生成式AI 市場快速發展，投資規模與廠商數量仍急劇增加，市場抱持高度期待與信心，生態角色競合也更加激烈。資策會產業情報研究所（MIC）產業顧問韓揚銘表示，根據MIC調查，2024年台灣 五大行業有採用生成式AI意願或相關行動的比率已達19%，金融保險業高達25%、製造業22%居次。
面對生成式AI正在快速改變每間公司的流程、產品創新、商業模式與生態，企業除了須能即時掌握生成式AI應用發展，也應思考如何導入來提高效益，並快速識別導入的手段與目的，而企業可依據生成式AI的三種不同應用型態，進一步思考新興產品與服務。
資策會產業情報研究所（MIC）近期舉辦第37屆MIC FORUM Spring《智賦》研討會，17日聚焦生成式AI產品應用型態發展，分析AI引發的資安 風險與網路 攻擊，衍生出的防護發展。
綜覽生成式AI產品與服務，資策會MIC歸納出三種形態，最常見的是功能嵌入（Feature Embedding），以單點AI功能嵌入方式提升流程效率，如重點總結工具、協助回覆訊息等，整個流程以人為主導，部分關鍵決策點才運用生成式AI。
第二是人機協作（Copilot ），應用檢索增強生成（RAG）技術，隨時取得最新資訊並即時反應，並且多模態能力將大量運用到Copilot型態產品，以無縫接軌互動方式，如貼身助手般協助人完成工作。最後是AI代理（AI Agent），具有AI能力，可高度代理人類工作，也是邁向通用人工智慧 （AGI）的階段性成果，AI代理甚至可多角色執行不同工作任務 ，一同促成共同工作目標。
資策會MIC產業顧問韓揚銘表示，這些不同應用形態展示出生成式AI在提高工作效率、增強用戶體驗與推動創新的巨大潛力與商機，預期將顛覆軟體產業與許多既有流程，改變產品設計模式，增加溝通介面 、工具連結等需求，揭示未來資訊系統演變的方向。
生成式AI的潛力無窮，實踐上卻有許多挑戰。韓揚銘表示，即使系統有不同的服務模式，要建立生成式AI系統仍有許多難題，包含建立可信任AI機制、對應新舊軟體的工程挑戰、遵循全球AI監管治理政策。生成式AI的影響也帶來許多議題思考，在提升生產力與產值、提供淨零轉型數位 工具的同時，也衝擊人們就業市場，帶來能耗等問題。長遠來看，生成式AI是否能穩健發展，將取決於未來如何平衡技術創新與社會信任、經濟效益與環境責任，以及遵守日益嚴格的AI政策法律框架。
