408期・Cover Story 總論篇

技術快速發展  應用全面擴散

AI重塑世界面貌  啟動全球成長新引擎

◎撰文／陳玉鳳　圖片來源／中央社、Shutterstock、國科會

在2025年，生成式人工智慧技術持續快速發展，大型語言模型（LLM）進入新一輪激烈競爭，成為全球科技產業主戰場。各家企業不僅在模型效能上追求突破，也在生態系統建立與應用情境方面展開全面角力。

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於2025年COMPUTEX的主題演講中，進一步為AI發展指出未來方向。他認為生成式AI的發展正邁向一個嶄新的階段，從「生成」走向「推理」，再從「推理」進一步延伸到「行動」。這樣的演化路徑，使AI不再只是文字輸出或影像生成的工具，而是具備感知、理解並能執行複雜任務的代理系統。黃仁勳強調，代理AI（Agentic AI）正是這一新階段的關鍵。

所謂「代理AI」，是指能夠接收任務目標，自主拆解任務、推理出最佳行動方案，進一步執行、調整與協作的人工智慧系統。它結合多模態輸入處理能力、工具操作能力，以及與其他AI代理互動的能力。黃仁勳強調對於未來的實體AI，也就是機器人來說，多模態理解是不可或缺的基礎。

正因如此，全球各大科技企業也紛紛朝向強化「推理能力」與「多模態理解」的方向精進AI模型，逐步實現可應用於實體世界的智能代理系統。其中，由前OpenAI高層Dario Amodei和Daniela Amodei兄妹共同創辦的Anthropic，於2025年推出更新版本Claude 3系列，進一步優化長文本理解與上下文記憶能力，支援超過100萬詞元（token）的連續輸入處理，廣泛應用於法律、醫療與企業知識管理系統。token是指將文字資料切分後的最小處理單位，它可能會是一個單字、部分單字、標點符號，甚至是一個中文字，模型在每次生成回應時有一個token數量上限。

Google持續擴展Gemini模型家族，2025年中旬推出Gemini 1.5 Ultra，強化程式推理能力與多模態資料整合，並內建強化版程式碼解譯器（Code Interpreter），可處理跨語言、多邏輯層次的複雜任務。Google並推動Gemini進入教育、醫療與政府系統，標誌其從研發模型邁向產業標準建構的轉變。

Meta在2025年持續拓展LLaMA 3模型的開源應用，並釋出多語言版本，強化非英語語系的模型表現。LLaMA 3在全球開發者社群持續受到歡迎，促進大量本地化模型與應用的誕生，成為開源陣營技術核心。

OpenAI則於4月底正式推出GPT-4o模型，全面取代先前的GPT-4。GPT-4o在推理效率、多模態交互及成本優化實現跨世代等級的進展，響應速度提升10倍，應用程式介面（API）價格降低50％。該模型支援即時語音對話、圖像生成與多輪對話編輯，顯示AI應用已從文字處理邁向更豐富的多模態互動。

AI走出實驗室  深入產業第一線

事實上，生成式AI發展已不再停留在技術展示或實驗階段，而是快速落地至各行各業，實質改變產業運作模式與使用者體驗。從醫療、法律到金融等高度專業化領域，AI應用正逐步深入核心流程。

在醫療領域，Google開發的Med-PaLM 2模型表現尤為亮眼。該模型專為臨床醫療問答設計，據實驗結果，其在美國醫師執照考試模擬問答中的準確率，已接近人類醫師水準。

這項成果不僅顯示AI在醫療資訊理解與邏輯推理上的能力大幅提升，也預示未來在遠距醫療、臨床決策輔助與健康教育等方面的應用潛力。

在法律領域，生成式AI也開始介入高度專業的文件處理與案件評估工作。由美國新創公司開發的Harvey AI已被全球知名的會計師事務所PwC，以及國際律師事務所Allen & Overy導入，協助律師草擬合約條款、進行法律條文比較與簡化合規審查流程。這些應用可大幅降低事務性工作時間成本，讓律師能專注於策略性與判斷性任務，進一步提升法律服務效率與品質。

金融產業亦不落人後。摩根大通（JPMorgan Chase）近年積極開發內部使用的AI對話模型「IndexGPT」，導入投資建議生成、客戶資產分析與理財產品說明等功能。此舉顯示生成式AI已逐漸轉向金融決策的核心應用，不僅能簡化投資顧問溝通流程，更有助於提供客製化、即時且具解釋性的服務體驗。

