量子 AI 將會開發每個人的無限潛力

文／黃光彩

黃光彩 F200x300 — ◤ 作者黃光彩博士，現為亞洲大學講座教授兼量子 AI 中心主任、台大無人載具中心顧問、臺灣量子安全協會理事長，曾是台師大校長、IBM 全球副總、企業董事。專長為 AI、知識管理、供應鏈金融、企業轉型等。專注於量子計算、後量子資安、高速運算的散熱系統從晶片到資料中心。

AI 已經不知不覺中應用在我們每個人的日常生活裡，我們可以從多個層面來檢視 AI。它不僅只是一種技術工具，更可以幫助我們實現人類潛力的無限可能，讓我們掌握塑造自己的命運。

今年是聯合國的量子元年，量子 AI 基礎設施不只提供的算力，就像當年顯微鏡剛出來一樣，更讓我們洞察過去看不到的，快速、精確、省成本、最佳優化的決策、同時確保數據隱私和國家創新獨立性。

以下是我觀察 AI 的發展趨勢和其對每個人生活的影響，提出下面幾點心得跟大家分享討論。

內容目錄 隱藏

激發終身學習與適應力

AI 的快速進化告訴我們，未來不再是傳統「一勞永逸」的知識學習方式，無法憑藉學校或職場的學習知識或經驗而反覆應用在工作上，而是需要持續聰明快速學習與即時應用，「學海無涯」與「日新月異」將是現在的學習常態。

想像一下，大語言學習模式（LLMs）可以像是你的私人導師一樣，根據你的興趣和弱點定制專屬你的學習路徑。例如，幫助你掌握新語言、技能或專業知識。未來成功的人不是最聰明的那個，而是最能快速適應變化的人。

混合專家（Mixture of Millions of Experts；MoME）是一種機器學習與深度學習的模型架構，其核心理念是將多個專家模型（Experts）結合起來，根據輸入資料的不同特性，動態選擇最適合的專家模型或模型組合進行處理。

[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 、 Facebook 與 IG，與全球CIO同步獲取精華見解 ]

這樣可以實現更高效、更有針對性的計算，同時減少不必要的運算負擔。無論你是學生、新進職場、創業新手、職場老手、還是退休者，都可以從 MoME 取得專家知識，讓自己變得更有智慧。

發揮創造力和創新潛能

在 AI 主導的時代，數據作為 LLMs 的核心燃料，善用數據將決定模型的專家級效能。例如台積電利用高階數據分析識別半導體製程缺陷，提升產量；在 LLMs 訓練中，可從海量數據中檢測模型偏差（如幻覺或偏見），優化參數調整，提高準確率與泛化能力。

電商則可從歷史數據平衡物流成本與顧客滿意，解決「最後一哩」挑戰；這意味著使用者從互動數據中擬定微調策略，平衡知識深度與回應效率，實現高效的領域專家模型（如醫療或法律 LLMs）。

DAADD 的方法論可用來驅動 LLMs 開發
■ 輸入層：Data and Attribute，精準收集 / 清洗數據，並可逆向評估目標。
■ 分析層：Algorithm 的分析工具（如統計模型或強化學習），協助從目標反推決策流程。
■ 輸出層：Discovery and Decision，從識別洞見到生成優化決策，實現創造創新。

LLMs 開發是可以多向思維的，如建構精準癌症診斷專家 LLMs，可以多面向推演所需步驟、數據來源與資源，重覆來回修正，不斷改進:
■ 目標定位：定義LLM專家領域（如病症預測），反推關鍵指標（準確率>95%）。
■ 數據優化：逆向識別高價值數據集（如歷史市場數據），聚焦品質而非數量。
■ 動態適應：在動態環境變動中，反推反覆運算路徑，持續微調模型以維持競爭優勢。

此架構顯著提升 LLMs 的決策效率與適應性，幫助企業在數位時代開創數據驅動創新，轉化為商業優勢。AI 不是取代人類創造力，而是放大它。例如 AI 工具可以生成藝術、音樂或故事草稿，讓你從中獲得靈感，然後注入個人獨特視角。未來不是「人 vs. AI」，而是「人 + AI」的合作模式。你可以利用 AI 來探索新想法，像是設計夢想中的產品、寫小說，或解決產業及生活問題。每個人都有創造者的潛力，AI 只是加速器，幫助腦力的應用開發，讓我們實現大膽的構想。

重新定義工作與生活平衡

AI 將自動化許多重複性任務，讓我們有更多時間追求有意義的事。未來的工作不是為了生存，而是為了實現自我價值。例如AI 可以處理行政工作，讓醫生專注診斷、教師專注啟發學生。我們需要培養「人類獨有」的技能，如同理心、批判思考和領導力。AI 讓我們有機會重新設計生活，追求興趣、家庭或社會貢獻，而不是被案牘工作綁架。