生成式AI在全球掀起熱潮，工研院10月19日舉辦第十二屆院士會議，聚焦「生成式人工智慧（GAI）」對台灣的影響、商機與人才培育等議題進行討論。工研院院士認為，GAI潛力大，是台灣產業不可錯過的機會，應善用台灣ICT整合優勢全力推動。同時，院士們也呼籲落實AI的管理，並借鏡歐盟、美國等國作法，積極應對AI帶來的智權、人才、社會等議題。期透過GAI協助產業升級或創造新的商業模式，成為台灣的新競爭優勢。
三路搶進AI市場，強化台廠競爭力
工研院院士會議今年主題為「以GAI引領變革：挑戰與機遇」，對於台灣應如何掌握GAI商機，院士們建議：
- 從發展「跨產業通用型GAI」開始，也就是優先發展風險可控、效益明顯的AI應用，例如企業客服互動系統、公司內部資料庫運用，或是在醫療數據出現異常時，自動示警。
- 針對台灣優勢產業，例如製造業、醫療產業，搭配微型化的AI模型，以及企業內部自建的大型語言模型（Large Language Model, LLM），積極發展「產業專用型GAI」應用，降低成本、提高企業機密安全性，進而增進產業競爭力。
- 因應國情，發展適合台灣的「在地化GAI應用商業模式」並走向國際，例如結合物聯網（IoT）積極開發高齡社會的應用科技;或者瞄準廣大華人客群，發展以繁體中文GAI為主的AI技術，充實中文資料庫，藉此搶攻全球商機。
院士們也建議，宜儘快立法以落實AI的管理，同時考量GAI強大的運算能力，網路數據中心的水電用量也大，台灣可借鏡歐盟、美國做法，宜規範設備能源效率及水資源回收與再生。此外，也提醒政府對AI的道德與倫理規範，或全民對AI的正確認識與使用方式等，需要規劃完整的策略與教育宣導。
工研院部署GAI三面向：AI技術、AI產業發展、AI人才培育
工研院院士也建議工研院應聚焦「產業AI化」及「AI產業化」，並從中推動三大面向，包含深化AI技術、協助產業AI化、培育AI人才。在深化AI技術方面，工研院可發展大型語言模型微型化，並應用到特定的邊緣運算，如製造業及醫療產業;由於AI伺服器與高效能運算使得散熱需求不斷攀升，工研院應發展散熱科技與材料技術結合之創新技術，解決目前GAI等高速運算耗能量極高的問題。此外也可發展文字到影像的合成影像技術，以及資安相關技術應用等。
在協助產業AI化方面，院士認為，AI可以很快改變企業的競爭力，有鑑國內企業大都少有深入使用Open AI的經驗，工研院應儘速成立一個GAI企業服務團，聚焦ChatGPT的應用，除了進行技術研發，也要攜手企業快速發展雲端AI，將海量資料轉化為強大的生產力工具，進而提升企業的韌性和競爭力。目前企業的AIoT是將資料可視化、做成圖表，未來GAI若能運用語音、人性化的回答問題，將可大幅改善企業經營，強化製造業、醫療產業能量。
針對AI人才培訓迫切性，院士們建議工研院應成立GAI專責部門，統籌研發資源，招攬及培育人才與專家。尤其現在少子化，人才是所有企業都碰到的困境。此外，必須導入產學合作，很多新科技都源自於學界，工研院要強化與學界的交流，擴大領域及應用的廣度，利用企業的領域知識（Domain Know-how），共同發展應用技術。
院士們認為，建立優質、有效、大量的資料庫是GAI能否成功的關鍵。建議政府可將台灣獨特的資料轉化為AI模型廣泛應用，包括內政部、交通部、農業部及衛福部等部會的相關資料，均可建立資料準備、接收機制，擴大GAI的多元應用。