一文告訴你 AI為何能讓企業收入平均增加150%？
時至今日，AI (人工智慧) 不再只是冰冷的科技術語，而是企業提升效率、優化流程、強化競爭力的關鍵工具，更是百工百業推動數位轉型的重要力量。可以說，我們正身處一場前所未有的 AI 革命之中！
《台灣人工智慧實戰解方精選 50》精選超過 50 個台灣產業的 AI 實踐案例，橫跨【AI 製造】、【AI 醫療】、【AI 金融】、【AI 零售】、【AI 農業】以及【AI 跨域創新】等領域，書中案例皆從各產業面臨的【真實營運痛點】出發，深入剖析其面對的挑戰，透過各案例的詳實分析，您將看見 AI 如何做為「關鍵解方」，發揮作用解決痛點，實質改變產業樣貌。
（本文選自旗標科技出版的《台灣人工智慧實戰解方精選 50》部分內容，完整內容詳見此）
根據波士頓諮詢公司 (BCG) 2024 年的《人工智慧企業採用研究》(BCG，2024)，過去三年內，領先採用 AI 的企業收入增長達 1.5 倍，股東回報增加 1.6 倍，投資資本回報率提升 1.4 倍。
在當今數位化迅速發展的時代，人工智慧 (AI) 已成為推動百工百業數位轉型的重要力量。隨著技術的進步，AI 不僅僅是一個科技術語，而是成為了企業提升效率、優化流程和增強競爭力的關鍵工具。
生成式 AI 和 分辨式 AI 的定義與技術差異
AI 的應用範圍日益擴大，首先，應先對 AI 技術有基本的認識，了解生成式 AI 和分辨式 AI 的基本概念，理解兩者的異同與整合應用的趨勢，
【生成式 AI (Generative AI)】 與【分辨式 AI (Discriminative AI)】 是人工智慧領域中兩種截然不同的技術路徑。 生成式 AI 主要用於創建新數據或內容，並處理大量未標註資料進行生成處理，典型的例子是大型語言模型 (LLMs)，如 GPT-4 和 BERT，這些模型經由大量語料庫訓練，能生成符合語境的自然語言文本。除此之外，生成對抗網絡 (GAN) 與變分自編碼器 (VAE) 等技術，也被廣泛應用於圖像生成、語音合成與影片製作，像 PixelCNN、Stable diffusion 等模型能生成高細節的圖像或影片，這些技術對創意產業與自動化內容生 成帶來了革命性的變革。
此外，分辨式 AI 則專注於分類或預測任務，這些模型透過學習輸入數據與標籤之間的關聯性來進行準確的分類與預測。支持向量機 (SVM)、長短期記憶模型 (LSTM) 和卷積神經網絡 (CNN) 是分類式AI 中常見的模型，適用於影像識別、文本分析及語音辨識等場景。特別是在自動標籤、醫療影像診斷與語音助手機中具有自動應用。商務結合這些 AI 工具來提升價值，並在許多產業中輔助作成，推動了AI 技術的快速發展。
在不同的應用場景下，生成式 AI 和分辨式 AI可以互相補充，發揮更強的作用。例如，在自然語言處理領域，生成式 AI 可用來創建豐富的語料數據，這些數據隨後可用於訓練分辨式 AI 模型以增強其分類能力。在醫療診斷中，生成式 AI 可以模擬病患的各種可能症狀，生成合成病例，而分辨式 AI 則可以分析這些病例，提供更精準的診斷建議。這種結合不僅提升了模型的準確性，還拓展了它們的應用範圍。
大量合成數據強化分辨式 AI 的例子
應用場景：生成式 AI 可用來生成大量合成文本數據，這些數據可以用於訓練分辨式 AI 模型，增強其分類和語義理解能力
結合方式：例如，GPT 模型生成大量標籤文本數據，用於訓練 SVM 或 CNN 模型來進行文本分類、情感分析或語音辨識。
應用場景：生成式 AI 可用來模擬各種自動駕駛場景 (如不同天氣、路況)，以創造多樣化的訓練資料，進而提升分辨式 AI 在物體偵測和車輛導航上的表現。
結合方式：生成式 AI 模擬出各種交通場景，分辨式 AI (如 YOLO 模型) 則進行物體辨識，如偵測行人或車輛，提升自動駕駛的安全性。
應用場景：生成式 AI 用來生成合成影像，用於訓練分辨式 AI 進行品質檢測，特別適用於影像處理中的瑕疵檢測或缺陷預測。
結合方式：生成式 AI (如 GAN) 生成合成影像，分辨式 AI (如 CNN) 分析這些影像，進行物體分類或瑕疵檢測，如檢查產品是否有缺陷。
應用場景：生成式 AI 用來模擬客戶對話，生成大量對話數據，以提升分辨式 AI 在情緒分析或客戶反饋分類中的精確度。
結合方式：生成式 AI 生成虛擬對話內容，分辨式 AI 的情感服務系統更精確地回應客戶問題或需求。
生成式 AI 提供分辨式 AI 模型建議與提高可信度
生成式 AI 也可以用於解釋分辨式 AI 模型的預測結果。當分辨式 AI (如 CNN 或 SVM) 完成預測後，生成式 AI 能根據預測結果與輸入特徵生成詳細說明，幫助使用者理解模型如何得出該預測。
以翔安生醫科技公司，所開發的透析中低血壓預警系統中，分類式 AI 被用來進行未來低血壓事件的預測，利用現有的患者數據來準確識別可能發生低血壓的風險。在 2024 年所發表的 IEEE ECBIOS 研討會論文，生成式 AI 的加入能夠進一步增強系統的可解釋性，特別是針對預測時的重要判定特徵因子的原因進行詳細說明。生成式 AI 能夠模擬不同的臨床情境，根據這些情境下的數據變化，生成多種特徵因子對預測結果的影響分析，從而解釋哪些變量是預測低血壓的重要決定因素。
同時，生成式 AI 也可以針對特徵因子的分析結果，推薦協助護理人員進行預防低血壓的模式。例如，根據不同的風險因子，系統可以建議護理人員縮短透析時間或調整血液流速，並提供具體的行動建議，來幫助護理人員及時採取預防措施，減少低血壓發生的風險。透過這種方式，生成式 AI 與分辨式 AI 的結合，能提供深入的解釋，幫助護理人員做出更為科學的臨床決策。
（本文選自旗標科技出版的《台灣人工智慧實戰解方精選 50》部分內容，完整內容詳見此）
