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「生成式AI」的搜尋結果

搜尋結果:2353

兩岸

瑞銀:中國生成式AI具三優勢 5年內相關軟體、IT和雲服務市場規模CAGR達37%

市場擔心生成式AI普及速度放緩且成本高昂,中資軟體股今年來調整逾15%。瑞銀投資銀行研究部認爲,生成式AI技術在中國將加速滲透,預計2024至2030年生成式AI軟體、IT和雲服務市場規模複合年均增長率(CAGR)將達37%。 瑞銀認為,中國在生成式AI方面具有三大優勢,分別是活躍的AI開發者社區、海量資料和多元化使用場景。 瑞銀指,隨著對中國獲取先進技術的限制不斷加碼,中國AI生態系統正試圖轉向更加自給自足的模式,學術界、開發者社區、產業參與者攜手合作推動該模式發展,並得到政府的政策支持,而全球多個協力廠商評測資料顯示,中國領先大語言模型性能表現接近GPT4,且價格具有競爭力。 從功能層面看,瑞銀認為,AI搜索、即時通訊軟體、辦公生產力軟體、數位角色、伴侶的客戶應用速度更快,個人用戶變現目前仍處於早期階段,但隨著市場整合,但預計變現將逐步實現。 企業方面,瑞銀表示,企業採用周期較個人更長,國企正率先採購受政策支持的AI解決方案,故生成式AI不僅為軟體、雲、服務公司開闢了規模達人民幣900億元的潛在市場,也改變了競爭格局。 瑞銀稱,由於IT軟體預算限制和生成式AI產品處於早期階段,該行認為生成式AI技術滲透可能是漸進的,到2030年將滲透至5.1%的軟體、IT和雲服務預算中。

國際

生成式AI加持 晶圓切割機廠DISCO出貨額破紀錄

生成式AI需求加持,晶圓切割機大廠DISCO上季營收、純益創同期歷史新高,出貨額首度衝破1,000億日圓大關、創下歷史新高紀錄,且看旺本季(2024年7-9月)業績,營收、獲利有望續增,出貨額將維持在歷史高點水準,不過因財測遜於市場預期,今日股價重挫。 截至日本股市19日早盤收盤(台北時間上午10點30分)為止,D...詳全文(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載)

國際

富士通入股OpenAI"競爭對手"、研發生成式AI

日本IT服務商富士通(Fujitsu)宣布入股OpenAI的競爭對手、加拿大AI新創企業Cohere,將攜手Cohere研發商用生成式AI。 富士通16日發布新聞稿宣布,已和Cohere締結戰略性合作夥伴關係、雙方將攜手研發商用生成式AI,且富士通已對Cohere進行出資(已入股Cohere)。不過富士通未透露具體...詳全文(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載)

產業

資安業者:駭客用生成式AI 助長社交工程攻擊

資安業者趨勢科技指出,近年生成式人工智慧(AI)技術發展快速,成為駭客進行不法攻擊的幫手,企業除了須面對原本待解決的資安難題外,也面臨駭客社交工程攻擊手法更快速演變及攻擊面不斷擴大的窘境。 趨勢科技台灣區總經理洪偉淦今天透過新聞稿表示,企業通常因為受到法令規範、供應鏈要求或遭遇資安事件,而開始重視資安。近年供應鏈資安問題嚴峻,根據趨勢科技威脅研究中心調查,2023年有52%的企業表示其供應鏈廠商曾遭受勒索病毒攻擊。 洪偉淦說,隨著全球組織部署生成式AI和其他數位工具,以獲得更大的競爭優勢,企業除了原先的資安問題,還需煩惱生成式AI帶來的存取權限控管、指令注入(prompt injection,利用惡意指令操縱AI模型)、AI政策規範等新興挑戰。如何管理攻擊面、保有資安可視性和制定AI相關應用規範,將是維護組織整體資安態勢的重要關鍵。 趨勢科技指出,生成式AI助長駭客使用社交工程的效率,企業須留意網路釣魚及商務電子郵件入侵事件發生。透過生成式AI,駭客在傳送惡意郵件和訊息時沒有語言翻譯問題,能避免文法和用字錯誤,文字內容比過往更加真實,甚至能自動化搜集目標資訊來發動更個人化的攻擊。 此外,安全認證工具技術也成為駭客的目標,例如近幾年常見的多重認證轟炸(MFA bombing)/多重認證疲勞(MFA fatigue),就是駭客發送多次驗證通知給裝置使用者,誘騙點擊同意以通過驗證,企業應對此更加留意。

