AI 演進史：從概念到生成式 AI 的跨越

在短短幾十年間，人工智能（AI）技術從一個簡單的概念演變為推動全球各行業進步的核心力量。自1950年艾倫·圖靈提出AI概念以來，這一領域經歷了多次技術革新，尤其是2022年生成式AI（GenAI）的崛起，標誌著AI發展的新時代。

1950年 AI 的起源：AI 的起源與圖靈測試

圖片來源: 天下雜誌 (左: 電影<模仿遊戲>中的艾倫.圖靈, 右: 維基百科)

英國密碼、邏輯學家艾倫·圖靈提出了一道思想實驗：「機器能不能模仿人類的認知、學習過程，用邏輯推理來解決問題並作出決定？」並提出了著名的「圖靈測試」，用以評估機器是否能模仿人類思考並產出的能力。在這個測試中，你可以向兩個無法看見的對象提出問題，比如請他們寫一段文章、創作一首詩或一幅畫，而你必須從他們的回答判斷是機器人還是人類。這種測試方式和現在大家在社群媒體常常看到的分辨真人還是 AI 美女的測驗好像！

1960s 機器學習時代的開始

隨著計算技術的快速進步，機器學習（Machine Learning）逐漸成為人工智慧（AI）領域的核心組成部分。亞瑟·薛登（Arthur Samuel）在1959年首次提出了“機器學習”，並開發了能夠在跳棋遊戲中不斷學習和提升的程式，機器學習就像是一位學生，通過不斷接收新信息和反饋來改進自己的技能中提取模式並進行預測，就像是你在看 Youtube，平台會根據你過去所觀看的影片推薦合適你的影片給你，這是因為機器學習模型分析了你的聆聽習慣，並與其他用戶的數據進行比較，找出你可能喜歡的影片。隨著你看的影片越多，推薦也會越來越符合你的口味。

隨著數據量和計算能力的提升，機器學習技術開始在語音識別、圖像處理等領域取得顯著進展。這些突破不僅推動了AI應用的普及，也為後來深度學習和生成式AI的崛起鋪平了道路。

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。

AlphaGo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，AIGC 成為巷口穿夾腳拖的大叔到世界五百強企業會議都在討論的重點發展項目，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。接下來，我們將介紹 AI 在不同領域的具體應用。

生成式 AI 應用，在各領域百花齊放！

8 歲孩子變程式天才？

社群平台 X 上，一段 8 歲小女孩 Faraday 使用 Cursor AI 撰寫程式的影片爆紅。這款由 OpenAI 投資的 AI 編程工具 Cursor，讓 Faraday 輕鬆生成程式碼，製作出一個會模仿哈利波特對話風格的聊天機器人。Cursor AI 的強大功能，不僅適合新手，就連矽谷頂尖工程師也愛不釋手，正改變程式開發的方式！

生成式 AI 所帶來的效益不僅體現在新手學習上，還顯著提升了工程師的效率。Cursor AI 可嵌入 Visual Studio Code，根據指令自動生成程式碼，進行智慧重寫和多行編輯，大幅減少程式開發中的繁瑣工作。這讓工程師可以專注於更具創意的高階任務，釋放出更大的創意潛力，實現人類與 AI 的合作，共同推動科技創新！

資料來源: OpenAI投資Cursor！它如何讓8歲小孩變程式神童？

延伸觀看: What can an 8-year-old build in 45 minutes with the assistance of AI?

