【36th春季研討會】2023全球生成式AI投資將突破百億美元 臺灣資通訊業者可發展生成式AI三大模式
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發布日期:2023/05/11
(圖為資策會MIC產業分析師楊淳安)
 
資策會產業情報研究所(MIC)於5/9-5/11舉辦第36屆MIC FORUM Spring《開擘》研討會,今(11)日發布生成式AI趨勢觀測,探討整體技術與臺廠商機,另外也關注AI生成內容(AIGC)影響內容產業、生成式AI應用於智慧醫療等熱門議題。觀測整體AI投資市場變化,因外在環境升息影響,2022年AI投資金額較2021年下滑34%,然而生成式AI投資卻逆勢成長,隨著生成式AI應用逐漸普及,預期帶動資本市場投資熱度逐年上升,2023年全球生成式AI投資將突破百億美元。
 
技術演進兩大趨勢:垂直領域專用模型蓬勃、多模態為基本配備
 
生成式AI仰賴由資料與算力構成底層基礎架構,往上疊加深度學習演算法,建構出生成式AI模型。資策會MIC觀測技術演進,指出兩大技術趨勢,一是「垂直領域專用模型將蓬勃發展」,現階段技術發展以通用大模型為主,然而其所需要的算力資源、後續模型推論營運,僅有少數廠商有能力開發,未來垂直領域需要客製化模型以解決特定任務,可觀察到垂直領域已出現降低參數的專用模型;二是「多模態將成為通用與專用模型基本配備」,當單一大模型能處理文字、圖像、影片和語音等多種任務時,便稱為多模態基礎模型,未來無論是通用(GPT-4、PaLM-E)或專用(Gen 2、DALL·E 2)模型,多模態都將成為基本配備。
 
資策會MIC產業分析師楊淳安指出,生成式AI需要大量資料與算力,因此促進雲端服務、資料庫、晶片等軟硬體產品的需求與創新,為各行各業提供新興應用與商業模式,形成生成式AI生態系,其中,臺灣資通訊業者可發展生成式AI三大模式。基礎架構與模型開發業者,可使用開源資源開發通用模型,提供通用大型語言模型API串接或顧問服務;其次是使用開源資源開發專用模型,根據用戶需求加入客製化設計,提供垂直領域專用模型。第三是應用服務業者,可透過串接國際廠商API,微調模型後開發專用模型,提供垂直領域應用服務。
 
AIGC全面影響內容產業 帶來「技術門檻、產製流程、獲利模式」三大挑戰
 
資策會MIC另外關注兩大熱門議題,「AI生成內容(AIGC)於內容產業」與「生成式AI應用於智慧醫療」。可觀察到,生成式AI除了降低創作者門檻,更從深度、廣度持續影響內容產業。生成式AI持續滲透內容產製流程,從上游創意發想、中游內容製作再到下游發行流通;在廣度上,AIGC從透過AI生成素材直接影響遊戲、影音等核心型內容創作,正逐步往外擴散到展演、觀光等融合型內容產業應用。觀測長期發展,隨著AIGC日益成熟,目前AIGC多為「輔助」提升內容創作效率,未來能更「自主」生成內容,逐步降低人力比重。
 
AIGC雖然緩解內容產業的創作困境,卻也衍生出新的課題,資策會MIC產業分析師洪齊亞指出,主要有三大挑戰,首先,AIGC降低內容創作技術門檻,未來將更考驗內容業者是否能發揮創意;二,隨著AIGC持續滲透內容產業鏈,訓練模型過程、使用數據來源機制的透明度卻仍不夠成熟,造成內容產業卻步;三,目前能透過AIGC獲利的業者多半為通用模型、應用程式開發商,既有內容產業如何將AIGC與現有的商業模式有效結合,以新內容創造新商機,成為內容發想、產製、供應端等業者的最大挑戰。
資策會MIC綜覽國際因應策略,提供臺灣內容業者建議。針對技術門檻挑戰,有英國影劇公司開發互動影劇,結合多種AIGC工具生成影劇素材,突破自製內容限制,更凸顯公司開發故事引擎的核心價值;針對產製流程挑戰,有雲端平台服務公司透過獲得版權、自製模型來解決數據來源可信、模型訓練可控等課題;針對獲利模式挑戰,有專業內容創作者透過參與AIGC開發,貢獻藝術風格、提供專業訓練模型、提供專業Prompt指令與應用程式開發商共創,創造新變現模式,另有藝術公司致力於集結創作者,提供工具來讓他們管理自有的獨特創作風格。
 
生成式AI技術已切入智慧醫療應用 國內業者宜思考導入以強化既有優勢
 
觀測生成式AI於智慧醫療應用,資策會MIC觀察到生成式AI已從文字、影像、蛋白質三種內容生成技術切入,為智慧醫療帶來創新應用,一為「生成醫學文件」,將可為專業醫護提供草擬報告、彙整資料等助理應用,甚至未來可為一般民眾提供用藥方法、健康狀況等諮詢;二為「生成放射影像」,為既有輔助診斷AI提供訓練資料,提供放射醫師更多診斷參考依據;三為「生成蛋白質結構」,為藥物研發流程節省大量時間與金錢成本,並促進相關研究發展。
 
資策會MIC產業分析師郭乃禎指出,目前國際智慧醫療大廠已將這三種生成式AI技術導入產品,並獲得醫院、藥廠機構使用。國內廠商所開發的智慧醫療產品,橫跨健康促進、診察與治療、照護與復健,且多具有AI功能,建議未來可針對生成式AI技術已切入市場「醫護助理、放射醫學影像、藥物研發」,從已布局的AI醫療應用中,進一步思考是否導入生成式AI,強化既有優勢。
關鍵字: AI ; 生成式AI ; AIGC ; 智慧醫療