生成式AI市場2030年規模達1.5兆美元 邊緣應用是下一步

產業

生成式AI市場2030年規模達1.5兆美元 邊緣應用是下一步

Open AI在2022年將生成式AI應用下放到消費端後,全球都在討論AI應用的未來可能性,除了4大雲端服務商(CSP)持續砸重金部署AI基礎建設,各大企業也開始發展自家公司的伺服器,除了AI伺服器外還有AI 邊緣應用、AI軟體應用等,研調機構預估到2030年,整體生成式AI市場將成長到1.5兆美元。 今年有吃到AI伺服器的台廠供應鏈,不斷強調下半年開始到明年初就會看到AI伺服器的營收貢獻,根據經濟部統計,台灣供應鏈在全球AI伺服器市場占比達9成,美系AI伺服器代工更是100%,也促使台股大盤及受惠AI題材的台積電、代工廠股價不斷創高。 研調機構Global Market Insights的統計,在2023年全球AI伺服器市場規模為383億美元,預估2024年到2032年間,將以平均每年18%的速度成長,一直到2032年的1774億美元。 TrendForce指出,2024年全球的伺服器市場出貨可望達1365萬萬台,漲幅2.05%,其中AI伺服器占比12.1%;美系研調機構Market.US認為,去年全球AI伺服器市場規模是310億美元,其中有4成用於AI訓練,且自從今年開始到2033年,年均成長率將達30.3%%,預計在2033年市場規模達到4300億美元。 除了AI伺服器,邊緣AI應用需求持續增溫,研調機構 IMARC Group表示,2023年全球邊緣人工智慧市場規模達154億美元,2032年將達709億元,未來智慧城市、工作全自動化、零售業、智慧農業、智慧醫療、智慧居家等,都將需要AI邊緣運算裝置的協助。 緯創董事長林憲銘出席公開活動時透露,台灣在全球供應鏈的地位不可或缺,持續朝對的方向穩步前進,今年台灣的整體表現應該會不錯,並強調很多企業已經開始體會到AI算力在商用的價值,預期會帶動一大波企業的AI採購潮。

