生成式AI與ChatGPT對產業革新與因應策略◆
文／林立傑（台灣人工智能產業協會理事長）
- 更新日期：112-10-19
隨著技術的進步，生成式AI，例如OpenAI的ChatGPT，已開始深刻地影響多種產業。這種技術具高度靈活性和適應性，意味它可在各種情境下使用，從簡單的客服解答到創作內容等。本文探討生成式AI對各行各業的革新以及因應策略。
機器學習能力大進步 生成資料更逼真
生成式AI代表一系列的技術，核心目標是使機器能夠自主生成資料，這些資料可以是文字、圖像、音樂或其他形式。相對於傳統的判別式模型，生成式模型不僅是識別或分類資料，更能夠創建全新的、前所未見的資料。生成式AI的關鍵概念：
一、生成式對抗網路（GANs）
生成式對抗網路是生成式AI最流行的技術之一，包含兩個主要部分：「生成器」和「判別器」。「生成器」主要是創建看起來像真實資料的新資料，而「判別器」則是區分真實資料和「生成器」生成的資料。透過這種對抗性的訓練過程，「生成器」會持續改善其資料生成能力，直到「判別器」幾乎無法區分真實資料和生成資料。
二、自編碼器（Autoencoders）
自編碼器是另一種生成式模型，包含兩部分：「編碼器」和「解碼器」。「編碼器」將資料轉化為低維度的潛在空間，「解碼器」將其轉換回原始空間。當這些模型被訓練好後，「解碼器」可用於從潛在空間生成新的資料。
三、模型訓練
生成式AI模型的訓練通常涉及大量的資料和計算資源，透過不斷的迭代和調整，模型學習如何生成越來越逼真的資料。這涉及最小化某種損失函數，該函數衡量生成資料與真實資料之間的差異。
生成式AI已引起科學家和工程師的廣泛興趣，它提供從根本上增強機器學習模型能力的途徑。從藝術設計到生物醫學研究，生成式技術正在開創全新的可能性，改變我們與機器互動的方式。
生成式AI帶給主要產業的革命性變化
一、媒體與內容製作
生成式AI正在翻轉媒體和內容製作產業的運作方式，這些技術的迅速發展不僅打開前所未有的創新門戶，還提出新的道德和業務挑戰。
（一）新聞自動生成
新聞產業是資訊的主要來源，現正面臨生成式AI帶來的革命性變革。自動化的新聞生成工具可在幾秒內產出報導，特別是在財經和體育領域，這些報導往往基於數據。這不僅加速新聞發布的速度，還提高覆蓋範疇，允許報導那些之前可能被忽略的故事。然而，這也引發對品質、真實性和偏見的擔憂，因為人工智慧生成的內容可能缺乏深度和溫度。
（二）藝術和音樂創作
藝術家和音樂家現在有全新的工具可以擴展他們的創作邊界。生成式AI可以產生繪畫、雕塑或音樂片段，這些作品受到訓練數據的啟發，但都是獨特的。音樂家使用AI作曲輔助工具來開發旋律，畫家使用GANs創建令人驚嘆的藝術品。但這也涉及關於原創性和著作權的問題，因為當機器生成內容時，「作者」將變得模糊。
（三）影視創作
生成式AI正在進軍電影和電視產業，從編劇到後期製作都有所涉獵。腳本生成工具可提供情節建議或完整的故事概念。在視覺效果方面，生成式技術可創建真實的背景或角色，甚至完全的虛擬角色。這將減少製作成本和時間，但也衍生對真實與虛擬界線模糊的擔憂。
二、醫療產業
生成式AI在醫療領域帶來革命性的變化。隨著技術發展與應用，將可能看到更精確的診斷、預測與治療方法。
（一）診斷輔助
傳統上，醫療診斷依賴醫生的經驗和專業知識。然而，生成式AI可提供強大的輔助工具，透過分析醫療影像、患者紀錄等數據來協助醫生做出診斷決策。例如，對於腫瘤或其他病變的識別，AI可快速掃描影像並指出可能的問題區域，使醫生能夠更有效地識別和評估病變。不僅加速診斷過程，還提高診斷的準確性。
