生成式AI年會3大重點整理!「現在,我們都在關注AI有多弱」

2024-05-29

廖紹伶/科技報橘

趨勢情報

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「過去幾年我們都在關注 AI 有多強,現在,我們都在關注 AI 有多弱。」Google 台灣前董事總經理簡立峰在 5/25 舉辦的 2024 Generative AI 年會上開講,分享他觀察的生成式 AI 最新趨勢,以及台灣機會。年會也集結了不同產業、不同組織暢談第一線導入生成式 AI 的成功與辛酸血淚史,內容可說是集百工 AI 應用之大全。本文萃取年會 3 大重點,帶你看台灣的生成式 AI 最新應用趨勢,和未來潛力領域!

AI 大趨勢──簡立峰:邊緣 AI、機器人是台灣的新機會

簡立峰提及 4 個值得關注的 AI 趨勢發展。首先是「雲端服務+ AI」,他表示,過去一年大家都在關注 AI 技術,但 AI 現在擴展到所有軟體服務、來到應用階段。此外,市場焦點不再是 LLM(大語言模型),因為大型玩家已經全面出現,沒有算力就沒有優勢。第 2 個趨勢正指向「模型兩極化」──在模型尺寸上,大者更大、小者更小,並從單一到多模生態。


圖︱《TechOrange》拍攝


簡立峰認為,應該思考怎麼讓 AI 成為你的助理,並指出我們已經知道 AI 的強項──可以閱讀一億本書並摘要,但現在也在關注它「有多弱」,例如推理、規劃、時間、地區/文化差異、情緒、與真實世界連結的能力;此外,AI 的不完美是常態,因為它是機率模型、沒有辦法保證正確性,因此使用上「個人可能要大膽,企業可能要小心」。


第 3、4 個趨勢和台灣有關。簡立峰表示,「邊緣 AI 新戰場」已經出現,這對台灣非常重要,因為過去談的是雲端 AI,台灣可能沒有機會,但台灣強項在邊緣端──擁有全世界最大的工業電腦群、硬體的生產製造非常強。


他表示,如果小的 LLM 尺寸可以從 7B 降到 3B 但效果一樣強,就可以在 32GB 記憶體跑起來,很多事情就會改變,台灣就有機會「由端上雲」,真正迎接現在最熱門的 AI PC、AI 手機話題。相對於雲端 AI,消費者對於 AI PC、AI 手機也更有感。


第 4 個趨勢「機器人再起」。簡立峰觀察,這一兩個月越來越多人形機器人出現,因為生成式 AI 可以大量產生機器人訓練資料,快速改善人機溝通,通用式 AI 機器人被認為短期內要爆發。對於台灣來說,最好也是從擅長的硬體來發展



大家都說要導入 AI,但雷聲大雨點小怎麼辦?

已有企業導入 AI 來提升效率和生產力,但實際經驗如何?新創簡訊設計共同創辦人張志祺分享最初導入的理想、落差和克服方法。一年前,專注於行銷設計的簡訊設計就鼓勵團隊使用 ChatGPT 等新推出的 AI 小工具、新功能,但發現陷入「導入 AI 的負循環」──複雜的工作任務仍需人工介入修改、實際上只有不到 10% 的員工能順利和 AI 合作、AI 知識經驗難以有效複製。


圖︱《TechOrange》拍攝。


為了打破負循環,簡訊設計的解法是好好拆解工作流程,再進行任務串接,並自己開發出一套以白板和卡片為介面的 AI 生產力平台 SimpleInfo.AI 使用。此外,讓懂 AI 的 10% 員工幫忙把 AI 知識建立到平台上,其餘不擅長用 AI 的人,只要專注在用別人做好的工具並提供回饋來提高參與度,這才讓員工與 AI 的協作更順暢、製作內容產品的品質也顯著提升。


也面臨 AI 導入陣痛期的玉山銀行,分享開發內部 AI 工具 GENIE 的困境和攻略。GENIE 目的是協助旗下員工業務,推出時反應很好──有人拿來想尾牙口號、也有人拿來開發出金融業輿情分析報告工具,但實際使用人數只有 17.8%。


玉山銀行主任工程師徐明霞分享優化過程,團隊使出「工人智慧」一筆一筆查看反饋找到使用者痛點,分別找出對應的解決辦法。她分享導入 AI 的心態:做設計產品時永遠都要想後天的事並保持彈性,服務才能長久、技術真正落地


圖︱《TechOrange》拍攝。



AI 是手段,管理是目的:導入 AI 有感效率提升

導入生成式 AI 有許多痛點──可能顛覆企業既有的營運流程慣性,還要經過一連串的嘗試、失敗、調整,但在年會講者的言談之中,仍能感受到他們認為非常值得。


身處物流運輸業的艾立運能數據長陳凱翔分享,希望解決物流業舊有的人、事、物三大問題:人才招募困難、物流流程有斷點、存在大量紙本作業,過程中發現生成式 AI 做得比舊有的 Doc AI、Excel 作法更快、更精準


舉例來說,紙本有大量不同格式、手寫狀況,還有約 45% 客戶習慣在 LINE 下單。他們開發出 AI 訂單助手,讓客戶繼續用最方便的方式下單;回單的紙本作業則用 OpenAI Vision 結合 OCR 光學字元辨識、整合高速掃描機,讓紙本更輕易地走進數位化,即便是手寫中英文也有高正確率。


有趣的是,生成式 AI 可用自然語言互動的特性,讓整個系統的維運、演進變得相對簡單。陳凱翔分享該團隊資源有限,除了他,成員沒有一個人是工程背景,寫程式有問題就直接問 AI


圖︱《TechOrange》拍攝


另一個有感導入 AI 提升效率的,是喜劇公司薩泰爾。隨著製作規格提高、服務量體變大、創作類型增加,薩泰爾面臨大量合約與勞報單據的管理問題,需要建立一套標準化系統。他們發現透過 ChatGPT、Google App Script 可以幫助寫 code,藉此打造出基於 Google Sheet 的表單系統/流程管理、勞報單產生器等。


文組出身的薩泰爾娛樂共同創辦人 Sunny 談到勞報單產生器時,興奮分享能協助自動插入圖片、轉為 PDF,寄信給勞務人等流程,顯然解決一大痛點。過程中,她也強調讓文件標準化是手段,終極目的是提供內部資訊、完成履約。她表示,雖然許多財務管理的解法仍在路上,但他們看待問題的方式已經發生變化。


※本文由科技報橘授權轉載


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