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2024年5大AI應用展望

文/Louis Wei 圖片提供/達志影像

多項調查數據指出,在2024 年AI 將無所不在,透過AI 驅動產品與服務,進行更細緻與流暢的互動;或透過AI縮短研發、外包工作瑣事,專注在創意構想,在未來我們將與AI 共生,AI 時代也逐漸在我們眼前實現。

在生成式AI 魔力之下,2023 年人工智慧(Artificial intelligence, AI) 一詞貫穿整年度,技術快速迭代發展,應用百花齊放。2024年諸多分析更一致認為,人工智慧技術將更臻成熟,運用大量數據和算力,統整分析資料並產出答案的生成式AI 應用將更加擴大。

2023 年人工智慧如虎添翼,開始導入大型自然語言模型(LLM),過往使用者需要主動提供數據和資訊給人工智慧,才能獲得所需的建議和操作指示,但導入LLM 後,人工智慧能以自然語言進行溝通,降低使用門檻也能具體理解使用者需求,提供更符合需求的建議。在2024 年AI應用將更全面與升級,包含虛擬客製化客服、AI個人助理(健身教練、時尚搭配)等各層面,以下統整2024 年5 大AI 展望與應用。

1.代理模型迭代

AI 成工作瑣事助手,生產力大突破

當AI 導入LLM 或更多數據後,就可以進行更繁瑣的工作,其背後的原理就是「代理機制」(Agents)。「AI」的代理是指透過軟體內的智慧技術,或透過物理的感測器來感知周遭環境,使用演算法或模型處理資訊後,執行推理、學習、搜尋等功能,並自我學習以提高性能。

科技媒體《Tech Crunch》認為,2024 年人工智慧的代理技術可能不會有重大突破,但是代理的模型會更先進,例如:透過AI 聊天機器人,直接操控電子表格、線上日曆或是其他的APP,自動協助安排會議、編輯文件、分析數據和製作圖表,解決許多繁瑣的日常工作。

2.多模式系統

聊天機器人整合文字、圖片、聲音、影像

聊天機器人不只能成為個人祕書,還突破起初文字和圖片生成的限制,往影片快速生成邁進。《紐約時報》指出,過去幾年,AI 聊天機器人和圖像生成機器人均被視為單獨的工具進行開發,如今這2 項工具被整合應用,如OpenAI 在2023 年推出新版本ChatGPT 時,就可以透過文字產生圖像。

《紐約時報》也預測, 今年OpenAI、Google 和Meta 等公司將專注於發展快速影像產生技術,這些科技公司在擁有文字提示產生影片的工具原型後,接下來將朝向將影片生成功能整合進聊天機器人中。除此之外,AI 開發公司也正在建立「多模態」系統,意味著人工智慧可以透過分析照片、文字和其他類型的多媒體,如圖表、聲音和影片等,進行機器學習自行生成文字、圖像和聲音。

3.客製化零售體驗

虛擬更加真實,掀起電子商務革命

AI 驅動的個人化服務整合也在開創新的電子商務格局,企業早已在利用先進的演算法來分析客戶行為、偏好和購買歷史記錄,以提供個人化的產品推薦。 Amazon 更是該領域先驅,其開發的AI 聊天機器人,在現有搜尋基礎上,增加即時比較商品,允許用戶詢問更細節問題,以及基於搜尋上下文和個人購物數據等,為客戶提供更精準、量身訂製的購物體驗。透過人工智慧支援的互動搜尋,Amazon 得以優化消費者體驗流程,從而提高客戶滿意度和參與度,來達成銷售持續增速成長。

AI 還能改善讓消費者最頭疼的線上服飾購物體驗,傳統網購服飾經常產生尺寸不合、材質與想像不一等落差。Amazon 推出的Amazon Fashion 服務,透過每月分析全球19個國家地區、超過數10 億條評論內容,和消費者過往的購物紀錄比對,分析不同品牌衣物如窄版或寬鬆,提供更符合消費者身形尺寸的衣物建議。

