AI的發展
第一波屬於推理期
第二波屬於知識期
第三波則屬於學習期
迄今為止，這一波AI的研究與應用仍方興未艾，
甚至觸發了德國政府在2013年所提出的工業4.0計畫，
又稱為第四次工業革命
嘗試透過AI技術，整合規劃、生產、銷售與市場，以提升製造與服務的品質。
2017年深度學習：AI 的大躍進
隨著科技的進步，深度學習（Deep Learning）在2017年迎來了重大的突破，
也是 AlphaGo 以 60 比 0 完勝人類棋手，成為 AI 在特殊領域中完勝人類專家
的分水嶺，是人工智慧（AI）的一個重要里程碑。
這一技術的核心在於深度學習能模擬人腦的運作方式，
使電腦能夠從大量數據中自動學習和提取特徵。
Al phaGo的成功引發了全球對AI和深度學習技術的廣泛關注，
促使許多研究機構和企業加大對相關技術的投資與探索。
它不僅改變了圍棋界，許多企業開始將其應用於實際場景中，
如自動駕駛、醫療診斷、語音助手等。
這些應用不僅提升了效率，也改變了人們與科技互動的方式，
同時也為 2022 年生成式 AI 的誕生奠定了基礎。
2022年生成式 AI 時代的來臨
到了 2022 年，生成式 AI（GenAI）技術登場，這一技術讓 AI 不僅僅分析數據，
還具備創造新內容的能力。
像 GPT-3 和 DALL-E 這樣的生成式 AI 可以撰寫文章、生成藝術作品，
甚至設計產品，各個行業都開始探索其潛在應用，
從醫療保健到金融服務，再到創意產業，AI 正以前所未有的方式改變
著我們的工作和生活方式。
- 整合傳播部企劃製作
生成式人工智慧技術帶來的創新變革 | |
|---|---|
應用場域 | 生成式人工智慧技術帶來的效益 |
隨身智慧助理 | 每一位員工都可以擁有智慧助理，只要開啟App，用說的、 或是用寫的，例如安排跨部門會議、統計與會人數以及 預定餐點，智慧助理即會協助溝通、確認出席人數以及 餐點偏好，大幅提升工作效率與生產力 |
撰寫程式碼、生成文件與QA | 生成式人工智慧技術不僅可協助軟體工程師撰寫、 審視與測試程式碼，還可以進一步生成多國（語言） 軟體使用說明書 |
產品開發 | 無論是 1.晶片設計與研發、 2.新藥研發、 3.教具研發、 4.詞曲創作、 5.動畫影像生成、或者是 6.產品逆向設計（找出缺失的材料以優化產品功能） 等研發工作 都可以透過生成式人工智慧技術展開 第一步或者是進行審視 |
撰寫社群與 部落格文章 | 透過正確的提示與輸入，生成式人工智慧技術可以 因應部落格、社群、官方網站、產品介紹 等不同情境生成適切的文章/內容風格 |
優化行銷 溝通流程 | 根據不同客群自動生成與發送個人化廣告與行銷方案， 如沉睡客戶、既有客戶與新客戶，優化全通路行銷成效 |
嶄新的娛樂體驗 | 自動生成影片與電影中的文字、音樂跟影像， 甚至是撰寫劇本跟生成電影內容等 |
優化客戶體驗 | 以生成式人工智慧技術建構客服機器人或隨身助理， 提供24小時的個人化客戶服務，以更好的虛實客服機制 提升客戶滿意度 |
嶄新的企業知識封存與問答互動 | 只要一鍵上傳非結構或半結構化數據，人工智慧技術會自動 提取與封裝數據資料，然後，透過生成式人工智慧技術讓員工 以多輪交互問答的方式取得所需資訊， 讓新手可以跟老手一樣處理各項事務 |
智慧製造與 預測性維修 | 從產能、良率、碳排、交期等角度分析判斷與 自動優化生產排程、運送物料、分析與優化生產良率 以及逐步提升產能，同時，自動檢測與安排機台設備維修 |
供應鏈與 庫存管理 | 由生成式人工智慧技術從成本、交期、碳排等角度協助 優化運輸路線、預測需求、優化庫存管理， 以及進行供應鏈風險管理 |
詐欺預防與 風險管理 | 藉由分析大量交易資料的方式找出數據模型，藉此自動偵測、 判讀異常事件，強化金融與保險場景的詐欺偵測與風險管理 |
撰寫法律合約、專利申請文件 | 除可協助律師以自然語言快速找到判例、法規、法院命令、 審判紀律與法學期刊等資訊，還可以協助起草合約、 專利申請文件等法律文件 |
強化安全防禦 | 企業資安人員除可以用「說」的展開系列智慧防禦行動， 例如加速威脅捕獲分析、資安事件調查回應跟資安報告生成 等工作，還可以自動化機器的規模與速度加強防禦能力 |
醫療診斷 | 生成式人工智慧技術除可協助醫生閱讀、分析、總結期刊內容， 還可以協助生成醫療病例報告、撰寫與檢查醫療論文， 以及協助分析、辨識醫療影像並提供診斷建議等 |
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