AI 超級醫師：智慧診斷，提升醫療效率

在醫療領域，AI 的進步已經讓智慧診斷成為現實。北京天壇醫院推出了「小君」——全球首位中文數位放射科醫生，基於「龍影」大語言模型。「小君」能在0.8秒內生成診斷意見，準確率高達95%以上。它特別擅長於診斷腦部、頸部和胸部的腫瘤和感染等疾病，幫助醫生快速做出精準決策。

「小君」的存在不僅顯著降低了誤診風險，還能全天候工作，極大緩解了醫生的工作壓力，保證患者能夠即時得到診斷和治療。若是這類的 AI 醫師能夠透過「數據+智能」主動聯繫長期慢性病或是追蹤腦部感染的病症，幫助病人在病情惡化之前就自動提醒掛號看診，除了優化醫院流程、還能節省許多醫療資源。

資料來源: 「看」一眼準確率逾95% 首位中文AI醫生0.8秒下診斷

AI影片生成新星，奧斯卡金像獎的未來導演？

圖片來源: youtube < air head · Made by shy kids with Sora>

OpenAI推出的「Sora」正掀起一場影片生成技術的革命，並吸引了好萊塢片廠的高度關注。

近期，專業創意工作者測試了Sora的能力，創造了像《Air Head》這樣的短片，影片中一個頭部是黃色氣球的角色Alex，在與他人互動的過程中逐漸找到自我認同。這些作品展示了Sora不僅能生成擬真的畫面，還可以在創意敘事中發揮關鍵作用。另一位前夢工廠動畫師史蒂文森（Don Allen Stevenson III）創作了一部充滿奇幻生物的作品，展示了Sora在幻想場景中的應用潛力。

Sora 作為一款先進的生成式 AI 工具，已經在影片創作中展示了其強大的潛力。不過，真正讓它脫穎而出的，還是人類創作者與 AI 的合作。Sora 提供無限的創作素材，而創作者通過加入旁白、配樂和細節調整，提升了作品的深度與質感。這樣的合作模式不僅讓影片製作更高效，也釋放了 AI 更大的創作能量。生成式 AI 的應用並不僅限於此，它的強大能力將逐步擴展至行銷、藝術、教育和培訓等多個領域，帶來更多創新的可能性，開啟一個全新的創作時代。

資料來源: Sora最新進度：下部好萊塢大片由它來拍？

除了提高生產力的 AI 外，協助跨部門的企業驅動 AI 成備受矚目的開發重點

在當今企業運作中，跨部門的協作面臨著諸多挑戰，尤其是在日常的差旅報帳過程中，涉及會計、行政和管理等不同部門的協調。這不僅需要各部門之間的密切合作，還要求快速且準確的訊息流通。然而，今天如果是換成工廠機器故障，相關問題也必須橫跨不同部門來解決，一來一往耗費多時，甚至會影響產品交件時間。許多企業在這方面面臨著諸多痛點，造成部門、單位間的「數據孤島」現象，缺乏有效的溝通。這些問題不僅延誤了決策過程，也影響了整體業務運作的靈活性和效率。

而鼎新的娜娜幫我中差旅助理的功能正是針對這些各部門數據孤島、往來全靠填單的痛點。在員工差旅時，可以有效追蹤和管理差旅通勤的碳足跡，提供減碳旅程的建議；能即刻幫你紀錄移動時間、里程和計算費用，還能快速算出碳排放(超級需要!!)，省去手動填單的麻煩。能夠有效實現跨單位和跨部門的數據及智能整合。透過自動化的數據收集和分析功能，智能助理能夠將不同部門所需的信息進行整合，並提供即時的數據支持，幫助各部門快速做出反應。

圖片來源 : 告別差旅煩惱，輕鬆出差新體驗！新科技怎麼搞定出差雜事？

AI 已經開始帶動全新的科技浪潮

當我們回顧過去的發展軌跡，AI 的應用已經從幕後，需要媒體的報導才知道原來是 AI 在輔助，轉變成我們在日常生活中的廣告、文章、生產力工具、交通等 AI 顯學。它正迅速成為企業創新和提升生產力的核心動力。以電子郵件來舉例，在機器學習時代，發展出能辨識郵件是否為詐騙、促銷，並自動歸類成垃圾信件，但如今我們已經可以看到 AI 輔助寫信、電子郵件的摘要、並自動分類優先處理的信件內容。在不久的將來，我們甚至可以看到 AI 主動做出決策，如自動幫你撰寫合作信件，並寄送到適合的單位；或是撰寫法律文件契約、申請產品專利、自動規劃生產排程以及 EDM 自動產生、投放等等。

