產業分析－AI是敵是友？

亞洲是AI應用成長最快的地區，約有70％企業正在研究其潛在應用或投資，2025年將有30％企業導入GAI技術。圖／freepik

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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，並佈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。

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，稱爲「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用途略分爲四類，包括文字、影像、影片及程式碼。以ChatGPT爲例，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爲強大，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，年複合成長率爲35.6％。北美是目前全球最大市場，13家生成式AI獨角獸企業就佔了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。

■臺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佈局下找到自身發展的空間。

本文建議可從下列面向點着手，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着手，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。