在商家端,例如:AI 驅動的Fit Insights 輔助工具,則可分析消費者實際購物結果,整合後續退貨和評論內容,讓業者從顧客行為了解商品是否需要調整,設計更符合需求的商品。透過AI消弭線上購物和實體商品的落差,除了能優化消費者購物體驗,更能減少申請退換貨造成的物流成本。

Walmart 也不讓Amazon 專美於前, 在2024 年美國消費性電子展(CES) 中公佈與微軟的合作成果,結合Walmart 自有技術,與微軟Azure OpenAI 服務, 透過生成式AI 和LLM,消費者告知系統一個情境,系統就可以透過演算法推薦合適的商品,舉例來說,消費者只要在聊天機器人中輸入:「今天要舉辦聖誕晚餐」,具備搜尋功能的聊天機器人即可推薦商品與聖誕晚餐相關的商品。此外,Walmart 還可以使用自家的商品銷售數據,訓練AI 分析哪些商品較多人購買,如何及時補貨等。

4.醫療革命

透過個人數據提供罹病預測

AI 應用於醫療產業行之有年,如IBM 在2015 年推出的AI 醫療部門Watson Health,就是希望透過AI 的演算協助,制定個人化治療計畫,最終澈底改變癌症治療方法。近幾年AI 在醫療應用上的發展更加快速,人們可以透過聊天機器人,獲得基本的醫療建議;若需要更進階的醫療建議,再透過聊天機器人轉介給專業醫療人員。聊天機器人也可以定時提醒病人預約回診和取藥。

除自動化提醒外,AI 還可用於分析醫學影像和其他數據,及早發現潛在問題,並評估可能導致癌症的腫瘤侵襲性等風險評估,對於罹患癌症或有復發風險的人來說將是一大福音。大數據分析也能用於加速新藥的開發,一旦再度發生像

COVID-19 的大規模傳染病,將能縮短漫長的疫苗開發時間,加速應對疾病擴散。

AI 醫療應用的另一個例子是Google 旗下的人工智慧公司DeepMind 的DeepMind Health計畫,該計畫開發AI 系統,可以幫助醫生診斷糖尿病視網膜病變。此外,Apple 推出的健康數據管理平台HealthKit 透過可穿戴式裝置,協助用戶追蹤自己的健康數據,如心率、睡眠和活動率等,該平台的整合AI 科技將能用於識別用戶,健康資料庫中可能的健康問題。2024 年AI發展和數據分析力,預期能讓醫療產業更效率且個人化,同時提供更精準的醫療建議。

5.機器人擬人化

賦予機器人學習處理能力

過往智慧機器人內建的編碼,能讓它們反覆執行相同的任務,例如:拿起一個大小和形狀一樣的箱子,將形狀一樣的物體移動同樣的距離,但若中途遇到障礙物就無法行動甚至卡住。如今研究人員希望透過AI 讓機器人學習物體移動的方式,以及如何與物體互動,賦予機器人基本處理問題的能力。例如:美國自動化機器人公司「波士頓動力」(Boston Dynamics),拍攝了一段其所開發的人形機器人Atlas 透過AI 習得新的物體互動方式的短片,影片中Atlas 偵測到有物體掉落後,不僅將物體撿起,還能應用環境中現有的物件,如箱子、樓梯和木板等爬上鷹架,最終將掉落的物體交給鷹架上的工人,還透過後空翻、旋轉等複雜動作平安回到地面。

整體而言,2024 年人工智慧可望在2022 年和2023 年的基礎上,有更多突破性的發展。特別是在商務領域,企業正躍躍欲試,嘗試將AI融入營運中,也進行策略性的AI 投資,維持其競爭力。最直觀來看,《經濟學人》統計全球前百大企業,有積極投資AI 運用的公司,股價上漲了11%。

同一時間,歐盟也正在推動「人工智慧法案」的通過,在科技蓬勃發展的同時,政府監管力度及範圍,可能會改變各行各業的運作方式,引發外界高度關注。雖然監管規則往往制定緩慢,企業不必在一夜間適應新規則,卻也要及早做好準備和佈局。

【更多精彩內容請見《能力雜誌》2024年2月號,非經同意不得轉載、刊登】

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