雲端AI，何時又必須使用內部的AI工具，讓所有人員都有所依據。
第三個任務則是科技研發規劃。黃維中指出，觀察臺灣產業需求，加上國際AI的發展趨勢，臺灣適合投入的生成式AI應用，有四大主題，包括一是文創內容，這是生成式AI的應用重點，可生成文字、圖片、聲音與影像的生成式AI，最大優勢就是具備強大的創作性，非常適合用於文創內容。二是商務服務，從前端生成行銷文案和商品銷售場景，到後端的客服虛擬助手和最後的資料分析洞察，生成式AI都能派上用場。三是研發製造，不管是設計、模擬或進行程式撰寫，到最後協助維修知識彙整，善用生成式AI協助臺灣產業達到更好的研發製造效率。
最後一個是營運和供應鏈，在企業內部導入生成式AI提升營運效率，如行政文件研擬、內部資訊彙整、教育訓練輔助等應用，再逐步擴大至供應鏈，尤其臺灣的中小企業數量眾多，如何用生成式AI提升上下游之間的合作效率，也是未來應用重點。
攜手產業前行 尋求AI技術突破
工研院協助產業的方式非常多元，包含技術移轉、客製化開發、孵育新創公司，也透過產業學院培育AI人才。過去工研院和產業攜手，發展出許多AI的成功案例，像是企業或政府部門需求量大的客服對話系統。工研院早在10年前便和臺灣的資訊服務業者合作，打造國產自主化的對話系統，當時機器就可處理高達80%的客服電話，剩下20%才由人工接聽，直到現在這套客服系統仍然透過工研院的技術移轉，被臺灣各式各樣的業者使用。
在同時間投入的還有電商的推薦系統，由AI判別消費者喜好，在瀏覽網頁時，推薦適合商品，提升消費者的購物體驗和轉換率。目前臺灣主流電商平台的偏好分析和推薦系統工具，有很大比例都是來自工研院的技術移轉。
黃維中認為，過去的AI技術發展，已有一定程度的使用性，如今生成式AI加入，將更能深化應用。比如在對話系統中，生成式AI可以讓回答更有溫度、更接近真人的思維，也可以幫助客服人員，更快找到對的資料，加快回答效率。
除了強化既有應用，生成式AI也讓工研院看到新的市場機會。比如運用AI輔助撰寫程式，此前市面上已有許多工具，但大多針對常見的Python、Java、C++等程式語言，有些程式具有高度專業性，如晶片設計的程式，現階段市場上還找不到太多的輔助資源，這就是可以切入的市場空缺，目前工研院正著手研發相關的生成式AI模型，期望可以縮短晶片設計的時程。
黃維中指出，工研院已與許多產業展開生成式AI的研發合作，「和臺灣有特色、且有全球競爭力的業者合作，努力尋求世界前段班的突破，是我們的目標。」除了前段班外，其他中小企業也非常需要AI的技術協助，尤其他們的資源、人才更加有限，這也是工研院能協助產業的地方。
以臺灣的AI發展來看，黃維中還是樂觀以待，他認為臺灣產業足夠重視這個議題，也有不少產業在AI發展上非常有機會，但目前還需投入更多的資源和人才，其次也需要大家願意協同合作，不管是找到共同目標或是資料可以互通有無，工研院會將技術和平台準備好，成為產業最堅實的AI後盾。
（本文由工業技術與資訊授權轉載）
