在剛過去的 2023 年，我們目睹了生成式人工智能帶來的變革。隨著人工智能技術的持續發展和深化應用，預計 2024 年將見證更多創新和不同行業的轉型，這將進一步推動全球經濟的進展。
創投新寵兒
根據創投資料庫 Crunchbase 的數據，2023 年 100 強獨角獸，若以行業分類中，金融科技雖然仍佔有一席之地，但總估值卻下降了 710 億美元。相對而言，人工智能行業的獨角獸公司總估值上升了 43%，達到 1390 億美元，顯示出此刻在投資者的眼裡，人工智能才是寵兒。
即使現在「大型語言模型」正值高速發展，但市場對於體積小、成本更低的模型的需求也在不斷增長。來年語言模型會變得更小巧，能夠在計算資源有限或空間較小的設備上運行，比如邊緣設備或小型企業系統。
小型語言模型
2024 年會有越來越多新的 AI 平台，將結合使用生成式 AI 模型，再加上知識圖譜中的高質量資訊來避免俗稱「AI 幻覺」的誤導訊息，同時讓沒有深厚技術背景的公司，也能夠輕鬆利用生成式 AI 技術。
這些進程顯示出，生成式 AI 技術正向著更易於使用、適用範圍更廣、成本效益更高的方向發展，將使各種企業和機構，能夠更快地擴大他們的 AI 應用範圍，同時從這些技術中獲取更長期、更深入的價值。
零信任安全
當人工智能和機器學習越來越多地用於網絡攻擊，零信任安全模型可能發展成為全球標準。零信任安全模型的核心原則是「永遠不要信任，總是驗證」，這意味著即使在組織的內部網絡中，每一個訪問請求也都需要經過嚴格的身份驗證和授權，從而最大限度地減少潛在的安全漏洞。
再加上，在量子計算發展的推動下，一種全新的威脅也在迅速出現，這可能會使當前的加密標準（如 RSA 和 ECC）過時，因此開發能抵抗量子技術的加密方法，成為未來維護數據隱私和安全的迫切需要。
GPU 伺服器
生成式人工智能和大型語言模型發展，推動了對高性能 GPU 基礎的伺服器和加速卡在數據中心的部署需求。另一方面，半導體是全球交易量最多的商品，比原油和汽車還要多，它對於推動數位化轉型扮演了關鍵角色。2024 年，我們會看到儘管晶片的小型化幾乎達到物理極限，但通過 3D 堆疊技術、新材料的開發，以及新型光刻技術的進步，小晶片應該還是可以實現計算能力的顯著提升。
AI 電腦/手機
另一方面亦可以預見，所有相關的品牌，將會以「AI 電腦/手機」作為 2024 年的宣傳重點，例如硬件將會內建 7-10B LLM 大型語言模型，用於同用戶互動對話。
大家留意今年的電子產品大型展覽會，CES、Mobile World Congress、WWDC、 Computex、新 iPhone 發佈會以及其他主要科技品牌的發佈會，看看會否出現一些標榜 AI 的電腦或手機新產品。
個性化醫療
下一個生物醫藥領的重大突破，正是人工智能驅動的「個性化醫療」，例如定制針對個人需要基因治療藥物。事實上，在 COVID-19 疫苗中使用的 mRNA 技術，就基於這種原理，加快了個性化醫療發展。
mRNA 這種藥可以用到很大部分與遺傳基因有關係的病，譬如遺傳基因有某些問題，令患者製造不了某些正常的蛋白質，用 mRNA 就可以調整，令細胞製造正常的蛋白質，從而達到治病的療效，舉例治療糖尿病的藥物，或者有助於減肥的藥物，未來也可能以這種方式呈現。
Web1.0 分崩離析
自從歐盟於 2018 年 5 月實施 GDPR 之後，每次造訪網站必定見到「是否允許網站使用 Cookie」的通知，要點同意之後，才能瀏覽相關內容，這做法本就使瀏覽網頁的「使用經驗」大幅下降，遠不如在社交平台如 YouTube 或 Facebook 搜索來得方便。
再加上生成式人工智能普及之後，網絡湧現大量人工智能生成內容，以企圖獲取更高的搜尋引擎優化效益，即使 Google 再努力去區分內容的「真偽」，卻依然無可避免地對「網頁搜索」質量產生了極壞的影響，使網民更遠離網頁，往後更依賴社交媒體。
為應對人工智能造成的失業問題，不少歐美國家早已著手研究，包括全民基本收入等政策。但我認為未來幾年，即使工作真的不保了，也很大機會跟人工智能沒有什麼關係吧？不如及早投資時間學好 AI、著手研究未來適用於 AI 手機或電腦的 App，又或者在股票市場看看有什麼是 AI 相關、值得投資的企業，從中獲利不是更有意思嗎？
撰文：尹思哲