作者：歐敏銓
回顧一下近代的科技發展，有幾次的數位革命，特別是個人電腦（PC）、網際網路（Internet）和智慧型手機的問世，都深刻地影響了許多人的生活與工作，可說是一場場的「典範轉移」（Paradigm Shift），而AI，特別是生成式AI，顯然再次開啟了一次的全面向數位革命。
近代科技的典範轉移發展（Source）
即將進入2025，關於AI的發展趨勢，已有不少的分析預測，這裏就不再贅述。且來看稍遠的未來，你我都可能體驗到三大AI應用情境：AI服務時代、以假亂真的AI世界、AI人機介面。且容我拋磚引玉，一一勾勒如下：
一、AI服務時代
第一類是現在已很有感的AI生成工具、平台或服務，最具代表性的當然是OpenAI的ChatGPT，除了流暢、廣泛且專業的問答回覆外，也不斷與其他工具整合（例如讓Siri變聰明了）。最近OpenAI及Google都重磅上架了影片生成平台：Sora及Veo 2，持續推進AI/LLM的應用面向，負作用則是：AI太方便了，大家都變懶了，不少工作也快消失了。
LLM的世界不是只有OpenAI一家獨秀，至少還有Meta Llama、Claude、Google Gemini、Mistral…等開源或商業化的LLM模型，並衍生出難以計數的中、小型模型（SLM），正好滿足在地化（Localize）的AI應用趨勢，讓開發者或新創各取所需，客製化屬於自己的AI工具、服務或應用。
AI成工具、平台或服務大致可分成三類：
1. 無所不在的AI生成服務
這類主要是圍繞著「內容生成」的工具，包括影像或繪圖的生圖、修圖；音訊生成的寫歌、講話；文字、文本的寫作、企劃或分析，或程式的生成及除錯等等。
在兩、三年前，一般人想畫圖、寫歌、創作小說或寫程式，不僅要有天份，還要接受長期的專業訓練，如今有了這類AI工具，只要下下咒語（Prompt），很快就能「產出作品」了。最近OpenAI再度拋出的Sora平台，更是讓你一個人就可抵一支拍片團隊，下下指令、拉拉腳本，就能製作出一支影片了。
當然，作品的水準還是有高低的，專業人士還是更有條件去和AI溝通，並協同工作產出動人的作品。就像同樣用Sora，有沒有「說故事」的能力，以及影片視覺的素養，做出的作品一定很不一樣。
可以預見，就像智慧手機出現後伴生一堆App一樣，這類AI生成工具也正如雨後春筍般冒出，未來還會更多，讓許多有創意無技術的人降低了創作的門檻，但創作「水準」的提升仍少不了專業的養成。
以下列舉一些好用的AI生成工具平台（類似的還有很多，有興趣的可上ChatGPT查一下）：
- ChatGPT：萬事通的AI平台
- Sora：OpenAI推出的AI影片生成工具，用戶可透過文字、圖片或影片素材生成短片，最高可達20秒，解析度達1080p
- Veo 2：Google DeepMind推出的AI 影片生成模型
- Genie 2：Google DeepMind 發表的AI模型，能透過 AI 從單一圖像產生出可以讓使用者即時操控角色進行探索與互動的 3D 環境
- Good Tape：一款基於AI的自動轉錄服務，讓用戶快速、安全地將音訊和視訊內容轉換為精確的文字記錄
- Playground：一款免費的 AI 設計工具，讓用戶輕鬆創建各種自訂設計和圖形，例如設計標誌、T 恤、社交媒體圖像
- Grammarly：文法檢閱軟體，檢查英文文章並建議修改方向
- Beautiful.ai：一個基於 AI 的簡報設計工具，專為幫助用戶快速創建專業、美觀的簡報而設計
- Gamma：AI 驅動的簡報工具，只需要不到 1 分鐘的時間，就能自動完成一份簡報、文件甚至是網頁
- Suno：AI音樂生成平台，旨在讓任何人都能輕鬆創作出高品質的音樂作品
