Google是否自動完成了我們的人生?
Google是否自動完成了我們的人生?

因為今年5月Google推出一項叫「Smart Compose」(智慧寫作)的新功能,使用Google自動完成(auto-complete)科技,預測你接下來要寫的內容(有點類似iPhone自動校正和自動輸入),只要簡單按下tab鍵,就可以接受Google建議的內容,就這樣,Google完成了我一部分的人生電子郵件。

「您可能會喜歡此類商品」

事實上,像這樣的「預測科技」處處皆是:Amazon利用你的逛街購物史來建議產品、蘋果提供你下一個最有可能打開的iOS應用程式清單、Spotify根據你的音樂喜好量身訂做你的音樂清單、Facebook會為你選擇想最先看到、最後看到或永遠不想看到的朋友故事──然後一年365天提醒你向Facebook好友說生日快樂。

如果說是要了解我們想要什麼,Google大概是其中最具領導力和影響力的了。當Facebook創辦人馬克祖克柏還在念中學,Google就有個人化廣告,而自動完成搜尋也早在有GDPR(General Data Protection Regulation,歐盟一般資料保護規範)這個縮寫前就出現了。今年5月在加州舉辦的Google I/O開發研討會,搜尋巨人引介一項能讓自動駕駛(autopilot)更容易的功能;於8月漸漸展開的Android Pie作業系統,不僅建議您可能有興趣的應用程式,更能在電話或跑步運動軟體,根據你上次使用的資訊,提供可能想做的事,如打電話給媽媽或去跑步。自從I/O共享更新後,Google地圖現在提供個人化為餐廳和地點評分,以預估你會喜歡哪些地方。

這不是機器人?

Duplex,Google即將推出的語音助理,Google展示功能時,利用Duplex打電話到餐廳訂位,聽起來彷彿真人且和代理的使用者有一樣個性,當然也有人評價Duplex的「嗯」聽起來很假、不自然,而Fast Company公司則認為Duplex測試實際運作與Google廣告的沒什麼出入。

試想有一天你的Duplex跟某位朋友通完話後,朋友完全沒發現對話者不是真正的你,這有沒有可能發生呢?像這樣的科技進展,對我們的生活帶來一定的幫助和便利,但,會不會有一天,Google「建議」的力量強大到這些服務已不是預期我們想要什麼,而是我們將這些建議逐漸「內化」──直到將這些建議認定為自我意識。今日的人工智慧議題總圍繞在如何讓這些機器/機器人的思維和人類一樣,或許我們也應該想想,人類是否也會開始如同機器/機器人般思考。

我思故我在

「很諷刺的是數位時代讓我們反思什麼才是人性」,「所有科技皆為人性」(All Tech Is Human)創辦人David Polgar說,這個機構著重讓科技與人類自身利益有更好的協調,「許多這種預測分析的科技都觸及一個核心問題,我們是否還有自主能力:是我選擇了下一步?還是Google?若它能預測我的下一步,這樣又如何說明了我?」

Polgar目前正與印第安納大學(Indiana University)合作研究,欲了解網路溝通是否正在機械化人類的行為,在這個生活充斥LINE、線上對話/客服機器人和自動完成的年代,他的擔心在於我們的線上對話會變得越來越稀釋,直到難以分辨訊息究竟是人寫的還是機器人寫的,更甚者,我們可能不再在乎其中的區別,我們的文字和對話品質也可能逐漸流失。若科技可將「想法」和「動作」分開,並將「意識」轉化為「反射」,那我們還算真正活著嗎?17世紀的哲學家笛卡爾說過:「我思故我在」,若有科技讓我們不再思考,那我們的存在是否也隨之消失?

本文授權轉載:科技新報

關鍵字: #Google
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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