從隱學到顯學：生成式人工智慧帶來的創新變革

圖片來源：科技奇點，人工智慧加速跨產業創新變革能量

根據這張圖片，我們可以看到 AI 能夠在多個領域中提升效率、創新和生產力：

業務優化：從日常辦公（隨身智慧助理）到客戶服務（優化客戶體驗），AI可以簡化流程並提高效率。

技術開發：在程式碼生成、QA測試和產品開發等方面，AI可以加速開發週期並提高質量。

創意和內容生成：從撰寫文案到創作多媒體內容，AI可以協助產生多樣化的創意輸出。

數據分析和預測：在供應鏈管理、風險評估等領域，AI可以處理大量數據並提供有價值的洞察。

專業領域應用：如法律文件處理、醫療診斷等，AI可以輔助專業人員提高工作效率和準確性。

安全和維護：在製造業和企業安全等領域，AI可以預測問題並提高反應速度。

生成式AI技術正在翻轉多個行業的運作方式，通過自動化、個性化和智能分析，為企業帶來顯著的競爭優勢和效益。然而，這也意味著企業需要適應和整合這些新技術，以充分發揮其潛力。

迎向 AI 浪潮所需要的準備，不能只是升級，而是將思維翻轉

在迎向AI浪潮的過程中，很多人會陷入一個誤區，認為僅僅是技術上的提升就足夠，而忽視了思維的轉變。企業與個人都需要訓練屬於自己的「企業大腦」或「個人大腦」，才能在這股不可逆的科技改革中脫穎而出。

隨著AI技術的迅速發展，工作者將能夠執行更多職能，甚至實現多元斜槓，而基於生成式AI的應用，未來數據如何即時被理解與運用，會更加影響決策的精準。過去流程式的系統管理方式將逐漸淘汰，企業則必須快速反應並進行組織調整，應以數據為核心，採用 SUPA 循環（感測、理解、計畫、執行）來重新設計運作模式。這不僅意味著更快的決策流程，也代表了更精準的決策。(延伸閱讀：AI 會如何改變你的未來生活？讓 Google「未來總監」告訴你)

生成式AI的普及使得數據的即時理解與運用成為可能，這將直接影響企業的競爭力。因此，企業不僅要訓練「人工智慧大腦」，更應鼓勵員工積極學習新技術和工具，以應對數位轉型的挑戰。只有通過思維的反轉與持續學習，才能在AI浪潮中立於不敗之地。

企業的升級策略

1. 數據驅動的決策：企業應建立以數據為核心的運作模式，透過收集和分析數據來指導業務決策，提升整體效率。
2. 核心流程再造：進行核心流程的優化與再造，簡化複雜的操作流程，使其更具靈活性與效率。
3. 能力建設與工具賦能：企業需辨識員工所需的新技能，並透過培訓和實踐來提升其能力，同時善用AI、大數據等工具來支持業務運作。

員工的升級策略

1. 持續學習：員工應主動參加相關的培訓課程，增強對數據分析、人工智慧及機器學習的理解，以提升自身的專業能力。
2. 跨領域合作：鼓勵員工跨部門合作，分享知識與技能，這不僅能促進創新，也能提升團隊的整體效率。
3. 熟悉 AI 工具：將AI相關工具融合進工作流程中，提升工作效率，例如使用自動化軟體來簡化重複性任務。
4. 加入 AI 討論社群：互相學習和交流，形成良好的知識分享文化。

透過這些策略，企業與我們自身都能夠共同迎接AI時代的挑戰。唯有攜手合作，共同升級時，才能在AI浪潮中立於不敗之地，開創更美好的未來。

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