NVIDIA Research將在SIGGRAPH 2024 展示模擬與生成式AI重大突破

國際

NVIDIA Research將在SIGGRAPH 2024 展示模擬與生成式AI重大突破

NVIDIA(輝達)將於 2024 年 7 月 28 日至 8 月 1 日在美國丹佛舉行的全球頂尖電腦繪圖大會 SIGGRAPH 2024 上,展示其在渲染、模擬和生成式人工智慧(AI)領域的最新研究成果。NVIDIA Research 團隊將發表超過 20 篇論文,涵蓋了從合成資料生成到逆向渲染等多個創新領域,突破性技術有望推動下一代 AI 模型的訓練與應用。 在生成式 AI 方面,NVIDIA 重點展示擴散模型的新進展。其中,與特拉維夫大學合作開發的 ConsiStory 技術,透過引入「主題驅動共享注意力」機制,使生成具有一致性主角的多張圖片變得更加高效,將所需時間從 13 分鐘縮短至約 30 秒。這項技術對於漫畫插圖或分鏡圖等講述視覺故事的應用極具價值。另一項研究則專注於將 2D 生成式擴散模型應用於 3D 網格上的互動紋理繪製,讓藝術家能夠基於任何參考圖像即時繪製複雜紋理。 在基於物理的模擬領域,NVIDIA 展示多項重要突破。SuperPADL 框架解決基於文字提示模擬複雜人類動作的挑戰,能夠重現 5,000 多種技能的動作,並在消費級 NVIDIA GPU 上即時運行。另一項研究提出一種神經物理方法,應用 AI 來學習物體在環境中的移動行為,適用於 3D 網格、NeRF 或由文本生成的 3D 模型。與卡內基美隆大學合作開發的新型渲染器,能夠進行熱分析、靜電學和流體力學模擬,為加速工程設計週期提供新機會。 在提高渲染真實感方面,NVIDIA 的研究顯著提升可見光建模和繞射效果模擬的效率。與滑鐵盧大學合作的研究探討自由空間繞射,將複雜場景中模擬繞射的速度提高多達 1,000 倍;這項技術不僅適用於可見光渲染,還可用於模擬雷達、聲波或無線電波等較長波長的傳播;此外,兩篇論文改進 ReSTIR 路徑追蹤演算法,將有效樣本數量增加多達 25 倍,顯著提高圖像品質。 在 3D AI 工具方面,NVIDIA 推出 fVDB 框架,這是一個針對 3D 深度學習的 GPU 最佳化框架,能夠處理城市規模的 3D 模型和大規模點雲的分割與重建。與達特茅斯學院合作的研究提出一種統一多種外觀的 3D 物體光互動理論,獲得最佳技術論文獎。另一項與東京大學、多倫多大學和 Adobe Research 合作的研究,開發一種能在 3D 網格上即時生成平滑空間填充曲線的演算法,將原本需要數小時的過程縮短至幾秒鐘。 研究成果不僅展示 NVIDIA 在圖形學和 AI 領域的領先地位,更為創建複雜虛擬物體、角色和環境提供強大工具。它們有望在視覺故事講述、科學研究、機器人訓練和自動駕駛等多個領域找到廣泛應用,推動虛擬與現實世界的進一步融合。 SIGGRAPH 2024 將為業界專業人士、研究人員和技術愛好者提供一個深入解 NVIDIA 最新研究成果的絕佳機會。與會者將能親身體驗這些創新技術,並與 NVIDIA 研究人員進行交流,探討未來計算機圖形學和 AI 的發展方向。

「ChatGPT剛出現時,我們真的怕爆了」軟體工程師揭不被AI取代的生存心法

產業

「ChatGPT剛出現時,我們真的怕爆了」軟體工程師揭不被AI取代的生存心法

高盛證券4月推估,全球有4分之1的工作會被AI取代,約是3億個可自動化的全職工作。 首當其衝的就是工作內容可以使用生成式AI「一鍵完成」的職務工作者,像是基礎的資料判讀者、基礎軟體工程師、基礎繪圖師和翻譯等。中國媒體《時代財經》推測,原本蓬勃的遊戲美術產業,已有半數美術設計師被裁減。 「以前1張概念原圖需要1、2周製作,現在AI生圖,同樣質量的圖片,幾天就可以產出100張。我們顯然正在經歷創意產業的工業化。」台灣一家遊戲公司創辦人這樣說。 他舉例,若從工作量來看,過去300名員工,就做300人的事,但是導入生成式AI工具後,得做1000人的工作才行,這樣才符合成本。 而就產能來看,以前若是1年推出1款產品,現在就是1年推出3款產品,他解釋,「往好處想,是1年的成功機會,從1次變成3次,但實情是,若不這麼做,我們就會完全落後競爭對手。」 同在海嘯第一排的軟體產業,也有雷同的心路歷程。 「ChatGPT剛出現時,說不怕,肯定是騙人的,我們真的怕爆了。」軟體工程師陳先灝服務於全球最大原生廣告平台Taboola,回想第一次看著ChatGPT快速吐出一行行程式碼,直覺就是「出大事了」。 所幸,後來他發現:「AI的能力是有限的,但運用它,可以加快開發速度。」心定下來後,他開始在工作流程裡,檢視自己的勞動價值。 陳先灝會先把程式碼外包給AI協助,接下來就專注在自己最感興趣的環節裡,「我喜歡溝通,也非常喜歡解決問題,現在更有機會發揮這個價值,與其說我是工程師,我現在更像是產品經理。」 Taboola研發副總裁俞寧寧則觀察指出,生成式AI時代比以往更需要跨界人才,「我們公司最厲害的客戶專家,並不是工程背景出身,而是念哲學的。他會用批判式思惟反覆追問ChatGPT,以人機協作的方式完成客戶想用的產品。」她不禁感嘆,生成式AI時代缺的不只是工程師,甚至是傳播、歷史或中文人才。 至於經常被點名可能被取代的翻譯行業呢?「這2年,總是有人關心我們,『還活著嗎?』」翻譯公司WritePath寫意達執行長金超群苦笑著說,「其實我們在AI時代,活得更好。」 來自紐西蘭的WritePath總編輯歐哲夫(Geof Aberhart)投身翻譯長達20年,一路見證翻譯工具從電子字典,演變到網路應用。他從來就不擔心工作會被電腦取代,反倒對於AI可以校準瑣碎的低階錯誤,鬆了一口氣。 歐哲夫說。在AI工具的幫助下,現在反而有更多時間運用翻譯專業,從比較高階的任務切入,在整體表現上更下功夫,例如保持語境完整、用字更加精準,或是深究不同受眾對語意理解的差異。 AI趨勢觀察家、Google台灣前董事總經理簡立峰提醒,台灣產業的核心在硬體產業,而非知識型產業,所以衝擊比歐美慢。他認為,這對企業來說是好事,因為太早跳進去,其實也不知道要如何做,只是浪費資源,「企業要小心,但是個人要大膽。」 簡立峰見證電腦與網路時代的崛起,如果為未來AI時代下個注解,該是如何?「以後的AI,對個人來說,就像現在的英文,對企業來說,其實就像是現在的水電。」他說。 文/今周刊編輯團隊

