生成式AI降低使用者操作難度 有助加快日本數位轉型腳步
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發布日期:2024/06/25
日本政府2023年底公布資料顯示,65歲以上高齡者占整體人口29.1%,為全球高齡者占比最高國家,且高齡就業者總人數連續19年增加,約為整體就業者占比13.6%,亦即每七名就業者就有一名是65歲以上。
 
日本2024年4月實施勞動新制,限制物流業、建築業及醫師等領域勞工加班時數上限規定,缺工情勢加劇,迫使日本企業甚至地方政府加快數位轉型;而生成式AI興起,因使用者操作難度降低及導入門檻較低,提升企業採用意願,而陸續展開實證計畫,有助加快數位轉型速度,減輕既有人員工作負擔。
 
日本地方政府面臨地區人口減少及經濟規模縮小,不易於產業推動發展,加上職員人數減少,行政業務負擔漸趨沉重;部分地方政府與IT企業合作,成立數位轉型專責部門,透過行政流程數位化及導入AI,希望提升行政效率及民眾服務滿意度,同時緩減人力缺口造成的工作壓力。
 
如位於東京都的町田市,住民人口約43萬人,該市近年積極投入數位轉型,曾連續兩年獲東京都的「Tokyo區市町村數位轉型賞」。該市2023年5月與NTT DATA簽署利用生成式AI的合作協定,將生成式AI用於改善市民的線上服務及市公所的業務營運,於8月展開AI代理人(AI Agent)部分員工試行,藉由制定AI使用指南規範員工AI代理人使用方式。
 
町田市導入職員專用AI以避免機密外洩,透過市政府公開資料進行學習,避免混用外部錯誤資料;且AI代理人主要使用範疇為資料蒐集、文章概要整理、文案製作、創意發想、翻譯及Excel製作等工作項目。
 
根據試行結果顯示,於14天、146名員工試用期間,共使用3,640次AI代理人;有六成使用者在試用前曾使用過ChatGPT,有九成覺得AI代理人操作使用簡單,85%認為AI代理人有助提升工作效率。因試辦成效良好,町田市於去年12月全面導入市公所、全部員工利用AI代理人。
 
日本2024年4月實施勞動新制,限制包括醫師、物流業、建築業等領域勞工的單年度加班時數不得超過960小時,即每月加班時數不得超過80小時,被稱為「2024年問題」;根據日本文部科學省的委託調查報告指出,大學醫院約有三成醫師每月加班時數超過80小時,勞動新制實施,將衝擊日本大學醫院醫師人力及醫療資源。
 
為減少醫師用於準備醫療紀錄、報告或文件等行政作業時間,降低加班需求工作時數,希望透過導入生成式AI以取代人力,將人力做有效率調配,如提升治療或照護患者的人力/工時。許多醫療照護機構近來與IT企業合作,展開生成式AI驗證計畫,藉由協助醫師將病歷生成各式醫療文件,如醫療證明、保險診斷書、轉診單、治療計畫等,以縮減文書處理時間。
 
如東北大學醫院與NEC去年10-11月展開LLM實驗,利用醫院約十年份的醫療數據資料進行模型訓練,接著用LLM從電子病歷自動生成不同醫療文件,驗證結果可縮減原本文件準備時間將近一半,並提高醫師工作效率,估計一年可節省63小時的工作時間。
 
企業數位轉型升級成本及技術工具使用難度,影響企業導入數位轉型意願,但生成式AI工具出現後,因其使用技術門檻及操作難易度相對其他數位轉型技術工具較低,終端使用者採納意願較高,且可支援企業日常行政,如行銷、客服、後勤管理等業務,可減輕既有人員的工作負擔、加快工作效率或減緩缺工窘境。
 
但生成式AI須面對個人資料隱私、機敏資料外洩或錯誤訊息等問題,日本目前實證階段採取企業/單位專屬LLM與限制使用範疇,並搭配AI使用指引等做法因應。雖然當前導入生成式AI仍有風險,但考量人手不足,已成為日本企業採用生成式AI的推力。
 
台灣也面臨高齡化與勞動力不足的問題,勞動部人力需求調查統計,包括醫療保健及社工、住宿餐飲等部分產業均處於長期缺工狀態。中央與地方公務機關也反映人力不足,如何運用導入數位科技減輕既有人力工作負擔為當務之急,日本生成式AI導入驗證做法或可為參考借鏡。
 
(本文刊登於 2024/5/5 經濟日報A11版)
關鍵字: 生成式AI ; AI代理人 ; 勞動力 ; 高齡化 ; 數位轉型 ; LLM