2024年5大AI應用展望

文／Louis Wei　图片提供／达志影像

多项调查数据指出，在2024 年AI 将无所不在，透过AI 驱动产品与服务，进行更细致与流畅的互动；或透过AI缩短研发、外包工作琐事，专注在创意构想，在未来我们将与AI 共生，AI 时代也逐渐在我们眼前实现。

在生成式AI 魔力之下，2023 年人工智慧(Artificial intelligence, AI) 一词贯穿整年度，技术快速迭代发展，应用百花齐放。2024年诸多分析更一致认为，人工智慧技术将更臻成熟，运用大量数据和算力，统整分析资料并产出答案的生成式AI 应用将更加扩大。

2023 年人工智慧如虎添翼，开始导入大型自然语言模型(LLM)，过往使用者需要主动提供数据和资讯给人工智慧，才能获得所需的建议和操作指示，但导入LLM 后，人工智慧能以自然语言进行沟通，降低使用门槛也能具体理解使用者需求，提供更符合需求的建议。在2024 年AI应用将更全面与升级，包含虚拟客制化客服、AI个人助理（健身教练、时尚搭配）等各层面，以下统整2024 年5 大AI 展望与应用。

1.代理模型迭代

AI 成工作琐事助手，生产力大突破

当AI 导入LLM 或更多数据后，就可以进行更繁琐的工作，其背后的原理就是「代理机制」(Agents)。「AI」的代理是指透过软体内的智慧技术，或透过物理的感测器来感知周遭环境，使用演算法或模型处理资讯后，执行推理、学习、搜寻等功能，并自我学习以提高性能。

科技媒体《Tech Crunch》认为，2024 年人工智慧的代理技术可能不会有重大突破，但是代理的模型会更先进，例如：透过AI 聊天机器人，直接操控电子表格、线上日历或是其他的APP，自动协助安排会议、编辑文件、分析数据和制作图表，解决许多繁琐的日常工作。

2.多模式系统

聊天机器人整合文字、图片、声音、影像

聊天机器人不只能成为个人秘书，还突破起初文字和图片生成的限制，往影片快速生成迈进。《纽约时报》指出，过去几年，AI 聊天机器人和图像生成机器人均被视为单独的工具进行开发，如今这2 项工具被整合应用，如OpenAI 在2023 年推出新版本ChatGPT 时，就可以透过文字产生图像。

《纽约时报》也预测， 今年OpenAI、Google 和Meta 等公司将专注于发展快速影像产生技术，这些科技公司在拥有文字提示产生影片的工具原型后，接下来将朝向将影片生成功能整合进聊天机器人中。除此之外，AI 开发公司也正在建立「多模态」系统，意味着人工智慧可以透过分析照片、文字和其他类型的多媒体，如图表、声音和影片等，进行机器学习自行生成文字、图像和声音。

3.客制化零售体验

虚拟更加真实，掀起电子商务革命

AI 驱动的个人化服务整合也在开创新的电子商务格局，企业早已在利用先进的演算法来分析客户行为、偏好和购买历史记录，以提供个人化的产品推荐。 Amazon 更是该领域先驱，其开发的AI 聊天机器人，在现有搜寻基础上，增加即时比较商品，允许用户询问更细节问题，以及基于搜寻上下文和个人购物数据等，为客户提供更精准、量身订制的购物体验。透过人工智慧支援的互动搜寻，Amazon 得以优化消费者体验流程，从而提高客户满意度和参与度，来达成销售持续增速成长。

AI 还能改善让消费者最头疼的线上服饰购物体验，传统网购服饰经常产生尺寸不合、材质与想像不一等落差。Amazon 推出的Amazon Fashion 服务，透过每月分析全球19个国家地区、超过数10 亿条评论内容，和消费者过往的购物纪录比对，分析不同品牌衣物如窄版或宽松，提供更符合消费者身形尺寸的衣物建议。