4分之1工作將被AI取代!「ChatGPT剛出現時,我們真的怕爆了」軟體工程師揭不被AI取代的生存心法

書房

4分之1工作將被AI取代!「ChatGPT剛出現時,我們真的怕爆了」軟體工程師揭不被AI取代的生存心法

高盛證券4月推估,全球有4分之1的工作會被AI取代,約是3億個可自動化的全職工作。 首當其衝的就是工作內容可以使用生成式AI「一鍵完成」的職務工作者,像是基礎的資料判讀者、基礎軟體工程師、基礎繪圖師和翻譯等。中國媒體《時代財經》推測,原本蓬勃的遊戲美術產業,已有半數美術設計師被裁減。 「以前1張概念原圖需要1、2周製作,現在AI生圖,同樣質量的圖片,幾天就可以產出100張。我們顯然正在經歷創意產業的工業化。」台灣一家遊戲公司創辦人這樣說。 他舉例,若從工作量來看,過去300名員工,就做300人的事,但是導入生成式AI工具後,得做1000人的工作才行,這樣才符合成本。 而就產能來看,以前若是1年推出1款產品,現在就是1年推出3款產品,他解釋,「往好處想,是1年的成功機會,從1次變成3次,但實情是,若不這麼做,我們就會完全落後競爭對手。」 同在海嘯第一排的軟體產業,也有雷同的心路歷程。 「ChatGPT剛出現時,說不怕,肯定是騙人的,我們真的怕爆了。」軟體工程師陳先灝服務於全球最大原生廣告平台Taboola,回想第一次看著ChatGPT快速吐出一行行程式碼,直覺就是「出大事了」。 所幸,後來他發現:「AI的能力是有限的,但運用它,可以加快開發速度。」心定下來後,他開始在工作流程裡,檢視自己的勞動價值。 陳先灝會先把程式碼外包給AI協助,接下來就專注在自己最感興趣的環節裡,「我喜歡溝通,也非常喜歡解決問題,現在更有機會發揮這個價值,與其說我是工程師,我現在更像是產品經理。」 Taboola研發副總裁俞寧寧則觀察指出,生成式AI時代比以往更需要跨界人才,「我們公司最厲害的客戶專家,並不是工程背景出身,而是念哲學的。他會用批判式思惟反覆追問ChatGPT,以人機協作的方式完成客戶想用的產品。」她不禁感嘆,生成式AI時代缺的不只是工程師,甚至是傳播、歷史或中文人才。 至於經常被點名可能被取代的翻譯行業呢?「這2年,總是有人關心我們,『還活著嗎?』」翻譯公司WritePath寫意達執行長金超群苦笑著說,「其實我們在AI時代,活得更好。」 來自紐西蘭的WritePath總編輯歐哲夫(Geof Aberhart)投身翻譯長達20年,一路見證翻譯工具從電子字典,演變到網路應用。他從來就不擔心工作會被電腦取代,反倒對於AI可以校準瑣碎的低階錯誤,鬆了一口氣。 歐哲夫說。在AI工具的幫助下,現在反而有更多時間運用翻譯專業,從比較高階的任務切入,在整體表現上更下功夫,例如保持語境完整、用字更加精準,或是深究不同受眾對語意理解的差異。 AI趨勢觀察家、Google台灣前董事總經理簡立峰提醒,台灣產業的核心在硬體產業,而非知識型產業,所以衝擊比歐美慢。他認為,這對企業來說是好事,因為太早跳進去,其實也不知道要如何做,只是浪費資源,「企業要小心,但是個人要大膽。」 簡立峰見證電腦與網路時代的崛起,如果為未來AI時代下個注解,該是如何?「以後的AI,對個人來說,就像現在的英文,對企業來說,其實就像是現在的水電。」他說。閱讀全文… 文/今周刊編輯團隊 每天上班無比厭世?他45歲提早退休、搭郵輪環遊世界,18年後吐真心話:錢夠用就好「財富自由6個必要條件」 沒立遺囑下場悽慘!大老闆腦中風從每月30萬總統病房,被子女移到健保房:現在多花100萬,未來就少繼承100萬 437萬股民注意!0050、0056、00929...18檔ETF上演除息秀,這檔「月月配」成大黑馬 剛在亞錦賽摘金!台跆拳道國手被新加坡挖角,擔任國家隊教練:也是為國爭光 媽媽生前說要把房子留給我,哥哥竟完全不認帳!手足爭產悲劇,如何讓財產成為親人最後的禮物?

