2023 年被視為生成式 AI 元年，除了關注創新技術如何為產業發展帶來更多可能外，伴隨而來的相關配套措施及科技應用的規範重要性也將逐漸提升。「AI Innovation Day：2024 AI 創新日」由科技報橘社長戴季全以「AI 不會取代人，只會取代不會用 AI 的人」一語道破未來 AI 與人類協作模式，揭開序幕。
與世界同步，台灣正在形塑一個 AI 創新生態系
廣達電腦技術長張嘉淵在 AI Innovation Day 演講時強調破壞性創新對於企業的重要性，「如果不做 AI ，我們就會不見。」點出在創新時代，企業需要隨技術演變，持續做出對用戶有價值的商品與服務來解決真實世界遇到的問題。AI 作為擴增與強化人類能力的最佳工具夥伴，不應被視為是取代人類的威脅，台灣目前正與世界同步探索 AI 時代樣貌，「數據供應鏈，與傳統的軟體、硬體供應鏈，並不相同，整合這些供應鏈才能形塑未來的 AI 創新生態系，」張嘉淵表示。
在這個生態系中，數據將會是 AI 時代的關鍵要素。當巨量的數據、越來越強大的演算法與充足的電腦算力三者到位，NVIDIA 順應潮流推出軟硬整合的智慧平台，聚焦於 AI 與數位孿生 (Digital Twin) 的技術研發上。
聚焦 AI 與數位孿生技術——NVIDIA 探索未來 AI 如何優化產業工作流程
生成式 AI 大幅度帶動產業生產效率，以前所未見的創新技術拓展企業的商業視野。當生成式 AI 能夠更精準理解文本、分析影像，代表背後的核心技術——大型語言模型 （LLM）使用更多的參數與更複雜模型。
而透過提示工程（Prompt Engineering），開發者更能引導 LLM 按照需求進行資料生成與分析，並可在短短幾個小時用更少的資料，就能獲得準確且合乎預期的成果，遠超傳統模型訓練需耗費 6-9 個月才能完成的工作。
面對加速的生產力，NVIDIA 資深資料科學家劉冠良認為，LLM 這樣的基石模型 (Foundation Model) 帶動產業典範轉移，加速 AI 部署在真實商業環境同時提升效益。例如在工廠的監控影像，便可以透過提示讓基石模型將不同AI任務快速的應用到不同工業場景，例如員工動作是否符合工安，或是人流或工作流程的分析等等。
劉冠良用實際案例帶出此技術優勢，協助企業踏入數位孿生領域，例如快速建立 3D 資產，更可透過像 NVIDIA Omniverse 數位孿生平台上有效率的驗證商品與開發流程，以統一資料格式協助不同階段的工作者順暢協作。此外，NVIDIA 也提供針對製造業 Metropolis for Factory 軟體，協助工廠協調不同的 AI 工作及軟硬體設備整合，升級成數據驅動的智慧工廠。
智慧化、個性化、安全化——微軟定義 AI 時代的創新協同工作模式
近年混合辦公的模式盛行，會議時間逐漸增加，每位工作者日常要處理的檔案、電子郵件和溝通訊息變得更多，這些數位技術帶來的庶務工作正吃掉工作者的生產力。微軟看到 AI 新價值是協助工作者減少枯燥乏味的任務，並且降低會議記錄、文件查找等數位庶務所帶來的日常負擔，進一步釋放人類創造力。
若能將這些工作委派給 AI 以減輕工作量、節省時間並且更聰明地工作，將會是人類工作的典範轉移。台灣微軟技術中心首席技術架構師蔡景鷹分享，透過 Teams Premium 功能可讓 AI 成為個人助理，做會議記錄、即時語言翻譯，還可以用 AI 找出會議重要章節，並且針對個人被指派工作做重點註記，找出需執行事項與下一步工作安排，連會議記錄的時間都可以省下。在會議安全方面，可透過增加浮水印及錄製權限控管，確保資訊不外流。
隨著聊天介面和大型語言模型的融合，微軟 Copilot 也將生成式 AI 整合進入 Teams，協助工作者順利完成任務。工作者可在 Teams 上面直接輸入指令，如：「總結老闆過去兩週在某專案中的發言」、「整理某場會議上正反方觀點」，幫助工作者效率再度提升。企業可以直接搜尋 Teams AI Library 去找到適用的程式碼範本與開發方法，發展出專屬獨特的 AI 協作創新能力，並且同時確保企業資料隱私可獲得妥善保障。
資料治理將是 AI 時代關鍵發展基礎
即使 AI 在生產與協作流程上帶來強大的轉型推力，新技術落實到既有組織流程裡仍會產生許多不同層面的痛點。
以廣達為例，在智慧醫療領域中，跨產業與技術服務須企業與醫院的協作，當中可能產生新流程建立以及信任、合規等相關問題。不論是資料隱私或是投入實際應用，甚至是持續發展遠距醫療、數位健康照護圈皆須考量「以人為中心」的創新方案，並且同時控管各種資料與數位技術產生的風險。
應用數據可以讓跨產業協作流程銜接得更加順暢，但也更容易產生資安風險。如何鼓勵創新發展同時回應當中產生的不確定性，成為不可避免的議題。
典範轉移過程，建構 Trust AI 生態系將會是最關鍵原則
為了解決典範轉移過程中的各種結構性問題，數位經濟暨產業發展協會副理事長詹婷怡表示，「新經濟的遊戲規則已經產生。因為萬物相連，如果資料治理沒有一個運作的基礎準則，很多的應用是沒有辦法出來的。」她呼籲 AI 發展的規範不能用端點思考，應從風險及整個生態系建立角度布局，透過建構法治基礎、隱私個資的保護等行動、促進跨產業合作甚至打造與政府單位的對話機制，種種方法建立 Trust AI 的信任環境。
隨著科技發展，未來市場對 AI 人才需求將大幅增加，台灣人工智慧學校校務長蔡明順則呼籲， AI 技術不斷演進，企業領導者與工作者也需要調整心態思維，不論是適應新的人機協作模式或保持持續學習的思維，都會是支撐起未來的重要槓桿。
數位發展部數位產業署長呂正華表示，面對未來 AI 發展，需持續關注國際發展趨勢並做滾動式調整，「正確觀念培養」、「技術界定與使用者責任制定」、「完備安全與內控機制」三項發展生成式 AI 條件更是缺一不可。
談及未來台灣發展，呂正華也分享數位發展部目前正在大力推動「台灣 AI 行動計畫 2.0」，持續帶動政策規劃、產業商機、數位服務與社會福祉的整體戰略討論。並以新機會 (New Oppertunity)、新基盤 (New Foundation)、新格局 (New Landscape)，作為台灣 2035 未來展望，透過數位產業打造更有包容性、韌性、蓬勃發展的未來。
