生成式AI爆發式成長！60天創造1億用戶，後續該如何發展?

2023年是人工智慧爆發的一年。自2022年底ChatGPT掀起生成式AI浪潮，讓市場見識到人工智慧強大的一面。協助翻譯語言、產出文章都已經不再是難事，幫忙揪出程式錯誤、作畫也難不倒它，甚至一幅名為《 Théâtre D’opéra Spatial（太空歌劇院）》的作品更得到科羅拉多博覽會的年度藝術比賽的獎項，人工智慧背後隱藏的實力不容小覷。 

這波人工智慧之所以能有如此爆發性的成長，主要關鍵來自於生成式人工智慧與大型語言模組相輔相成。人工智慧已經不再像過去只能單向的在數據資料的分析下給予建議，而是能基於深度學習技術模型的訓練，成為一個具備互動能力的工具。根據日本電子情報技術產業協會（JEITA）公布的報告顯示，全球生成式AI的市場規模將以年平均成長53.3％的速度呈現擴大，直至2030年將達到2,110億美元（約合6.33兆新台幣），更是2023年市場規模的20倍之多，相當驚人。 

但這波生成式AI背後的技術與應用究竟有哪些？又有什麼隱藏的挑戰跟風險需要被注意？ 

生成式AI配上語言模型，應用場景爆發仍潛在隱憂 

由於演算法的進化讓生成式AI能基於「自然語言處理」、「數位設計」、「影像生成/影音創作」、「資料擴增」與「程式設計」等五大應用功能，在文化創意、教育學習甚至是智慧製造、醫療照護等場域中帶來創新應用，包括Meta、微軟、Google等大型企業也紛紛加入這塊市場，業界也預估在未來2-5年間生成式AI將在數位應用上獨領風騷，不只是能合成／生成資料，也可降低AI程式設計門檻，對於新產品或創新服務的推動上將有所助益。 

另一方面，從Meta、Google到微軟、Amazon等企業也陸續釋出了大型語言模型（LLM），讓市場見識到各家業者在模型參數量與運算準確率的表現，對於客服、寫作甚至是數據分析、搜尋及醫療診斷等應用場域上，都能協助使用者與產業加速發展進程，而ChatGPT則是其中最廣為人知，上線僅短短2個月就達到過去臉書花了4.5年、抖音花了9個月就達成的全球1億使用者目標。 

然而，生成式AI這項技術雖然在短時間內就在全球產業掀起一波浪潮，消費者也因此知道ChatGPT可以協助翻譯、繪製圖像或是協助自動生成程式碼等任務，後續如何能形成一個可獲利的商業模式，是產業當前急欲追尋的課題；此外，模型終究需要仰賴數據資料的餵養，是否會再製出充滿偏見、缺乏公平性的內容又或造成模型的濫用導致社會問題，也是後續新創團隊在打造解決方案時需要思考的挑戰。同時，當全球都正邁向淨零碳排目標的此刻，訓練模型所耗費的算力與碳足跡，也將與環境永續發展產生對立的局面，值得省思。

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參考資料來源：數轉院健康數據科技中心資料開放組研究整理