- AIVA：專注於創作背景音樂，適合遊戲、影片和廣告
- Resemble AI：能根據文本生成自然且多樣的聲音，支援情感語音和語調調整，還可以可以添加背景音效，讓聲音更有故事感
- Nemesysco：聲音情緒分析工具
不過，AI生成工具除了搶了不少人的飯碗，生成的太逼真也帶來不少問題，特別是透過深偽（Deepfake）來造假詐騙的目的。因此，對聲音、影像或影片的反深偽（Anit-deepfake）的技術或工具也成為另一門顯學。
》延伸閱讀：Deepfake深偽音訊真假難辨？五款AI方案有解
2. 自動且更自主的工作流程
在企業營運中少不了需導入一些系統，如ERP、SCM、CRM，在工廠有MES、SCADA、APS，這些系統因AI的出現，也面臨「數位轉型」的世代交替時機，積極的企業已開始「訓練」自己的資料，也就是在LLM的基礎上，透過RAG或Fine-tuning來量身定做自家的企業大腦，再透過Multi-Agent及RPA平台來實現自動且有一定自主化能力的工作流程。
由於這類系統是企業營運的命脈，改太快怕影響系統的穩定性，改太慢又怕輸在起跑點，但AI化的大潮流已經來襲，可預期AI功能將逐步「內化」到各系統中，幫助到工作效率的提升。這主題可說是未來幾年AI應用的大勢所趨，本刊已有不少探討如下，就不多談了。
》延伸閱讀：
【技術加乘】透過RPA整合LLM、RAG及Multi-Agent加速AI應用開發
【AI下一步】Human-In-The-Loop（人類參與循環）的重要性
3. 打造專家AI分身模型
目前的LLM模型，特別是ChatGPT，已展現其「博學多聞」的能力，千奇百怪的問題似乎都難不倒它，但一些專業服務或「名人」的地位仍能以動搖，如醫生、律師、會計、名嘴、教練（羽球、棒球…）、談判（外交、商業…）、技藝老師、老師傅或補教名師等，因為他們擁有獨特的經驗或突出的能力，是今日AI仍無法「生成」的。
然而，這些專業人士的能力是否也可以被AI學習呢？很有可能，和企業訓練自家AI模型一樣，未來每個人都可以訓練「自己的模型」，也就是先選一套「專業LLM模型」，例如醫療、法律、會計等特定領域的LLM，再用自己長年工作累積的資料（如病歷、訴訟案件、會計報表等）來進行客製化訓練，甚至進一步埋一支程式在自己的電腦或手機中，直接紀錄、分析、學習自己的行為模式，更有甚者，透過AI攝影機學習自己與病患、客戶的互動模式或表情動作，進而訓練出一個「某某專家AI分身」專屬模型。
未來專家分身乏數時可讓AI分身來代勞（Source）
以下列舉一些專業LLM模型或服務：
- 醫療領域專業 LLM：Med-PaLM / Med-PaLM 2（Google）；GatorTron（NVIDIA）；BioGPT（微軟）
- 法律領域專業 LLM：LexisNexis AI；Harvey AI；LawGPT；DoNotPay
- 會計與金融領域專業 LLM：FinGPT；BloombergGPT；Xero AI
當然，做的到不見得就有人會做，需要有足夠的誘因，例如：
- 本人只能工作8小時，AI分身則可以全年無休；
- 外掛翻譯模型後，AI分身可以打破藩籬，做起全球化的生意；
- 人會老，AI分身不會，甚至可以不斷「進修」，成為專家中的專家；
- AI分身可做為傳道授業的老師，讓老師傅、國寶的經驗也不會失傳。
不過，就算被誘因打動，專家也大多不懂如何「訓練」模型，這時就出現代理訓練服務、行銷包裝的經紀人及銷售平台（如AI分身模型市集）等需求，進而發展出如APP的AI分身模型經濟。
這主題目前還在筆者的「想像」階段，會不會成真呢？且看下去。
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