這些實務操作的成功經驗，為AI大規模產業化奠定範例與基礎，也讓社會大眾得以更直觀地理解AI技術的實際效益。

DeepSeek突圍  晶片管制升高風險

談到AI進展，當然不能略過DeepSeek。中國大陸AI新創公司DeepSeek於2025年初推出多款AI模型，包括通用模型V3、推理模型R1和多模態模型Janus-Pro-7B。這些模型在效能和成本效益方面表現出色，特別是R1模型，其推理能力與OpenAI的o1模型不相上下，且推理過程完全透明，吸引全球關注。

DeepSeek快速崛起引發美國關注。美國眾議員Bill Foster計劃提出立法，意欲限制NVIDIA等公司製造的先進AI晶片非法流入中國大陸，因這些晶片可能被用於支持DeepSeek等中國大陸AI公司發展，對美國企業造成重大損失。

DeepSeek於2025年初推出多款AI模型，包括通用模型V3、推理模型R1和多模態模型Janus-Pro-7B。

在美國持續收緊對中國大陸AI晶片出口政策下，全球兩大晶片企業領袖，NVIDIA執行長黃仁勳與AMD執行長蘇姿丰皆於近日表達對此政策的不以為然。他們呼籲美國政府在維護國家安全與維持科技領先間，應尋求更審慎與平衡的政策取徑。

黃仁勳直言不諱指出，中國大陸市場在AI領域潛力龐大，預估未來幾年將達到500億美元規模。若NVIDIA因此失去中國大陸市場，將是「龐大損失」，堪比「失去整個波音公司」的機會。他強調，目前的出口限制雖出於國安考量，但實際上無法有效阻止中國大陸軍方取得先進運算能力，反而可能激發中國大陸加快本土AI技術標準的發展，進而削弱美國在全球的技術影響力。據悉，NVIDIA已因此承受約55億美元收入損失，並被迫調整AI晶片設計，以符合美國管制規定，持續維持對中國大陸市場的供應能力。

與此同時，蘇姿丰也向美國國會表達相似立場。她指出，儘管出口管制是出於國家安全考量，但這些限制對美國企業的營收、庫存與供應鏈穩定構成巨大壓力。AMD預估2025年將因出口限制損失約15億美元營收，並面臨約8億美元庫存與採購損失。蘇姿丰強調，中國大陸是全球最大且最具成長潛力的市場之一，對美國科技企業來說是不可忽視的機會所在。若美國企業因此退出中國大陸市場，不僅喪失競爭優勢，也可能讓中國大陸發展出自主的AI技術體系，進一步侵蝕美國在AI產業的主導地位。

兩位業界領袖皆認為，美國政府應重新檢視目前的出口政策，適度調整對AI晶片的出口限制，避免因過度干預而傷害美國企業國際競爭力。他們也建議政府加大對AI基礎建設的投資，提升教育與研發能力，從根本上強化美國在AI競爭中的核心實力。

NVIDIA及AMD為推動全球AI發展的重要力量。其中，NVIDIA在2025年GTC大會發表新一代AI晶片Blackwell Ultra GB300和Vera Rubin。Blackwell Ultra GB300預計於2025年下半年出貨，Vera Rubin則預計於2026年下半年推出。這些晶片的記憶體容量和運算效能皆顯著提升，能夠滿足日益成長的AI運算需求。此外，NVIDIA與通用汽車（General Motors）展開合作，將AI技術應用於自駕車、工廠和機器人等領域，進一步拓展AI實際應用。

隨著AI技術快速發展，全球各國在AI領域的投資和技術布局也在加速。美國銀行預計，2025年全球AI資本支出總額將達到4,140億美元，比2024年成長44％，並在2026年進一步成長至4,320億美元。

AMD執行長蘇姿丰呼籲美國政府在維護國家安全與維持科技領先間，應尋求更審慎與平衡的政策取徑。

部署主權AI  確保數位主權及產業自主

不僅企業積極投資AI，出於國安考量，多國政府積極投入「主權AI」（Sovereign AI）布局。主權AI指的是由國家主導開發、訓練、部署與監管的人工智慧系統，旨在確保AI技術符合本國法律、文化與價值觀，並保障數據安全與國家利益。

此一概念興起，反映出各國對於AI技術依賴外部供應商可能帶來的風險關注。例如，英語主導的AI模型可能無法充分反映非英語國家的文化與價值觀，進而影響其決策與應用效果。

美國在AI領域採取以市場驅動為主的策略，強調創新自由與競爭優先。然而，面對中國大陸在AI領域的快速發展，美國政府開始意識到加強對關鍵技術的投資與產業鏈安全的重要性，以維持其在全球AI競爭中的領先地位。歐盟則採取更嚴謹的監管方式，強調建立全面的法律框架來保護道德標準與基本權利。歐盟的AI政策注重風險管理與倫理考量，以確保AI技術發展符合歐洲價值觀與社會需求。

