【好文分享】2024年生成式AI會如何改變你？企業真的需要導入嗎？
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，還能找出模式、學習及製作新的文字等等，
在推動商業轉型方面具有無窮潛力。
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。
（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）
責任編輯：蘇祐萱
本文轉自數位時代網站文章：【觀點】2024年生成式AI會如何改變你？企業真的需要導入嗎？一文掌握AI先機
