文／黃光彩（臺灣量子安全協會理事長）
台積電董事長魏哲家日前透露與「全世界最有錢的傢伙」見面聊天 – 特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk），對方直言，「多功能機器人是要努力的方向而不是汽車」。從產業趨勢來看，台灣可發展多功能機器人、無人機、及運用 AI 來節能減碳與用水精準等三領域。
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台灣有很好的晶片設計公司、很好的晶片製造與封裝測試、資料中心，以及相關技術製造公司，因此能在 AI 發展中扮演舉足輕重地位，其次，台灣很多公司在 AI 趨勢下一定會規劃企業數位轉型，應用 AI 於營運、生產、行銷、客服，相對有利。然而，全球爭先恐後大量在買 AI 伺服器之際，馬斯克的投資額甚至高過台灣的經費！
AI 的演進
人工智慧（AI）的歷史可以追溯到古代的神話和傳說，但現代意義上的 AI 始於廿世紀中期。早期探索始於 1940 年代：基於抽象數學推理的可程式數位電腦的發明，使科學家開始探討構造電子大腦的可能性。AI 的誕生首次在 1956 年 Dartmouth 會議上，「人工智慧」這一術語被正式提出，成為一個研究領域，出現了許多早期的 AI 程序和理論，如符號推理和專家系統。
然而由於技術和資金的限制，AI 研究進展緩慢，直到 1990 年代機器學習和深度學習技術的突破，結合強大的運算能力和大數據，使 AI 在各個領域取得了顯著進展。兩年前 ChatGPT 橫空問世，這類生成式的 AI 工具，已成為最佳生產力的工具，改變人們知識取得的便利。
以前在學校，老師的工作是傳道、授業、解惑，AI 2.0 帶給大家新的體驗，現在老師的功能就要以解惑為主，希望教育界，不論是大、中、小學，要快速跟進。改變學習的文化，建議「教育部」應該改名為「學習部」，讓學校多自主，減少干預。
生成式AI帶來的驚豔
雖然 ChatGPT 仍屬於弱人工智慧的範疇，它的設計目標是模仿人類對話，背後運作原理實際上仍與人類邏輯推理不同，GPT-3.5 上線以來已經驚豔使用者，雖然時有功能上的侷限，例如會憑空捏造、犯下推理錯誤、受使用者的虛假陳述所騙。後來付費使用的 GPT-4o，變得更快、更好、更精準、更道德、更能夠客製化。
雖然安全性有所提升，針對敏感提問如自駕車行為、醫療諮詢、仍然會因為資訊錯誤、不足，以致對人造成傷害的建議。未來針對網路安全、訊息風險、資料安全要有好的管理，才能為模型的安全性做出保證，減少出錯，協助數位經濟的蓬勃發展。
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物聯網（IoT）和機器對機器（M2M）技術的應用帶來了大量數據的生成和即時處理需求，推動了資訊運算能力和資源需求的快速增長。未來資料中心營運需求趨勢應以「自動化與智慧化」及「能源與永續」為二個優化重點。
為了應對大量數據的即時處理需求，邊緣運算技術應運而生。這對於需要即時反應的應用，邊緣運算將數據處理能力移至靠近數據源的地方，減少了數據傳輸的延遲，提高了處理效率。
雲端運算提供了強大的運算資源和儲存能力，使得大規模數據分析成為可能。通過雲端平台，企業可以儲存和處理來自全球各地的數據，並利用大數據分析技術從中提取有價值的資訊，加上自動分析和解釋大量數據，發現隱藏的模式和趨勢，並做出預測和決策，可以用於預測系統風險，提前進行防範，從而減少損害，提高營運效率。
資安議題會影響生成式 AI 普及程度
生成式 AI 需要大量數據來訓練和運行，這些數據往往包含敏感的個人資訊。如果這些數據未能妥善保護，可能成為網路攻擊的目標，駭客可以利用這些系統來發起攻擊或竊取數據，進一步威脅到系統的安全性。
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AI 模型可能被惡意使用來生成有害內容，如虛假資訊、仇恨言論或暴力內容，這可能會導致個人隱私洩露，也會對社會穩定和安全構成威脅。這些資安問題需要在生成式 AI 的開發和應用過程中得到充分的重視和解決，以確保系統的安全和可靠性。
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