（二）疾病預測
生成式AI也可預測疾病的發展和結果。通過分析患者的基因、生活習慣、過去的醫療紀錄等，AI可預測某人可能發展的疾病或病症。例如，對心臟疾病或糖尿病的風險，AI可分析多種因素，提供預測，並給出預防建議。這種早期預測有助於預防性的干預和治療，從而避免或延遲疾病的發展。
（三）個性化的治療方案
醫療專家一直在尋找更個性化的治療方法，以適應每位患者的獨特需求。生成式AI在此領域的應用開闢新的途徑。基於患者的基因組、病史、生活方式等數據，AI可以生成個性化的治療計劃，從藥物劑量調整到治療策略選擇，確保治療方案最適應個體差異，提高療效並減少副作用的風險。
三、製造業
製造業一直是技術創新的前沿，生成式AI的興起正在加速這一進程，為企業帶來巨大的優勢和新的挑戰。
（一）設計和原型製作
生成式AI為產品設計提供前所未有的工具和可能性。透過這種技術，設計師可輸入特定的需求和條件，AI便能生成多種可能的設計方案供選擇。這些設計方案常常超出人類設計師的思維範疇，充分利用材料和結構的最佳化。此外，當AI與3D打印技術結合，原型製作的速度和效率也大幅提升，從而縮短產品從概念到市場的時間。
（二）供應鏈優化
供應鏈的管理對製造業至關重要，任何效率的提升都可轉化為成本節省和更快的交付速度。生成式AI可分析大量的數據，如歷史交易、物流資料、市場需求等，提供預測和調整供應鏈的動態。例如，它可以預測某一零件的需求，並在需要之前自動重新排序，避免生產中斷。生成式AI還可即時應對突發事件，如天氣災害或政治動盪等，確保供應鏈穩定運作。
（三）自動化生產
自動化在製造業中已存在多年，但生成式AI帶來自動化的新級別。結合機器學習和生成式設計，生產線上的機器人可更靈活地調整和適應變化，以應對各種生產需求。生成式AI也可自動檢測和修正生產過程中的問題，確保品質並減少浪費。結合即時的數據分析，系統也可自我優化，持續提高生產效率。
AI與人力協同作業 發揮最大效能
隨著AI技術的迅速發展和廣泛應用，產業需要調整和採取新策略，充分利用其潛力應對新挑戰。4大策略是產業因應AI的核心方向：
一、人工與機器的協同作業
單獨的AI或人力難以達到最佳效能，但當兩者協同工作時，生產效率和創新性都會大幅提升。例如，機器可以負責數據分析和重複性工作，人類可以專注於創意、策略和複雜的決策過程。產業需要建立人類與機器能夠截長補短的環境，俾能從中獲益。
二、職業培訓與再培訓
AI技術崛起意味某些傳統職位可能減少，但也創建新的、專注於AI管理和應用的職位。為確保員工不被技術發展所取代，企業需要投資於培訓和再培訓計劃。除幫助員工習得新技能，也確保企業能夠充分利用AI的優勢。
三、企業倫理和透明度
隨著AI在決策過程中的角色日益增加，企業需確保這些決策是在倫理和透明的基礎上進行的。企業需建立並維護AI的道德框架，與公眾分享如何使用AI及其決策過程。透明度增加公眾的信任，還確保企業對決策負責。
四、投資研發和持續學習
AI領域的技術和應用日新月異，企業為保持競爭力，必須持續投資於研發和學習。除購買最新的技術與工具，還鼓勵員工持續學習創新。透過參加研討會、工作坊和其他學習機會，企業讓自己和員工都與時俱進。
生成式AI除帶來技術革新，也是產業進步的催化劑，正確使用可帶來巨大的效益。與此同時，企業和個人都須認識其潛在問題，採取措施確保這些工具在道德和實際上都被適當使用。
