當一項新技術發展如生成式 AI 日新月異，想跟上它的步伐可能令人卻步。如同 COVID-19 疫情爆發初期，企業加速數位轉型，當時採取觀望態度的公司則被遠拋在後頭；而現今，我們再次面臨生成式 AI 的轉淚點。
因此，客戶經常問我：「生成式 AI 與以往其他形式的 AI 有何不同？我真的需要生成式 AI 嗎？」，而為了化解這種停滯不前的情況，我經常鼓勵企業領導者問自己幾個問題：「公司的系統在設計上是為了保存過去，還是為了支持我們推動未來、開創新機？」以及「我們如何善用這項新技術，將其發揮最大效用，以為我的組織帶來最大幫助？」。
2024生成式AI怎麼改變企業？有哪些新機會？
以下是我們對生成式 AI 推動不同產業發展的預測：
零售業：AI讓產品分類更輕鬆，還能提升文案吸睛度
零售商深知，品牌好壞的重要關鍵就是客戶服務的品質；而有了生成式 AI 賦能的虛擬服務專員，便可提供宛如真人的即時回應以及 24/7 全天候服務，不僅可減輕零售商客服中心的負擔，還可讓購物者輕鬆獲得所需回答， 例如說明不同產品之間的差異性，或是變更訂單內容等。生成式 AI 也能推動對話式商務服務，協助購物者找到所需要的商品，避免放棄搜尋。想像有個虛擬的個人造型師，能夠與購物者進行交流互動，並根據購物者查詢內容或偏好，為其推薦量身打造的商品。接著再想像這項技術大規模運用的情景，您很快就會發現能夠為零售商帶來大好前景。
生成式 AI 也有助於簡化並加速耗時的產品目錄管理作業。 由於零售商需要經常調整庫存商品，這類作業對零售商而言向來是個棘手問題，但透過自動化執行這些繁瑣工作，零售商便能即時更新庫存商品的準確數量和款式、從供應商取得商品圖片、依熱門搜尋字詞和相關說明將產品分類及排序，以及撰寫產品文案，讓購物者更容易搜尋到產品。
精明的零售行銷人員也能利用這些產品說明，來創作吸睛且多樣的廣告文案， 吸引不同的消費者群體；例如，即使是同一款手提包，也能夠針對具環保意識的購物者、喜愛旅遊的千禧世代和新手媽媽，撰寫不同版本的廣告文案。接著，這位行銷人員能夠使用生成式 AI 來輔助生成各種產品相片背景，並將這些版本對不同目標對象進行 A/B 測試。如此一來，不僅可以節省零售商的時間，還能提高產品在不同消費群的能見度，從而增加營收並提高消費者參與度。
金融服務業：更多專屬語言模型將出現，有助建立信任感
金融服務業是全球最受數據驅動的產業之一，生成式 AI 能夠協助金融機構分析資料、產生洞察，並做出更明智的決策。
許多金融服務都有自身專屬詞彙和背景脈絡，我認為我們將會看到更多經過微調和預先訓練的大型語言模型，這些語言模型採用規模較小、更專門的文字和程式碼資料集來進一步接受訓練。這讓模型更瞭解有關特定主題或領域的提示和查詢內容，並且提供更符合使用者回覆，例如法規異動或財務報表標準。
此外，只要將模型生成的文字與真實世界的資訊、背景脈絡相連結，即可提高生成式 AI 產出回應的品質。也就是說，模型做出的每個判斷和評估都能提供額外的補充說明，或是直接連結至佐證資料。金融機構能使用這類可解釋結果的生成式 AI 模型，向客戶清楚說明他們的決策過程，進一步建立客戶對金融機構提供基於 AI 導向服務的信任。
最重要的是，這一切都應採取人機迴圈（humans in the loop）的互動方式，讓人員得以監督及控管專門使用在制定客戶財務決策的 AI 系統。透過這種做法，金融機構可確保 AI 模型符合相關法規、減少風險，並維持客戶的信任。
醫療照護業：AI不僅能幫忙整理資料，還可以協助看診
受到 COVID-19 的緣故，醫療照護業面臨嚴峻的挑戰，例如成本壓力增加、人力短缺、技術整合性不佳，以及管理作業繁瑣複雜等。疫情爆發三年後，生成式 AI 技術的崛起有助於減輕部分沉重壓力。
舉例來說，生成式 AI 可以輕鬆從大量結果中找出相關資訊、總結報告和長篇檔案的重點來加快資訊消化速度，以及協助建立臨床記錄，為人手不足的醫護團隊減輕行政工作重擔和認知負荷。 生成式 AI 也能分析及重新彙整數百萬份電子病歷和診斷報告中的既有資訊，這類資訊包含病患和醫院的各種詳細資訊，例如影像掃描、檢驗結果和病患訪談等各種形式的資訊。這樣一來，醫療照護人員可以提供更安全準確的醫療解答，並且生成關於健康知識與照護資訊有關的全新洞察。
中國醫學大學附設醫院（以下稱中醫大附醫）在 2023 年便透過 Google Cloud 生成式 AI 技術與Google MedLM 大型語言模型，建構全方位「AI 輔助醫師（AI-assisted Physician）」，協助醫護人員診斷疾病、規劃治療疾病、病患教育與醫學教育研究等， 並且啟動「客製化癌症治療指引」與「化療問答集」應用，幫助醫護人員在大量資料中精準並快速取得相關資訊，為病患自動生成製作癌症治療計畫書，提供病患個人化治療方案。這也是首家在亞洲利用 Med-PaLM 2 提供生成式 AI 應用的醫學中心。
如同金融業情況一樣，人仍然是處於醫護作業中的核心位置。生成式 AI 這項強大新工具可去除單調乏味的苦差事，讓工作更有成就感。根據世界衛生組織 (WHO) 的資料，全球約有 2,800 萬名護理師。每天只要節省他們5 分鐘，就相當於獲得 266 年的時間，可投注在提升病患照護品質。
遊戲業：提升玩家互動參與感
目前，遊戲開發者已大規模投入生成式 AI 來提升效率，包括生成遊戲概念、構思遊戲劇情和後續製作等。不過，與消費者的互動才是引領市場的無窮潛力。
生成式 AI 將開創嶄新契機，以現今無法想像的新奇方式與玩家互動，例如，它可以解鎖全新交流方式，包括語音和手勢等。此外，生成式 AI 也能即時產生個人化動態內容，為玩家提供沉浸式遊戲體驗，讓玩家更身歷其境，例如，僅憑一張圖片或一段文字說明，就能建立具有完整骨架的 3D 模型。
生成式 AI 實現了人與電腦之間的自然語言互動，也能進一步創造情感豐富的體驗，例如 NPC 可以像真實人類一樣與玩家進行自然對話。我很期待看到遊戲開發者學習將 AI、創造力和熱情相互結合，為玩家帶來耳目一新的絕佳體驗。
總結來說，生成式 AI 可以掃描大量結構化和非結構化的資料，並以自然語言與人類互動。此外，還能找出模式、學習及製作新的文字、圖像、程式碼和其他內容，在推動商業轉型方面具有無窮潛力。
隨著生成式 AI 在 2024 年邁入正式應用環境，我相信許多企業將大規模利用這項技術，在兼顧資安的同時還能創造機會提升效率和營收，最終在各產業推動創新的標準與創新的應用。
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責任編輯：蘇祐萱
