生成式AI技術如何實際應用於不同產業及日常流程中？

生成式 AI (GAI) 技術正被實際應用於不同產業及日常流程中，並且正在改變人類與工具互動的方式，以及工作流程的設計。

AI Agent 的核心概念與人類的新角色

AI Agent 與傳統聊天機器人（如 ChatGPT 僅回覆對話）最大的區別在於它會「做某件事情」。這需要 AI Agent 具備足夠的智能和推理能力，並且會使用工具。人類的角色正從執行者轉變為類似於「甲方」的角色，需要負責對 AI Agent 進行「驗收」和「招標」。

• AI Agent 會使用的工具範例：
  • 搜尋 (Deep Research)：能夠進行深度研究。
  • 視覺推理 (Vision Reasoning)：例如，可以分析街景圖片，透過識別電線桿（如台灣電力公司電線桿）、植物類型、地形等線索，判斷照片的大致位置。這個過程涉及 AI 使用內部工具放大圖片細節、轉換黑白以便識別文字或數字。
• 人類作為「甲方」的挑戰與策略：
  • 驗收 (Acceptance Testing)：AI 的結果可能存在隨機性，成功率可能不是百分之百（例如，將截圖轉換為表格的例子顯示有 50% 的失敗率）。這引發了需要驗收幾次、是否能自動化測試、以及人類是否有能力驗收（是否知道正確答案）的問題。根據貝氏定律，要達到 99% 的成功率，可能需要驗證 100 次；80% 約需要 3 次；90% 約需要 10 次。可以透過 AI 出題、AI 檢查來建立閉環進行自動化測試。
  • 招標 (Bidding/Selection)：這涉及到如何選擇或管理不同的 AI Agent 廠商。重度使用者可以利用其領域觀點、關鍵字、語言和範圍知識來發揮超能力，更好地與 AI 協作或指導 AI。需要明確地向 AI 說明需求，可以請 AI 提問釐清，或請另一個 AI 重寫提示詞。甲方的策略可能包括將任務交給多人（不同 AI）做，然後選擇最好的結果，或在成功率過低時選擇不做。在 AI 的世界中，往往是「只等待，不教育」，需要向模型公司提交問題或建議以期待未來改進。

不同產業與流程的應用範例：

1. 軟體開發與程式設計學習：

   • AI 助理可以協助寫程式碼、除錯。
   • 加速學習過程，可以快速直接向 AI 提問，不受時間限制（如不用擔心打擾休息的爸爸）。
   • 對於「麻瓜」（非程式背景人士）而言，AI 可以幫助他們參與到開發討論和決策中，學習程式設計和除錯的策略。
   • 可以與 AI 共同建立「開發文件」，記錄開發目的、原則、順序步驟、檔案結構和程式設計決策，作為後續互動的基礎，解決 AI 聊天可能失憶的問題。
   • AI 可以教導較高層次的策略，如測試方法或考量 API 成本的批次處理觀念。
   • 然而，對於一些複雜的流程（如 App 送審上架）或難以用文字描述的操作（如 Xcode 基本介面），AI 的幫助有限。

2. 企業組織導入與流程優化：

   • 導入 AI 不僅是技術問題，更重要的是體驗設計，讓 AI 自然融入現有流程，降低使用者的心理和學習門檻。
   • 將複雜任務拆解，針對不同環節使用不同的 AI 工具或設計自動化流程。
   • 設計「無痛使用體驗」，讓 AI 在使用者需要時主動出現，而非需要使用者額外開啟工具或跳出熟悉環境。
   • 例如，將 AI 整合到 Slack 等協作工具中，透過簡單的 Emoji 觸發，自動生成腳本建議或處理文字，使用者無需切換應用程式。
   • 自動化流程的實際落地面臨挑戰，包括取得服務權限、研究操作流程、處理技術問題、資料安全疑慮以及維護更新等。

3. 零售業：

   • 利用大型語言模型 (LLM) 協助零售業日常作業的效率化。

4. 物流業：

   • 在傳統產業中，利用 AI Agent 加速物流營運流程的自動化。

5. 銀行業：

   • 開發內部生成式 AI 平台 (如玉山銀行的 Genie 2.0)，為行員提供知識性對話服務。
   • 應用於多種特定任務，例如：
     • 智慧會議記錄：自動生成會議重點摘要、分析發言者、速度、贅字等。
     • 智慧 OCR 服務：應用模型於特定格式（如證件）和通用格式（如非特定格式文件）的文字辨識。
     • 申貸流程優化：自動彙集與整理資料，減少人工檢索。
     • 行銷標籤產製：整合跨系統顧客文本資料進行分析貼標。
     • 客服對話文本摘要：摘要通話重點、情緒分析。
     • 法徵信報告摘要：提供智能彙整報告摘要。
     • 人資小幫手、金服人員秘書：提供內部規範、產品資料查詢。
     • 財經新聞摘要：彙整市場資訊。
   • 銀行業對資料安全極為重視，因此選擇內部建置平台而非使用外部通用 AI。應用方向正從輔助型 Copilot 走向直接面對行員和客戶的 Agent 模式。

6. 新聞媒體與視覺藝術：

   • 圖像生成： AI 可以生成圖像。然而在新聞媒體中需要注意生成圖像的真實性，存在被用於灌輸錯誤知識、操弄態度、強化情感或降低判斷力的風險。
   • 工作流程： 記者可以利用自動化工具（如 n8n）結合 AI 節點來過濾 RSS 新聞來源的關鍵字，並將結果發送到不同頻道。
   • 視覺藝術創作： AI 作為工具可以應用於劇本構思、將草圖或圖片轉換為動畫、加速創意流程。這降低了技術門檻，使更多人能夠參與創作（技術的民主化）。價值正在轉向創意和對工具的理解。

7. 通用流程自動化：

   • 流程自動化工具 (如 n8n) 可以作為不同應用程式之間的「膠水」，串聯各種任務。
   • 這些工具本身不全是 AI，但可以內建 AI 節點，用於問答、文本處理等任務。例如，可以用於圖書館 FAQ 線上客服機器人。

總結而言，生成式 AI 的應用正在從單純的對話生成，轉向能夠使用工具、自主執行任務的 AI Agent。這要求人類調整角色，學習如何有效地「驗收」和「招標」。在各行各業中，AI 被整合到現有工作流程中以提升效率、加速學習、自動化重複性任務，甚至協助決策和創意過程。然而，這些應用也伴隨著對結果準確性、驗證方法、資料安全以及如何設計流暢使用者體驗的挑戰與思考。