AI的進化  -  從「分析式AI」到「生成式AI」，再到「通用AI」

AI主要可分為「分析式AI」（Analytical AI）、「生成式AI」（Generative AI）和「通用AI」（Artificial General Intelligence）。

1.分析式AI（Analytical AI）

分析式AI（Analytical AI）主要透過對既有數據進行深度分析，以提供智慧判斷和精準預測。這項技術在商業領域中已展現出多樣且實用的應用場景。例如在電子商務中，分析式AI常被用於產品推薦系統，透過精準的數據分析，為消費者提供客製化的購物建議，從而優化行銷策略。

此外，分析式AI的應用範圍廣泛，包括：預測分析、圖像識別及語音辨識等多項任務。以行銷研究公司益普索（Ipsos）為例，該公司運用多種AI工具，如自然語言處理（NLP）、語音識別和圖像分析技術，在收視率測量、社群輿情分析等多個領域中創造價值。這些技術的導入不僅帶來創新的市場洞察，也能優化與受訪者的互動方式，實現流程自動化，顯著提升行銷研究效率與準確性。

2.生成式AI（Generative AI，簡稱Gen AI）

生成式AI（Generative AI），以OpenAI的ChatGPT為代表，其應用範疇擴展至原本被視為人類專屬的創意領域。通過深度學習和對大數據的深入分析與理解，生成式AI能夠創造出全新的、具有原創性的內容。

生成式AI的應用幾乎涵蓋了所有數位媒體形式，包括：文字創作、影片製作、音樂編曲以及圖像生成等。以往被認為只能依賴人類智慧與創造力完成的任務，現在都可以透過生成式AI實現。生成式AI不僅僅是簡單地重組或模仿現有內容，它能夠理解數據中的核心要素，並在此基礎上生成獨特且具創意的作品，顯示出其在創意領域的巨大潛力。

3.通用AI（Artificial General Intelligence，簡稱AGI）

隨著AI技術的迅速發展，一個更接近人類認知能力的通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）正在逐步實現。這種更高階的AI形式不再局限於特定領域，而是能夠像人類一樣靈活應對各種複雜任務。AGI的關鍵特徵在於其強大的多模態理解能力，能同時處理文字、圖像、視頻和音訊等多種資訊形式。

更值得關注的是，AGI通過網路連接和各類外部應用程式介面（API）的整合，能夠擴展其功能，獲取和處理更加廣泛的資訊與資源。這種與外部系統的無縫對接，賦予AGI處理更加多樣化和複雜任務的能力，進一步縮小了AI與人類智慧之間的差距，使其在未來有望成為各行各業的重要推動力。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）