在商家端，例如：AI 驱动的Fit Insights 辅助工具，则可分析消费者实际购物结果，整合后续退货和评论内容，让业者从顾客行为了解商品是否需要调整，设计更符合需求的商品。透过AI消弭线上购物和实体商品的落差，除了能优化消费者购物体验，更能减少申请退换货造成的物流成本。

Walmart 也不让Amazon 专美于前， 在2024 年美国消费性电子展(CES) 中公布与微软的合作成果，结合Walmart 自有技术，与微软Azure OpenAI 服务， 透过生成式AI 和LLM，消费者告知系统一个情境，系统就可以透过演算法推荐合适的商品，举例来说，消费者只要在聊天机器人中输入：「今天要举办圣诞晚餐」，具备搜寻功能的聊天机器人即可推荐商品与圣诞晚餐相关的商品。此外，Walmart 还可以使用自家的商品销售数据，训练AI 分析哪些商品较多人购买，如何及时补货等。

4.医疗革命

透过个人数据提供罹病预测

AI 应用于医疗产业行之有年，如IBM 在2015 年推出的AI 医疗部门Watson Health，就是希望透过AI 的演算协助，制定个人化治疗计划，最终澈底改变癌症治疗方法。近几年AI 在医疗应用上的发展更加快速，人们可以透过聊天机器人，获得基本的医疗建议；若需要更进阶的医疗建议，再透过聊天机器人转介给专业医疗人员。聊天机器人也可以定时提醒病人预约回诊和取药。

除自动化提醒外，AI 还可用于分析医学影像和其他数据，及早发现潜在问题，并评估可能导致癌症的肿瘤侵袭性等风险评估，对于罹患癌症或有复发风险的人来说将是一大福音。大数据分析也能用于加速新药的开发，一旦再度发生像

COVID-19 的大规模传染病，将能缩短漫长的疫苗开发时间，加速应对疾病扩散。

AI 医疗应用的另一个例子是Google 旗下的人工智慧公司DeepMind 的DeepMind Health计划，该计划开发AI 系统，可以帮助医生诊断糖尿病视网膜病变。此外，Apple 推出的健康数据管理平台HealthKit 透过可穿戴式装置，协助用户追踪自己的健康数据，如心率、睡眠和活动率等，该平台的整合AI 科技将能用于识别用户，健康资料库中可能的健康问题。2024 年AI发展和数据分析力，预期能让医疗产业更效率且个人化，同时提供更精准的医疗建议。

5.机器人拟人化

赋予机器人学习处理能力

过往智慧机器人内建的编码，能让它们反复执行相同的任务，例如：拿起一个大小和形状一样的箱子，将形状一样的物体移动同样的距离，但若中途遇到障碍物就无法行动甚至卡住。如今研究人员希望透过AI 让机器人学习物体移动的方式，以及如何与物体互动，赋予机器人基本处理问题的能力。例如：美国自动化机器人公司「波士顿动力」(Boston Dynamics)，拍摄了一段其所开发的人形机器人Atlas 透过AI 习得新的物体互动方式的短片，影片中Atlas 侦测到有物体掉落后，不仅将物体捡起，还能应用环境中现有的物件，如箱子、楼梯和木板等爬上鹰架，最终将掉落的物体交给鹰架上的工人，还透过后空翻、旋转等复杂动作平安回到地面。

整体而言，2024 年人工智慧可望在2022 年和2023 年的基础上，有更多突破性的发展。特别是在商务领域，企业正跃跃欲试，尝试将AI融入营运中，也进行策略性的AI 投资，维持其竞争力。最直观来看，《经济学人》统计全球前百大企业，有积极投资AI 运用的公司，股价上涨了11%。

同一时间，欧盟也正在推动「人工智慧法案」的通过，在科技蓬勃发展的同时，政府监管力度及范围，可能会改变各行各业的运作方式，引发外界高度关注。虽然监管规则往往制定缓慢，企业不必在一夜间适应新规则，却也要及早做好准备和布局。

【更多精彩内容请见《能力杂志》2024年2月号，非经同意不得转载、刊登】