產業

《科技》瑞銀:生成式AI進入第二代 一線廠是贏家

【時報記者任珮云台北報導】瑞銀今天舉辦台股產業年中展望,瑞銀投資銀行台灣硬體科技研究部主管陳星嘉(Grace Chen)表示,生成式AI帶動台灣PC/NB ODM廠商股價大漲,今年市場聚焦在一線ODM廠,主要是生成式AI已經由第一代的H100、H200系列,進入以GB 200為主的項目。生成式AI進入第二代後,受惠者明顯由先前的二線廠轉入一線廠,因為一線廠才能掌握趨勢和資源搶訂單,從組裝到散熱都是一線廠受惠者。換句話說,生成式AI進入第二代後,訂單集中度變高,供應鏈集中度也升高,資金充裕的OEM廠才能接下訂單。 陳星嘉表示,今天要分享台灣的硬體產業發展的三個重點:第一個重點就是為什麼台灣下游的ODM公司,股價在過去2年有明顯的Rerating?第二個重點是,生成式AI從第一代的Hopper系列到即將要上市的GB 200,誰會是主要的受惠者以及供應鏈變化。第三個就是H-AI對下游供應鏈的影響。 陳星嘉表示,首先,台灣下游的ODM廠商,股價在過去這兩年有一個很大Rerating,過去這個族群供應鏈的本益大概只有5倍左右,現在都被rerating到15、20倍,這背後最重要的原因是跟科技產業,動能增長變化有關。 陳星嘉表示,回顧在2000年的時候,這些ODM廠也是曾經非常的輝煌,那時筆記型電腦就是notebook滲透率大量提升,生產量也大幅增加,當時這些OEM族群的這個PE被Trade的非常高;但是一直到了2007年iPhone上市之後,整個科技產業的增長動能,快速從電腦轉成通訊為主的手機。此後,ODM這個族群開始經歷了黑暗期;同時,中國供應鏈崛起,對ODM來講造成了雙重的夾擊。這也就是為什麼它們從2007年一直到兩、三年前,股價都是交易在本益比10倍上下的區間。 而現在,自2023年去年開始,ODM整個產業的動能重新回到了運算,這就是黃仁勳講的New Computing Age時代的來臨。運算是ODM企業最重要的核心競爭力,因此,ODM重新又站到了另一次的高峰。不管是我們剛才講的Cloud Computing或者是HAI其實都是在運算上面的提升,如果這樣的趨勢持續的下去,對下游ODM運算的核心能力的廠商是有利的。 第二個重點就是剛才我們提到生成式AI,它的第一代就是去年,H100、H200的Hopper系列;而今年NVIDIA宣佈了Second Wave的AI就是以GPU為主新的架構。第一代H系列的Hopper系列的架構跟GB 200的差異,第一個不同就是,CPU以前以HGX是用X86為主,現在的GB是Arm-based是用NVIDIA自己的;那第二個不同就是散熱系統,之前是氣冷現在變成水冷,所以水冷在過去這一年也是一個很紅的主題,當運轉能力提升,其產生的熱能變大,要更有效率的散熱。第三個不同是架構不同,之前是比較厚的HGX,而現在是MGX。GB 200是由Compute Tray跟Switch Tray的組成。 陳星嘉表示,現在大家都知道Generative AI就是未來,所以一線廠商看到這樣的趨勢,就用最好的人才、最大的資源去拿GB200的訂單。所以呢,在GB200我們看到是受惠廠商已經重新回到一線廠商。那進一步說,GB200因為它非常的貴,GB200如果是72顆GPU,這個單價可能已經300~400萬美金這麼的高。所以訂單的集中度是變高的,因為能夠買得起的並不多。所以這個訂單的集中度變高。供應商集中度也變高了,因為量沒有那麼大。 陳星嘉表示,上述因素都造就了entry barrier變高,因為大家都知道這個GB 200很貴;而CSP業者就是所謂的buy and sell的business model,它會是想要這個leverage ODM他們的這個營運資金,就是buy and sell這個business model。所以ODM廠商也必須是規模比較大的,他們現金比較充裕,才能夠承接GB 200的這個訂單。

