CNEWS匯流新聞網記者李映萱、王佐銘／台北報導
資策會產業情報研究所（MIC）於本月16日至18日舉辦一場為期三天的「37th MIC FORUM Spring」智賦研討會，本次研討會以AI為主軸，討論AI時代下的產業前瞻趨勢、治理挑戰、商機發展以及資安防護策略。今（18）日上午第3場專題由產業顧問兼副主任施柏榮就「生成式AI於邊緣運算的應用發展趨勢」進行深入探討。
施柏榮指出，AI技術的發展已經歷了數十年，隨著近年來深度學習（DL）等技術的成熟，AI的應用範圍不斷擴大。特別是在2020年代初期，生成式AI備受矚目。生成式AI是一種新興的AI技術，不同於傳統的「辨識」型AI，它能夠通過多種數據、語料來「生成」全新的內容，這種特性使得它在各個領域都有著廣泛的應用前景。
施柏榮強調，生成式AI的出現標誌著人類進入了新此的歷史階段，將改變人類的感官與知識傳遞模式，並對資訊與知識的生成、生產方式產生深遠影響。
施柏榮也指出，因為全球數據生成總量持續增長，2028年預計將達到189ZB，而雲端數據在整體數據生成總量中的比重呈降趨勢，這意味著大量的數據生成，邊緣、地端在數據處理的重要性相對提升。同時，他還提到AI技術的落地應用，將對現有的數據與IT基礎設施造成影響，可能重塑IaaS的架構，並帶來更多的數據處理需求。
此外，施柏榮也提到了生成式AI在各個領域的應用案例，從醫療資料分析到藥物開發，再到工程建模和業務優化，生成式AI正在為各行各業帶來創新和效益。以Google Med-PaLM為例，這是一個基於大型語言模型（LLM）和自然語言處理（NLP）技術開發的醫療用大型語言模型，該模型涵蓋了專業醫學檢查、醫學研究等七個醫學數據語料庫，希望藉此幫助醫事專業人員更有效地理解和分析各種複雜的醫學內容，並從中歸納出診療重點方向以及應對問題。
施柏榮表示，Google Med-PaLM它能夠顯著降低醫事人員進行知識檢索的時間，使他們能夠更快速地獲取所需的醫療信息；其次，它提供了醫事人員臨床支持，幫助他們在診斷和治療過程中做出更準確的判斷；最後，它從大量的醫學研究中彙整發現，幫助醫療專業人員更好地了解最新的醫學進展和治療方法。
因此在2022年推出後，即獲得了第一個在美國醫療執照考試中取得及格成績的AI模型的特殊紀錄，不僅體現了AI技術在醫療領域的重要性，也為未來醫療資料分析提供了可靠的參考。
在未來，施柏榮預測生成式AI將朝著個人化應用、元宇宙、高沉浸遊戲等方向發展，並為工業控制、資訊服務業者帶來新的市場商機，但同時也將帶來技術與產業上的挑戰和變革。
施柏榮表示，生成式AI的興起將為工業控制、資訊服務業者帶來新的市場商機，但同時也需要相應的技術支持和政策引導。他呼籲企業在導入生成式AI時，應建構良好的數據政策，以確保數據的安全和合規性。
照片來源：CNEWS匯流新聞網資料照
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