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發行期數：第 726 期
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臺灣生成式AI產業可聚焦四大垂直領域
來源：工商時報網
文／黃維中（工研院資通所副所長兼AI辦公室副主任） GAI浪潮來襲，2023被視為生成式AI元年，臺灣已有許多產業無不積極導入相關技術噢應用，希望提升產業競爭力與效率。剖析目前生成式AI的生態系版圖，主要是由晶片、伺服器、軟體平台、以及垂直應用等項目組成，臺灣想要在AI競賽彎道超車，可聚焦在「垂直應用」領域多加著墨，搭配產業GAI化、GAI產業化兩大策略，也就是選擇具臺灣優勢的垂直領域深入耕耘，帶動資服軟體商機與新創機會，加速釋放生成式AI潛力，成功協助產業升級轉型。 生成式AI在2022年底爆紅，工研院早已擘劃「2035技術策略與藍圖」，聚焦「智慧生活」、「健康樂活」、「永續環境」、「韌性社會」四大應用領域方向，加上院內累積30多年自然語言與電腦視覺技術能量，如今已擁有數百件人工智慧專利智財的基礎。盤點四大領域相關技術與能量，最值得臺灣投入生成式AI的產業應用，分別是在「研發製造」、「營運及供應鏈」、「商務服務」、「內容創作」四項領域上，可以分別舉例說明。 由於臺灣製造業佔比極大，企業特別關注的是製造研發能量、供應鏈韌性這兩項指標。在「研發製造」領域中，由於對成品的正確性要求較高，建議可從具豐富領域資料的應用來切入較有優勢；而在「營運及供應鏈」領域中，則可先從企業內部應用著手，例如開發行政文件擬稿、教育訓練輔助為題目，再逐步擴展到供應鏈。 觀察業界目前使用生成式AI的具體情境，目前製造研發所遇到的難題，主要來自於人才的缺乏，包括數位IC工程師人才缺乏、工業編程人員能力難養成，特別是在撰寫暫存器傳輸級（register-transfer level；RTL）的程式碼專業領域上，需要長期累積豐經驗才能勝任。若能透過生成式AI的協助，未來可望提升晶片RTL Code和工業電腦輔助製造（Computer-Aided Manufacturing；CAM）G代碼（G-code）的設計效率，再匯集有經驗的工程師加以回饋來訓練AI模型，進而在工程師開發RTL Code或·G-code的過程給於適當提示，補足人才與經驗短缺等問題，提升工作效率。 而在企業營運這部分，過去多半仰賴人工撰寫企業文件，複雜報告或大量文件衍生耗時長挑戰，也容易出現拼寫或語法錯誤，或專業領域文書經驗傳承不易等困境。目前已有許多企業導入生成式AI進行行政文件撰擬與行政流程上，根據統計，確實可提升25％企業文件撰寫效率，亦可節省時間、提高文件品質，未來更能建立組織內部的專業知識庫，達到事半功倍的效益。 不僅如此，我們也在「商務服務」領域中觀察到越來越多創新的商業模式，例如零售、電商業者過去3D人工建模至少要3～7個工作天，未來藉由拍照掃描、口語下指令方式，透過AI生成商品銷售模型與場景產製，讓3D物件製作期直接縮短到30分鐘；專業3D建模軟體亦可搭配生成式設計輔助功能，簡化藝術家、設計師工作流程，同時讓消費者享受3D購物體驗，在數位世界掌握產品規格與細節。 最後，特別值得一提的是在「內容創作」部分，更可善用生成式AI落實社會公益。舉例來說，目前專業手語老師極度缺乏，平均100人只有一位手語老師，導致聽障者在業務申辦或社會溝通仍遭遇許多困難。未來若能透過個人分身結合臺灣手語生成與辨識，建立自動化、智慧化手語轉譯服務，打造專門的手語播報節目，幫助聽障者融入社會，在生活上的溝通也能更為便捷。 從上述四項AI應用實例可以發現，善用生成式AI系統或服務，確實能發揮不少效益；不過更重要的是，由於相關技術進展快速，如何持續投入累積技術能量，進行應用評估與導入，仍須仰賴產官學研及各產業的大家協同合作，讓更多產業與民眾享受AI帶來的幫助與效益。
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