生成式AI，會如何改變未來？

生成式AI的快速崛起讓我們進入了一個全新的時代，這場技術革命被譽為與個人電腦和網際網路誕生相提並論的重大突破。不僅僅是科技的進步，它正在全面改變我們的工作方式、創作模式，甚至是我們與世界的互動方式。

以下將為您解析在「Ipsos Almanac 2025」這份報告中，對於生成式AI的潛力、挑戰與應用方向的調查結果，幫助您更全面地理解這項技術的影響。

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一、生成式AI的崛起與影響

生成式AI不僅僅是一個科技趨勢，而是一個深刻改變創新邊界的力量。根據McKinsey的報告，全球65%的企業已經常規使用生成式AI，這個比例在一年內翻倍。在台灣，生成式AI的應用也十分廣泛，例如科技大廠華碩運用AI技術提升筆記型電腦的使用者體驗，透過智慧化的系統推薦與產品優化吸引消費者。此外，許多本地新創公司，如將生成式AI應用於智慧製造和數位行銷，大幅提升生產效率和廣告轉換率。這些技術的能力包括從創建文字內容、設計圖像到生成音樂，讓人類可以以前所未有的效率完成創作。這些技術的應用已廣泛滲透至市場研究、教育訓練、內容創作等領域。

二、生成式AI的挑戰與風險

然而，伴隨著這些令人振奮的發展，也出現了不少挑戰：

1. 幻覺現象：生成式AI可能產生看似真實但事實錯誤的內容，對資訊可信度構成威脅。根據2024年Ipsos AI Monitor的調查，有50%的受訪者表示AI讓他們感到不安。
2. 數據安全與道德問題：生成式AI在處理數據時，需要平衡隱私與創新，避免侵犯知識產權或誤用資料。
3. 使用誤導：若不當使用，生成式AI可能散播虛假資訊，對社會穩定造成負面影響。

根據Ipsos AI Monitor 2024的調查數據，用戶對於使用人工智慧（AI）產品和服務，同時併存「正面期待」與「負面憂慮」的感受。

• 正面期待：有53%的受訪者表示，使用AI驅動的產品和服務讓他們感到興奮。他們可能認為AI帶來了便利、創新或提升效率的可能性，對AI技術的發展抱有樂觀態度。
• 負面憂慮：同時，有50%的受訪者表示，使用AI產品和服務讓他們感到緊張或不安。他們可能擔心AI的潛在風險，例如隱私問題、決策透明度不足，或對工作市場的影響。

這樣的數據強調了AI發展中的平衡點：需要在推動技術進步的同時，解決用戶的疑慮。例如，加強透明度、改善用戶體驗以及保障隱私，可能是降低緊張感的關鍵。

三、人類智慧與AI的協作

生成式AI的真正力量在於它能與人類智慧（HI）相輔相成，形成一種互補的關係。例如，在市場研究領域，AI能快速分析大量數據，而人類則能運用創造力與批判性思考，進一步解讀這些結果。

根據Ipsos的研究，53%的受訪者對AI驅動的產品與服務感到興奮，但同時也有超過一半的人擔憂AI對社會的長期影響。這樣的結合不僅提升了效率，更為解決複雜問題提供了創新的解決方案。

四、提示工程：解鎖AI潛能的關鍵

使用生成式AI時，提示工程（Prompt Engineering）成為一項至關重要的技能。透過設計精準的提示，AI能產生更符合需求的結果。在行銷領域，提示工程（Prompt Engineering）已成為提升廣告效果的關鍵技術。透過精確設計的提示，AI能生成更符合目標受眾需求的內容，從而提高廣告點擊率（CTR）。

例如，美國大型手工藝零售商Michaels Stores運用生成式AI技術，將其電子郵件行銷活動的個人化程度從20%提升至95%，使這些活動的點擊率提高了25%。 (Fast Company)

此外，根據波士頓分析學院（Boston Institute of Analytics）2023年的報告，透過個性化的提示工程，電子商務應用中的客戶參與度提升了35%，這得益於AI在預測用戶偏好方面能力的增強。(Boston Institute of Analytics)

這些案例顯示，透過提示工程，生成式AI能夠顯著提升行銷活動的效果，為企業帶來更高的投資報酬率。

五、生成式AI的多元應用

生成式AI的應用已滲透到許多領域：

1. 知識管理：透過生成知識圖譜，幫助企業更有效管理內部資料。
2. 數位化身（Digital Twins）：模擬現實場景，用於製造業或城市規劃。
3. 高級信號檢測：快速識別市場或消費者行為中的潛在趨勢。

根據Ipsos的數據，生成式AI的應用讓企業能夠在資料處理上提升超過30%的效率，並縮短新產品開發時間高達50%。這顯示生成式AI在商業環境中的高度接受度與實用性。

六、合成數據的潛力與挑戰

合成數據的出現為生成式AI帶來了更多可能性，例如模擬真實世界場景，既能提升分析準確性，又能保護個人隱私。Ipsos的報告指出，超過75%的企業認為合成數據在未來三年將成為關鍵技術。在台灣，合成數據已被應用於智慧城市建設，透過模擬交通流量與能源消耗，提升城市管理效率。同時，醫療領域也開始利用合成數據進行虛擬病人模擬，協助醫師進行診斷與治療計劃的測試。然而，合成數據也有潛在風險，例如在智慧城市應用中若數據模型偏差，可能導致資源分配不均；在醫療場景中，合成數據的質量直接影響醫療決策，需謹慎採用。

七、未來展望：負責任的生成式AI

生成式AI的影響將持續擴大，但如何以負責任的方式使用，將成為關鍵議題。在台灣，政府已經展開制定AI相關的法規和倫理標準，例如「人工智慧發展行動綱領」(註一)，重點關注資料隱私保護與技術應用的透明性。此外，許多企業與學術單位也積極合作，研討生成式AI在倫理層面的規範，確保技術應用能符合社會期待與價值。

我們需要專注於三大核心：

1. 真實性：確保生成內容經過嚴謹驗證。
2. 透明性：了解AI運作過程，避免"黑箱"效應。
3. 信任：在應用中融入道德考量，確保公平與合規。

結語

生成式AI不僅是工具，更是一個創新與轉型的催化劑。它讓我們以更快、更好的方式完成任務，同時激發無限創意。未來，透過與人類智慧的協作，我們將見證更多令人驚嘆的成就。

資料來源：Ipsos Almanac 2025

註一：立法院議案關係文書院總第 1021 號 委員提案第 23371 號

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