國際

生成式AI加持 晶圓切割機廠DISCO出貨額飆史高

生成式AI相關需求加持,日本晶圓切割機大廠DISCO上季出貨額飆增5成、創下歷史新高紀錄。 DISCO 4日於日股盤後宣布,上季(2024年4-6月)非合併(個別)出貨額為857億日圓、較去年同期飆增50.8%,季度別出貨額超越2024年1-3月的785億日圓、創下歷史新高紀錄。 DISCO指出,就精密加工裝置的...詳全文(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載)

亞洲大學數位媒體設計系專任教師 李政宗 應用生成式AI 講究基本訓練

日報

亞洲大學數位媒體設計系專任教師 李政宗 應用生成式AI 講究基本訓練

動畫分為前製、製作中、後製等階段,目前生成式AI在前製概念設計方面已占有很大的比重。過去動畫製作在設計角色時,需以人工方式繪製大量角色設計圖,初稿平均需時約兩周,而現在只需幾秒鐘就能生成多張圖稿。這樣的變化對產業產生了很大的影響,不僅降低了進入動畫設計界的門檻,還提升了創作效率。 然而,在創作領域,由於人們的不斷追求,加上如果美術創作的基本功不夠紮實,使用生成式AI工具時所下的提示詞就容易與他人重複,導致作品同質性高,不利風格化設定。  目前生成式AI的影象、角度和長相常常過於相似,最初的驚艷感會逐漸消失。由於動畫創作一向以滿足市場需求為最高標準,業界願意投入高額資金購買動畫作品;但當進入該領域的門檻降低,作品卻無法再滿足市場需求時,整個產業的發展與生態將受到衝擊,如同拍照人人會,但是市場對於專業攝影師還是有一定的標準。  動畫製作仍需講究專業訓練,也就是說,使用AI工具時若無應用高質量的提示詞,很快就會被看破手法。因此,動畫史與動畫風格研究變得尤為重要,當你對這些有了深入了解後,所下的提示詞才會與眾不同,再加上個人特質與專精專業,才能豐富動畫製作的條件。  「將軍即便要指揮千軍萬馬,也要從一個小兵開始學習」,當生成式AI成為你的千軍萬馬時,如何調兵遣將、應用兵法,這都是使用工具的關鍵。如何應用生成式AI已成為學校課程中的重要課題。

