生成式AI熱潮席捲全球，2025年成為企業轉型與創新的核心驅動力。台灣人工智慧實驗室日前舉辦2025台灣AI產業年會，與會者包括台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、科技部前部長暨台灣大學名譽教授陳良基、臺北醫學大學董事長陳瑞杰、中華民國資訊軟體協會理事長沈柏延等，共同討論從後生成式AI、全球通用人工智慧(AGI)戰局到永續AI(Regenerative...

生成式人工智慧(GAI)的快速發展是雙面刃，為產業帶來亮眼的應用進展，然而假資訊、模型偏見與資料管理等風險也隨之出現。面對AI生成的惡意內容，用生成式AI偵測與防範，可有效辨別假資料。在模型訓練方面，來自不同國家的訓練資料會造成模型偏見，因此各國開始發展主權模型，訓練符合當地需求的生成式AI。另一方面，聯邦學習技術的發展，確保訓練資料保留在擁有者手上，可望有效解決資料治理的挑戰。 生成式AI應用在ChatGPT的熱度帶動下發酵，台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾表示，2024年是百工百業思考如何使用生成式AI的一年。其中，媒體採用AI生成的虛擬主播播報新聞，或者娛樂影音中，讓虛擬歌手演唱。生成虛擬內容的技術，也帶來更多Deepfake與假資訊的隱患。尤其2024年是多個國家的選舉年，假資訊氾濫的問題，例如認知作戰已經影響到政治生活層面，需要透過生成式AI技術解決。例如採用ChatGPT長期觀察在社群攻擊政治人物的帳號，找出異常帳號。 台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾 2025年企業將透過生成式AI技術達成永續目標，包生成式AI防止數位極權與假消息傳播、強化資料治理，以及減少模型偏見等，控制AI帶來的風險範圍。數位極權指的是大型科技公司，可能未經同意，直接將作品用於訓練AI模型，再透過訓練完成的模型，生成更多內容，導致版權爭議。 在地化資料解決模型偏見 生成式AI應用的另一項挑戰，在於模型的偏見。目前市場上的生成式AI模型，都具有明顯的偏見，杜奕瑾說明，尤其中文資訊大幅偏重簡體中文資料，因此AI回應的內容不符合台灣使用者的需求。其他的語言，包含英文在不同國家的使用方式也會有差異，所以各國都需要建立主權模型。 面對生成式AI與LLM應用的潛在風險，以及台灣垂直應用領域導入AI的需求，台灣人工智慧實驗室(Taiwan...