改變人工智慧的三大趨勢

人工智慧已成為各行業企業的首要任務。隨著它的發展，它的應用也在不斷發展。三大關鍵趨勢正在重塑人工智慧在商業中的作用：（1）人工智慧向邊緣轉移，（2）人工智慧在資料科學家之外的可訪問性不斷提高，（3）利用專有資料獲得更深入的洞察和更快創新的專用人工智慧模型的興起。

趨勢 1：邊緣人工智慧－智慧是最重要的

人工智慧不再局限於龐大的雲端基礎設施或昂貴的內部部署系統。相反，它正越來越接近數據產生的地方。無論是 物聯網 工廠中的感測器、自動駕駛汽車中的攝影機或裝配線上的機械手臂，人工智慧現在可以在現場做出即時決策，而無需等待遠端伺服器。

為什麼會有這種轉變？

• • • 處理速度更快、效率更高 – 邊緣人工智慧消除了延遲並減少了對雲端連線的依賴。例如，智慧監控攝影機可以即時分析視頻，檢測異常並立即觸發警報，而無需將大量數據傳輸到雲端。
    • 速度至關重要 – 在瞬間做出決策的情況下，延遲可能會造成巨大損失。自動駕駛汽車必須即時處理數據以避免發生事故。醫院設備必須即時分析患者數據以發出救生警報。
    • 降低成本 – 將大型資料集傳輸到雲端會消耗頻寬並增加費用。 Edge AI 透過在本地處理資訊來降低這些成本，減少雲端和本地資源的壓力。
    • 更強的安全性和隱私性 – 將資料保存在源頭可最大程度地降低暴露風險。醫療保健和金融等具有嚴格監管的行業受益於可消除不必要資料傳輸的設備內建人工智慧。

人工智慧不再只是功能強大——它無所不在。隨著人工智慧晶片和模型變得更加高效，預計會有更多智慧從集中式系統轉移到 邊緣設備並在最重要的地方提供即時利益。

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趨勢 2：人工智慧惠及每個人——突破數據科學

人工智慧不再只是程式設計師和資料科學家的專利。強大的大型語言模型 (LLM) 正在改變各行各業專業人士的工作方式，使律師、人力資源團隊、研究人員和行銷人員能夠使用先進的 AI 功能。

人工智慧如何重塑產業：

法律

律師和律師助理要處理大量文件──判例法、合約、法規、證詞。傳統上，合夥人團隊可能需要花費無數的時間來研究、起草和審查法律資料。借助人工智慧工具，律師可以使用法學碩士學位瀏覽判例法，總結複雜的法律先例，甚至起草針對具體案件的關鍵條款的合約。人工智慧處理並不能取代人類的判斷，但它可以大大減少花在繁瑣任務上的時間，讓律師更專注於策略和辯護。

人力資源

人力資源部門也要處理大量數據，包括履歷、績效評估、合規規定和工作場所趨勢。人工智慧可以幫助人力資源專業人士透過分析求職申請、標記出最優秀的候選人，甚至建議改進職位描述的方法來吸引更多樣化的人才，從而簡化招聘流程。人工智慧還可以幫助進行情緒分析，讓人力資源團隊更了解員工的回饋。透過分析開放式調查答案和工作場所溝通模式等數據，人工智慧可以幫助識別趨勢，從而使人力資源能夠改善組織文化、員工和客戶參與度以及員工留任率。

研究

對研究人員來說，數據分析是一種生活方式。但經濟學家不必手動篩選無盡的報告，而是可以使用法學碩士學位來掃描、總結甚至從全球財務報告、政府數據集和學術研究中得出見解。醫學研究人員可以使用人工智慧工具在幾秒鐘內梳理數千份臨床研究。法學碩士 (LLM) 可以幫助在各種不同的來源中識別模式，使文獻綜述只需幾分鐘而不是幾個月的時間。這意味著更快的洞察，從而可以帶來更快的突破。

零售

零售 行銷人員正在使用人工智慧來分析客戶行為、預測趨勢並大規模創建個人化內容。想像一下，行銷團隊可以根據社群媒體管道中的受眾情緒立即產生有針對性的廣告文案，或分析即時消費者回饋以隨時調整廣告活動。人工智慧幫助零售商以更聰明、更個人化的方式與客戶建立聯繫，而無需手動處理數字。

擔心人工智慧將取代人類工人是沒有根據的。相反，它可以提高專業知識，自動執行繁瑣的任務，並使專業人員能夠做出更明智、更快的決策。隨著人工智慧工具變得更加直觀，其影響力只會不斷擴大，讓每個人都能使用尖端技術。

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趨勢三：專業化 AI 模型的興起

第一批法學碩士引入了強大的、預先訓練的人工智慧系統，如 ChatGPT 和 Llama，展示了產生人工智慧的巨大潛力。但很快就發現，這些通用模型雖然令人印象深刻，但也存在一些嚴重的限制。

基礎法學碩士 (LLM) 接受過大量公開資料的訓練，但他們缺乏企業和行業特定組織獲得更深入的洞察、更聰明的問題解決和更快的創新所需的背景理解、領域專業知識和專有知識。它們的效果較差，在某些情況下甚至可能是錯誤的，或產生幻覺和捏造答案。而且由於他們不了解行業特定的術語、工作流程、合規法規和其他重要參數，他們也無法充分幫助組織解決特定的行業問題。

當今的人工智慧正在超越通用的法學碩士 (LLM)，並開始認識到在地化、專業化的人工智慧模型的必要性——特別是基於組織自身數據的模型。各組織逐漸意識到，人工智慧系統的價值取決於其處理的資訊的相關性。為此，許多組織越來越多地使用其獨特的專有資料對 LLM 進行訓練或微調，以創建更具相關性、更具洞察力且能夠提供真正商業價值的 AI 系統。

將基礎法學碩士的廣泛常識與組織領域的本地化和專業化法學碩士相結合的好處包括：

• • • • 行業特定專業知識 – 與在公共資料集上訓練的通用模型不同，根據公司獨特資料訓練的人工智慧可以提供針對其挑戰的精準見解。
      • 更明智的決策 – 專有資料（例如內部知識庫、客戶互動和銷售記錄）使人工智慧能夠產生植根於現實世界商業智慧的洞察。
      • 更好的安全和治理 – 本地 AI 消除了與基於雲端的資料傳輸相關的風險，確保遵守 HIPAA 等行業法規。
      • 加速創新 – 客製化模型不斷改進，根據即時組織回饋和不斷變化的行業需求提高其準確性。

人工智慧的未來將超越通用的法學碩士 (LLM)，還包括根據組織的獨特需求量身定制的本地化、專業化模型。當您在專有資料上訓練 AI 模型時，您可以獲得更準確的見解和更快的創新。

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群聯電子如何幫助您擁抱當今的 AI 趨勢

作為 人工智慧持續進步，這三個趨勢代表著向更在地化、更易於存取和更有效的應用程式的轉變。將人工智慧處理轉移到邊緣可以實現更快、更有效率的即時決策，同時使人工智慧工具更易於訪問，使更廣泛的專業人員能夠在日常工作中利用其功能。最後，以專有資料為訓練基礎的專業法學碩士的出現可以為組織提供更深入的洞察力、增強的解決問題能力和競爭優勢。

群聯電子在研發方面投入了大量資金，以使人工智慧更加普及且更具成本效益。我們的 aiDAPTIV+ 解決方案 使組織能夠在本地訓練人工智慧模型，從邊緣和機器人的物聯網設備到個人電腦、工作站和資料中心伺服器，確保資料安全，同時消除基於雲端的 LLM 培訓的高成本。

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