新壽導入生成式AI技術

日報

新壽導入生成式AI技術

近年金融科技發展快速,因應AI時代的來臨,新光人壽持續推動數位轉型,落實保險科技應用,不但著手打造AI數據平台,針對業務員多元培育,除推出師徒制「珍珠計畫」,更將導入生成式AI技術,推動「AI虛擬講師」數位培訓課程,期透過逼真情境的智能對練,建立經驗與信心,藉由「虛實整合」的專業養成,協助保險新人站穩腳步,並提升新壽業務部隊戰鬥力,以滿足客戶更多樣化的服務需求。  新光人壽於6月28日宣布與神通資科展開「AI領航計畫」,由新光人壽董事長魏寶生與神通資科董事長蘇亮共同簽署合作備忘錄,新壽將運用在教育訓練長久累積的龐大數據與專業經驗,結合神通資科長期在AI研發能量與資訊科技系統整合的豐富經驗,並透過擁有高效能運算、繪圖及視覺技術的AMD,以其Instinct GPU的開源軟體靈活性及強大記憶體容量優勢,讓AI場景在企業內部落地執行,為壽險業AI發展樹立新標竿。簽約儀式特別邀請數發部數產署署長呂正華擔任見證人,顯示主導國家數位轉型的領導部門,也樂見不同領域企業強強聯手,為國內AI應用發展激盪出創新火花。  新壽將導入多項AI應用場景作為培訓課程輔佐,如打造可智能對練的「AI虛擬講師」,透過地端自建的生成式AI模型,隨機生成各式不同客戶樣貌,訓練業務員應對不同客戶的銷售技巧,此技術更是業界首創採用。未來,業務員只要透過手機或平板等智慧裝置,就能隨時與AI講師進行商品訓練與銷售應對練習,而AI講師也會依照業務員的問答節奏,模擬客戶考慮與諮詢商品細節的情境,在對練結束後立即給予回饋與建議。

兩岸

生成式AI專利 陸申請量冠全球

聯合國旗下機構3日公布,2014年至2023年,中國提交超過3.8萬項關於生成式AI(人工智慧)的技術專利申請,位居全球第一,更遙遙領先第二名的美國(6,276項)。 名列前茅的申請者包括抖音母公司字節跳動、電商巨頭阿里巴巴,以及OpenAI的投資者微軟。 綜合外媒報導,世界智慧財產權組織(WIPO)3日發表報告指出,2014年至2023年,關於生成式AI的技術專利申請數量激增,總數超過5萬件,其中2023年的申請數占總申請量的四分之一。該趨勢顯示,自2022年底生成式AI廣泛進入大眾生活以來,這項科技出現爆炸性增長,引發各方對此技術的興趣。 WIPO專利分析經理哈里森(Christopher Harrison)指出,生成式AI是一個蓬勃發展的領域,預計該領域的專利申請增長速度會越來越快。雖然零售商和其他機構已廣泛使用具有模仿人類對話能力的聊天機器人,來改善客戶服務,但生成式AI有潛力改變科學、出版、運輸或安全等許多領域。 哈里森表示,中國提交的專利申請,涵蓋自動駕駛、出版、文件管理等領域。 雖然中國提交的專利數量領先全球,但WIPO坦言,數量並不等於品質,在科技發展的早期階段,很難判斷哪些專利未來將具有市場價值或對社會具有變革性。  史丹佛大學4月公布AI指數報告顯示,截至2023年,出自於美國的頂尖AI模型高達61個,超越歐盟國家整體合計的21個,以及中國的15個。在歐盟成員國中,法國以具備8個頂尖AI模型位居第一。

