OpenAI新模型GPT-4o登場!能讀懂表情、語氣,更像與「人類」互動
OpenAI新模型GPT-4o登場!能讀懂表情、語氣,更像與「人類」互動
OpenAI率先發表全新模型GPT-4o

在Google I/O登場前一天,OpenAI毫不留情搶走他們的風采,率先發表全新模型GPT-4o,在擁有GPT-4等級智慧的同時,具備更為強大的語音、視訊處理能力,並能給予用戶逼近與真人互動的感受。

GPT-4o的特別之處,或許從名字就可以窺之一二,o指的是omni,中文意思類似「全、一切」,代表著新模型跨越文字、音訊及視訊推理的能力。「我們宣佈推出GPT-4o,這是我們的全新旗艦模型,能夠即時推理音訊、視訊及文字。」OpenAI在聲明中表示。

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逼近人類的回應能力,「就像電影裡的AI」

GPT-4雖然也能辨識圖像、進行文字語音轉換等服務,但OpenAI過去將這些功能放在不同的模型之中,導致回應時間更長,而GPT-4o則將這些功能全部整合在一個模型裡,被他們稱為omnimodel(全能模型,暫譯)。與上一代旗艦GPT-4 Turbo相比,GPT-4o在英文及程式語言的表現上相仿,不過英文外的語言則有顯著的效能提昇,並且API的速度更快、成本也降低了多達50%。

OpenAI指出,GPT-4o有著接近人類的回應時間,能提供用戶更自然的溝通體驗,可以在最短232毫秒(0.232秒)、平均320毫秒(0.32秒)的時間內回應問題。作為比較,GPT-3.5及GPT-4在語音模式的回應時間,分別為2.8秒和5.4秒。

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在OpenAI的演示,GPT-4o能夠進行即時口譯,讓不同語言的兩人也能無礙溝通。
圖/ YouTube

在OpenAI的演示中,GPT-4o能夠在聊天過程中即時口譯,讓說著不同語言的兩人順暢地進行交談。又或者請求GPT-4o講一個睡前故事時,可以用更飽滿、有語氣的聲音生動地說故事;又或者能用接近人類的口吻,教導人們解開簡單的數學問題。

根據OpenAI說法,GPT-4o能夠「讀懂」用戶的表情與語氣,知道什麼時候該如何做出回應,並能在不同的語氣間快速切換,一下是冷冰冰的機械聲,一下又能活潑地唱起歌來。OpenAI技術長米拉.穆拉蒂(Mira Murati)指出,GPT-4o的開發是受到人類交談過程啟發,「當你停止說話時,就輪到我開口了。我可以讀懂你的語氣並回應。它就是這麼自然、豐富且具互動性。」

「新的語音(和視訊)模式是我用過最棒的電腦界面,就像電影裡看到的AI一樣。」OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)也在部落格上表示,「我還有點吃驚這是真的,事實證明達到人類水準的回應時間和表達能力變化有多大。」

雖然演示過程並沒有一切完美,《MIT科技評論》指出,過程中GPT-4o有時會打斷人們說話、還在未被要求的情況下突然評論起一位主持人的服裝穿著,不過被演示者指正後很快就恢復正常。

穆拉蒂透露,透過omnimodel的力量,未來GPT技術還會進一步提昇,例如能夠在觀看體育賽事轉播後向用戶解釋競賽規則,不單單只是完成翻譯圖片文字等簡單任務。

OpenAI表示,目前用戶將可以在免費版本中使用GPT-4o,而付費訂閱者則可以享有免費版5倍的訊息限制。而以GPT-4o為基礎的語音服務,預計會在下個月提供訂閱用戶測試版。GPT-4o能免費提供給用戶,也反應了OpenAI確實在降低成本上取得成果。

不過OpenAI提到,出於對遭到濫用的擔憂,語音功能暫時不會開放給所有API用戶,未來幾週內會先提供給部份值得信賴的合作夥伴使用。

ChatGPT電腦版程式登場、GPT Store免費開放

在GPT-4o大幅增強語音、視訊功能的同時,OpenAI也宣佈為網頁版推出更新的ChatGPT UI,聲稱具有更對話式的主界面及訊息呈現。穆拉蒂強調,雖然模型越來越複雜,她希望用戶與AI的互動體驗能夠更為簡單明瞭、輕鬆自然,讓用戶不必費神在UI上,而是專注與ChatGPT協作。

OpenAI也公佈了電腦版本的ChatGPT程式,預計率先推出MacOS版本,Windows版本則要今年內稍晚的時候推出。值得一提的是,稍早才傳出OpenAI與蘋果就AI技術合作的協商已經進入尾聲,此時率先端出Mac版本程式,引發外界聯想。

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OpenAI宣佈推出MacOS版本的ChatGPT應用程式。
圖/ OpenAI

另外,OpenAI在今年初推出GPT Store,讓開發者能客製化各種功能的聊天機器人,並上架到商店裡供其他用戶使用,現在這個平台將免費開放給所有用戶,未來免費用戶也能使用過去付費用戶才能享有的特定功能。

資料來源:OpenAITechCrunchMIT Technology Review

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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