對企業而言，與ChatGPT協作仍是嶄新領域，甚至已發展出五個層次，生成式AI影響力仍與日俱增。從現在到2026年，預計還會歷經四波大浪！
未來城市Podcast EP.64
▹ 未來主持人：未來城市頻道總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：台灣人工智慧學校校務長 蔡明順
▹ 訪談精華一次收藏：
台灣人工智慧學校校務長蔡明順強調，生成式AI隨著科技不斷進步，提供多樣態的處理將成為趨勢。圖片來源：未來城市
Q：有外媒報導，OpenAI遲遲沒找到穩定商業模式，虧損持續擴大，可能將瀕臨破產，加上近期ChatGPT使用者人數下滑，生成式AI真的在降溫嗎？這與你在第一線觀察的產業趨勢是否相符？
蔡明順（以下簡稱蔡）：從我的觀察來看，其實這些都是沒有事實依據的臆測。首先，OpenAI有多家競爭對手，儘管Google、Meta都在發展相關技術，但無法真正與其抗衡，還沒有人能完全取代OpenAI。
OpenAI目前還在摸索可持續經營的商業模式，它本身是非營利組織，但我覺得這不是問題。就算未來沒有創投或富爸爸微軟（Microsoft），我認為也會有傾國家之力的大筆資金來支撐OpenAI營運。不要忘記，OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）只要出國，每每都有各國元首級或首相級的人物來歡迎他。
蔡明順認為，目前仍未有企業能夠完全取代OpenAI。圖片來源：Shuttetstock
第二，在使用者人數下滑部分，大家不要忘記，全世界幾千萬名大學生都在放暑假，偏偏他們是ChatGPT使用人數最多的族群。開學後大家就會發現，伺服器又無法正常登錄，因為大學生們又回來了，開始要寫作業了。
Q：近期企業的生成式AI應用越來越廣泛成熟，依據你的觀察，普遍應用程度落在哪個階段？
蔡：因為生成式AI推波助瀾，科技發展彷彿一年抵三年，變動非常快速，我認為企業應用大致可以分成五個等級。
第一級大部分正在學習與ChatGPT溝通，推廣新工具，找出合適的人機協作模式，練習提示詞（Prompt）還有詠唱技巧。如果不是科技公司，多數企業可能都還在這個階段。
到第二級，企業意識到ChatGPT可以串接公司服務，就會開始接取OpenAI提供的API。舉例來說，中研院就是採用此模式，建立AI生成內容的FAQ網站，用來解決員工詢問行政法規的各種問題，就是一個好方法。
不少科技大廠都來到的第三級，我們稱作Fine-Tune。這個作法一樣需要OpenAI語言模型，但建立在企業的私有雲上，再把數據餵給語言模型，Fine-Tune讓回答更精準，更符合企業內部員工使用需求，目的是不讓重要數據或機密資料外流。
不只大型企業，就連世界各國政府包括台灣，也都在思考是不是應該擁有自己的大型語言模型，並用本土資料來訓練，這就到了第四級，使用自己的數據集來訓練語言模型，可以本地化、客製化，而不只是去Fine-Tune現成模型。
最後第五級，我認為這像是軍火競賽，不只有語言模型本身，還要建立自己的生態系。不只微軟或OpenAI，Google、Meta及AWS在未來一到兩年內，可能都會有一些實驗型專案。例如未來如果在Amazon販售商品，只要上傳圖片，生成式AI就能寫出推銷文案，背後技術就是要能從圖片轉成文字（image-to-text）。
大廠未來不會只提供單一種服務，多模態處理的模型絕對是趨勢，下文字指令就要能生成圖片、程式碼甚至是音樂。
Q：過去大家一直在討論，哪些企業或產業會因為生成式AI受到衝擊，這三個月來你有觀察到哪些現象嗎？