要聞

《經濟》生成式AI浪潮 中研院反思衝擊、解決2關鍵

【時報記者葉時安台北報導】中央研究院院士會議每兩年召開一次,為期4天的會議包括頒發院士證章、主題演講、討論重要學術議題,並將選出第34屆院士暨名譽院士。中研院第35次院士會議周四進入最後一天,面對生成式AI浪潮之際,中研院院長廖俊智表示,重視AI在人文社會科學領域的應用,及反思AI對人類社會的衝擊。院士會議主題演講,孔祥重院士也點出,台灣在轉型成為「AI島」之前,必須正面解決數據資料管理和人才培育兩大關鍵。  今年113年適逢本院遷建南港70周年,賴清德總統於開幕典禮致詞時期許,今年中研院南部院區正式啟用後,將成為帶動台灣創新科技與能源轉型的推手,共同打造智慧永續的新台灣。  廖俊智院長指出,為落實「成就全球頂尖研究」的願景,過去五年,本院同仁在國際重要期刊,如「自然(Nature)」、「科學(Science)」及「細胞(Cell)」等國際重要期刊,以通訊作者身分發表的論文達15篇,是前五年的三倍,且發表於全球前5%期刊論文的篇數也持續穩定成長;人文社會科學組近兩年出版專書與論文集共計300本,及發表學術論文數834篇,成果豐碩,顯示本院研究水準的提升。  面對全球許多待解的難題,中研院除持續深耕基礎研究外,更關注社會重要議題,提出解方建議,如發布「台灣淨零科技研發政策建議書」,提出「淨零五支箭」科研選項。此外,中研院成功研發我國第一個5位元量子晶片,為台灣的量子發展取得先機;而在面對生成式AI浪潮之際,特別成立AI推動辦公室,除強化硬體設施,並重視AI在人文社會科學領域的應用,及反思AI對人類社會的衝擊。  廖院長表示,本院除南港院區外,為鎖定國家發展的關鍵議題、均衡台灣科研發展,在台南設立南部院區。本院今年1月成立關鍵議題研究中心,也設置於南部院區,目前已有量子科技、淨零碳排、海洋能等重要議題的研發團隊進駐。  「延攬培育卓越人才」是本院三大願景之一,為解決高教人才斷層危機,廖院長說,去年本院提出調高高教人員專業加給,及增加博士生獎助金二項建言,獲得政府正面回應。今年施行的人文社會科學博士生菁英獎學金,則藉由提供穩定且持續性的獎助,強化人文社科領域的學術研究人才培育規劃。此外,本院也積極推動「國際博士生計畫」(TIGP-X)及「中研學者計畫」,積極為我國延攬、培育及留任科研高級人才。  院士會議主題演講,中研院院士、美國哈佛大學比爾蓋茲講座教授孔祥重院士以「擁抱生成式人工智慧」(Embracing Generative AI)為題,點出台灣在轉型成為「AI島」之前,必須正面解決數據資料管理和人才培育兩大關鍵。生成式AI已成商業模式技術應用的新藍海,他認為政府除需要透過制定政策,讓民間AI研發團隊能以公平、公開且安全的方式來運用政府資料,亦需特別留意AI技術發展過程中可能產生的資安風險,這些都有助於提升AI技術的信任度。  孔祥重指出,「擁數據者得天下」,但如何有效管理數據是政府首當其衝的挑戰。AI發展始終離不開人性,如何讓AI模型在人類指導下學習、適應在地化的文化,是台灣因應AI科技地緣政治潛在風險的重要方向。他建議,要將台灣打造為AI民主文化中心,要發展一套符合台灣民主價值的繁體中文大型語言模型。孔院士也指出,百工百業領域都應探索生成式AI帶來的潛在產業優勢,但同時也要了解隨之而來的挑戰,最主要在兩方面,一是如何讓AI智慧運算更節省能源消耗,二是如何控制AI模型對齊(align output),更點出,AI要與人類建立強而有力的關係,需要將AI技術與人類偏好及社會價值觀保持一致性。

國際

生成式AI專利申請 中國狠甩美國全球居冠

聯合國3日公布的數據顯示,中國的生成式AI專利申請數量居世界第一,是第二名美國的6倍多,韓國、日本、印度依序排三到五名,但印度的成長速度最快。 根據聯合國機構「世界智慧財產權組織」(WIPO)資料,過去十年,生成式AI的專利申請量超過5萬件,其中四分之一都是在去年提出。 WIPO指出,2014-2023年期間,中國提出的生成式AI專利申請超過3.8萬件,而美國僅有6,276件。 WIPO 專利分析經理哈里森(Christopher Harrison)提到,中國生成式AI專利申請涵蓋的領域相當廣泛,從自駕車、出版到文件管理。 排在中美兩強之後的,依序為韓國、日本和印度,又以印度申請量成長最快。而申請生成式AI專利最積極的企業,包括TikTo母公司字節跳動、中國電商巨頭阿里巴巴、AI新創公司OpenAI幕後大金主微軟。

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