另據《金融時報》報導，沙烏地阿拉伯也於日前宣布成立「Humain」公司，由公共投資基金（PIF）出資，推動AI技術與基礎設施發展，包括建設大型數據中心和開發阿拉伯語大型語言模型（LLMs），以將該國定位為全球AI創新中心。

至於台灣，面對全球AI技術競爭與地緣政治壓力，勢必須發展主權AI，以確保數位主權與國家安全。我國政府推動「可信任生成式AI對話引擎」（TAIDE）計畫，利用在地繁體中文資料訓練模型，並建置自主算力資源，減少對外部供應商的依賴。

此外，台灣也著手建立AI產業生態系，以推動AI技術在各行各業的應用，並制定相關法規與標準，以確保AI技術的發展符合國家利益與社會需求。

台灣政府推動「可信任生成式AI對話引擎」（TAIDE）計畫，利用在地繁體中文資料訓練模型，並建置自主的算力資源，減少對外部供應商的依賴。

驅動生產力轉型  衝擊職場結構

AI應用建置如火如荼，然而亂象叢生令人愈來愈擔心，尤其深度偽造（Deepfake）技術已被廣泛應用於製作虛假影片和音訊，造成資訊操控與詐騙等問題。例如，詐騙集團利用AI技術製作虛假的名人影片，以及偽裝成知名企業徵才，透過建立信任與權威感，騙取民眾資產。甚至有報導指出，生成式AI工具給出的答案中，可能暗藏惡意程式碼，對用戶造成潛在風險。

此外，AI技術在自主系統中的應用也引發安全疑慮。例如Alphabet旗下專注於自動駕駛技術的子公司Waymo，其自動駕駛車輛曾於舊金山撞上一名自行車騎士，導致受傷。Cruise的自動駕駛車輛此前捲入一起行人事故，行人被撞後遭車輛拖行，需使用破壞工具救援。這些事件引發自動駕駛技術在實際道路環境中安全性的質疑。

AI系統的決策過程往往缺乏透明度，導致在出現錯誤或偏見時，難以追究責任。根據美國AI安全公司Enkrypt AI於2025年1月31日發布的紅隊測試（模擬實際攻擊者行為的安全測試）報告指出，中國大陸開發的DeepSeek-R1模型在多項安全測試中表現不佳，顯示嚴重的倫理與安全風險。

面對AI帶來的倫理與安全挑戰，各國政府採取不同的監管策略。美國在2025年初由總統川普簽署第14179號行政命令，撤銷前任政府的AI監管措施，轉向以解除管制為核心，推動AI創新。相較於美國放鬆監管，歐盟於2025年4月14日通過全面性的AI法案，針對不同風險等級的AI應用制定相應的監管措施，強調透明度與安全性。

全球在AI監管上的分歧加劇，使得建立統一的AI倫理與安全標準面臨挑戰。2025年2月在巴黎舉行的AI峰會上，各國領袖與科技巨頭共同探討AI發展的包容性與永續性議題，但由於監管方向的差異，協調工作面臨重大挑戰。如何建立「負責任的AI發展」機制，成為AI未來發展的重要關鍵。

無論如何，AI應用正逐步滲透至各行各業，提升生產效率、創造新商機。據麥肯錫研究，生成式AI有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆美元的GDP成長，涵蓋全球47個國家和地區及850種職業。此外，Gartner預測，到2026年，超過8成的企業將在營運環節中部署生成式AI，以提高生產力及提升服務效能。這些數據顯示，AI技術的發展將成為推動經濟成長的重要引擎。

在人工智慧技術加速發展的同時，其對勞動市場的衝擊也日益顯現，成為各國政府與產業高度關注的重要議題。據經濟合作暨發展組織（OECD）2024年的調查結果指出，在34個成員國中，高達27％的白領職位存在被AI部分取代的風險，特別是法律、財務、人資與行政等領域，皆因其流程高度標準化、可預測，被視為AI應用的首要目標。不過，這些工作並不會完全消失，而是逐漸轉型為需具備資料理解力、AI協作能力與複雜問題解決能力的新型角色。

整體來看，AI正快速重塑勞動結構，其帶來的挑戰與機會同樣龐大。當人機協作成為未來常態，如何藉由政策、制度與教育的前瞻部署，引導勞動市場轉型、協助工作者適應角色變化，以及建立AI輔助學習的信任基礎，將是各國政府與社會無法迴避的下一階段課題。■