蔡：在這一個季度，大家討論的已經不是新鮮感，也不是工具本身是否無懈可擊，大家在想的是怎麼應用AI提升生產力。下半年企業在培訓之外，都會制定內部使用辦法，鼓勵員工採用生成式AI進行示範性專案。
現在人工智慧學校接觸到經理人或工程師，都希望走Problem-solving模式，而不是單方面堆疊很多知識給他，因為現在ChatGPT已經是一個現成的工具。過去開發軟體，要自己寫規格、做系統分析、寫程式測試；現在透過ChatGPT就可以生成原型（prototype），開發速度提升兩到三倍，就連工程師最痛恨的專案文件也能請AI代筆。（延伸閱讀｜ChatGPT紅遍全球！OpenAI CEO 8歲寫程式、30歲和馬斯克創辦公司 一窺奧特曼成名之路）
蔡明順指出，企業若能培訓員工學習使用AI，將大大提高生產力。圖片來源：Shuttetstock
Q：很多企業都開始推出AI訓練課程，將生成式AI導入工作流程，未來幾年還會有哪幾波AI發展呢？
蔡：我自己平常固定看一些重要研究報告，了解重要科技醫學領袖的意見，我覺得大家看法沒有太大分歧。科技導入企業的技術週期，可以分成四個波段：
第一波（2022-2023年）：OpenAI、Midjourney等大廠推出各種AI生成服務，及早開始建立忠誠用戶。
第二波（2023-2024年）：新創企業如LangChain可能會與大廠結盟，取得更優質的合法數據，提供高品質與精確的服務。
第三波（2024-2025年）：更多新創能量會投入生成式AI領域，如同雨後春筍，進入百花齊放的時代，並找出全新的商業模式。
第四波（2024-2026年）：企業大量並廣泛應用生成式AI，因為企業服務要求精確與穩定，等待技術發展成熟還需要兩、三年。
蔡明順預估，AI自2026年為止將經歷四階段，相關技術才會逐漸成熟。圖片來源：台灣人工智慧學校
我要提一個小小的結論，白領階級是受生成式AI衝擊最大的一群人，90%白領工作都會被影響。衝擊不代表絕對是負面，也有可能是正面，也就是說KPI跟生產力要被重新定義，以前需要一週完成的工作，現在試著找ChatGPT協作一下，三小時就可以搞定了。
新的工作樣態與流程可能還沒有產生典範轉移，但是我認為明後年技術愈來愈成熟、使用愈來愈廣泛，量變就會帶來質變。非常多與我們接觸的企業，也都提出這些需求，希望能針對工作場景導入AI工具賦能，產生新的作業流程。（延伸閱讀｜ChatGPT隱藏版用法一次看！「AI世代」出社會，職場面臨哪些機會與挑戰？）
Q：AI概念股是近期熱門話題，在全球AI生態系中，台灣究竟扮演什麼角色？
蔡：最近這波生成式AI浪潮中，我認為台灣硬體產業是直接受益者。2018年台灣推動AI行動計畫，有了台灣杉二號（Taiwania 2），加上資通大廠、伺服器產業本身就有一定能量，再結合晶片設計公司輝達（NVIDIA）、晶片製造商台積電，從訂單驅動的角度來看，台灣絕對是受益者。
在受益者中，可以再分成三個層級。第一種是掌握核心技術的企業，不管在台灣、東南亞或中國製造，都是市場領導者，「電子五哥」當中幾家確實是有這個能力。
第二種是關鍵零組件，因為要做AI伺服器、建立資料中心，需要非常多元件，同時涉及到供應鏈。如果這家企業在供應鏈上無可替代，肯定能受益。
第三種我認為是外溢效應，這類企業沒有做到「非常AI」，公司經營剛好受惠於前兩種，例如做PCB板、冷卻系統或電源供應器的業者，某種程度上也都是受惠者。（延伸閱讀｜AI讓你不用白手起家！何英圻、游直翰、郭建甫：讓AI成為最佳助力）
聽懂未來：關於生成式AI，我還想知道更多⋯⋯
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