專‧家‧傳‧真－生成式AI驅動企業轉型

圖／摘自Freepik

生成式人工智慧（GAI, Generative AI）已成爲全球企業數位轉型的重要驅動力，改變了我們理解與應用AI的方式，它不僅能根據大量資料進行預測與分析，更具備創造新內容的能力，從文字、圖像到音訊視訊、程式等，應用範圍極爲廣泛。

自從OpenAI於2022年推出ChatGPT後，GAI迅速引起市場的關注，並催生了一波AI技術與應用的創新浪潮。Google、Meta等科技巨頭紛紛投入研發，推出各類GAI產品與服務，帶動了GAI在企業數位轉型的應用。GAI具備自動生成內容的能力，這意味着企業可以利用該技術在多個領域進行創新應用，如市場行銷、客戶服務、產品設計與流程優化等。

企業如何有效導入GAI，並將其潛力轉化爲實際效益，是當前數位轉型的重要課題。GAI的核心組成要件可以分爲三個部分：「數據資料」、「演算法」和「運算架構」。大規模數據是生成式AI運行的基礎，利用數據的訓練，GAI能夠產生具有價值的預測與內容。其次深度學習的演算法使得GAI具備學習和創造的能力。最後強大的運算架構支撐GAI的運作，尤其是隨着邊緣運算（Edge Computing）的發展，GAI得以在更接近終端用戶的場景中實現即時應用。

在企業數位轉型的過程中，GAI扮演了重要的角色。它不僅能提升企業的營運效率，還能幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。例如在製造業中，GAI可以幫助企業優化生產流程、提高產品設計效率，並以預測性維護降低生產成本。同時GAI也被廣泛應用於客戶關係管理、數據分析與商業決策，幫助企業的智慧化發展。

GAI與邊緣運算的結合，進一步拓展了其應用場景。邊緣運算的概念是將數據處理從中心化的雲端移至更接近數據生成的位置。這不僅降低了網路延遲，還提升了數據處理的效率與安全性。對於涉及敏感數據的企業來說，邊緣運算可以提供一個更可控的運算環境，保護企業的核心數據資產。

在具體應用方面，GAI與邊緣運算的結合可以應用於契約文件生成、產品設計、標準作業程序的優化等領域。這些應用通常涉及企業的關鍵任務，具有高度敏感性，因此企業往往選擇使用邊緣運算來確保數據的安全性和可控性。同時企業在導入GAI的過程中，應特別注意數據隱私、模型可靠性及數據政策的制定，確保GAI的應用不會帶來意想不到的風險。

GAI的迅速發展，正在重造企業的營運方式與競爭模式。利用GAI技術，企業可以實現數位資產的智慧化，提升商業智慧與營運效率。但企業在導入GAI的過程中，也需謹慎應對數據隱私、模型偏見及技術監管等挑戰。

臺灣在GAI技術的應用與發展上，正逐步向全球看齊，尤其是在製造業、生醫、智慧城市等領域的應用，有望成爲全球GAI產業的重要力量。未來，隨着GAI技術的進一步成熟，企業轉型將更加依賴於這項技術的創新應用，企業應把握機遇，善用GAI技術，實現數位轉型與永續發展。