如何釋放 AI 最大效益？企業導入生成式 AI 前，先克服這些挑戰

Ariel Chang

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比爾·蓋茨（Bill Gates）說：「AI 的發展與個人電腦、網路和手機的誕生一樣重要。」近來，AI 因 ChatGPT 等應用而取得廣泛討論，《彭博》報導指出，這股 AI 浪潮將迎來長達十年的榮景，相關產業可能會在十年內，以 42％ 的速度擴張，預計到了 2032 年，生成式 AI 市場的資本規模將成長至 1.3 兆美元；麥肯錫最近的一份報告同樣顯示，生成式 AI 每年可為全球創造高達 7.9 兆美元的經濟價值。

相關數據與預測都在揭示，人們正處在一次千載難逢的革命浪潮中，AI 的發展將為軟體開發、客服、銷售、行銷等公司主要的營運部門帶來轉型機會，各行各業、各種工作者也都前仆後繼探索 AI 在自己工作中的應用空間，以及人力可以如何與之協作，達到最高效率。

然而，在企業普遍導入生成式 AI 之前，仍有些挑戰待克服，才能讓 AI 的價值最大程度地釋放。

挑戰一：AI 模型訓練成本太高

目前，訓練和管理生成式 AI 模型既複雜又昂貴，需要耗費大量演算例和高速網路以及無數記憶體。VMware 執行長拉格漢姆（Raghu Raghuram）就指出，AI 模型的效能與運算基礎設施的實際比例為 1：1，在這種情況下既無法擴展也毫無永續力。

風險投資機構 Andreessen Horowitz 更將訓練 ChatGPT 這樣的模型形容為「人類迄今為止運算密集度最高的任務之一」。根據分析師和技術專家估計，訓練 OpenAI 的 GPT-3 等大型語言模型的可能花費超過 400 萬美元；Forrester 的 AI 和機器學習分析師庫蘭（Rowan Curran） 表示，更先進的語言模型訓練成本甚至會超過數百萬美元。

接近天價的訓練成本，可能讓許多中小企業卻步，也就是說全球將只會有極少數像 ChatGPT 這樣的「超大型 LLM」。但拉格漢姆認為，未來一般企業可以用自己可負擔的成本，運行自己的小型 AI 模型；AI 開源社群平台 HuggingFace 執行長德蘭格 (Clément Delangue) 也指出，企業可以專注於訓練和運行成本更低的小型模型，針對特定任務進行優化。

挑戰二：待解決的各種 AI 應用風險

AI 模型帶來的個人資訊隱私、智慧財產權、公司內部機密資訊洩露等風險不容忽視，如 Google 即提醒內部員工在使用聊天機器人時，要保持警惕，蘋果（Apple）、摩根大通（JPMorgan Chase）、Verizon 也因為擔心內部機密走漏，直接禁止員工使用 ChatGPT。

另外，AI 模型的偏見和道德問題，也是其普及過程中必須審視的環節。Omdia 首席分析師貝庫（Mark Beccue）就指出，生成式 AI 很有可能會加劇社會上的偏見和歧視。

大多數生成式 AI 輸出來源的大型語言模型（LLM）都是根據公共資料來訓練，這些資料可能包括有害語言或種族、性別、性取向、能力、語言、文化等方面的偏見內容，這意味著輸出本身可能就有偏見或不當內容。

故，若 AI 應用要普及，就必須制定一套強而有力的道德準則來保障並加強公平性、隱私性、責任追究、他人的智慧財產權以及訓練資料的透明度。

挑戰三：網路資安問題

在企業使用生成式 AI 的同時，網路犯罪組織當然也不忘使用科技力量達成攻擊目的。《富比士》指出，網路駭客、詐騙份子也開始利用 AI 來製作複雜的網絡釣魚攻擊和假訊息，而由於 AI 善於模仿人類，因此駭客很可能透過濫用生成式 AI 來猜測密碼、破解驗證碼，進而入侵公司系統並部署惡意軟體。

對此，日本雲端資安業者 Hennge 建議企業的安全團隊可以在內部實施「零信任策略」來提高身分驗證強度，透過無密碼登入和多因素驗證（MFA）等方式來達成更快速且安全地登入。整體而言，通過完善的存取控制能夠協助企業達成最佳安全實踐。

AI 應用浪潮將大幅提升工作者的生產力並加快全球經濟發展，在新一輪超級創新週期的初期，開發者和全人類都必須共同面臨的挑戰是，如何讓這項強大的新技術變得更加經濟、可實現和可信。

資料來源：Bloomberg、McKinsey & Company、CNBC、PR Newswire、VMware

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