（經濟日報 /2024年7月28日/記者張真瑜、楊淳安）

生成式AI技術迅速發展，2024年2月，OpenAI在官網上發布48段1分鐘長的生成影像，展示最新的文字轉影片模型Sora，這個模型不僅可以將文字轉換為影片，還可以編輯圖片和影像，甚至延展影像時間軸。

新創公司Cognition在今年3月推出虛擬工程師Devin，除了能提供程式編寫建議，還能獨自完成整個軟體或網站開發。這些進展顯示，生成式AI技術正逐漸向具有人類智慧行為的「通用AI」發展，預計將引發新一波生成式AI熱潮並促進多元應用。

為鼓勵我國產業投入生成式AI、大語言模型、數位孿生等前瞻技術，經濟部產業技術司持續推出多項AI相關計畫，如爭取免費提供AI超級電腦「Taipei-1」的部分算力給產官學研與新創進行研發使用，並持續推動「領航企業研發深耕計畫（大A+計畫）」等，支持中小企業與新創導入AI應用，帶動積極帶動台灣成為全球AI產業生態系的重要夥伴。

在全球生成式AI浪潮下，各行各業都希望引入技術來提高生產力。不論是先進的IT公司、通訊及媒體企業還是傳統產業，許多企業已開始嘗試將生成式AI應用在各種流程中，以期開發出更高效、符合業務需求的系統。

不過，雖然生成式AI受到廣泛關注，但也引發不少擔憂，包括資料隱私、透明度、幻覺（誤導性資訊）、假訊息、過度信任等風險，因此，國際上也出現「主權AI」的概念，希望透過國家政策發展符合當地社會習慣和文化的大語言模型，進一步推動國家和企業發展。以生成式AI的企業應用而言，仍需留意三大議題，包括「垂直應用資料隱私保護」、「改善大型語言模型幻覺」及「模型客製化方案評估」。

首先，有關「垂直應用資料隱私保護」，生成式AI的基礎包括資料、演算法和運算力，其中資料是決定生成式AI推論的重要關鍵，可以透過在訓練過程中使用隱私強化技術來保護企業的機密資料。例如，以真實資料為基礎再運用深度學習架構，產生與真實資料相似的「合成資料」；或者在資料中加入雜訊，降低真實資料的機敏部分；也可以共享模型，讓多機構間共同訓練AI模型的「聯合學習」來避免企業機敏資料外洩。

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