麥肯錫報告指出，銀行、高科技和生命科學產業受生成式人工智（AI）影響最大；圖為Open AI示意圖。（示意圖／美聯社提供）麥肯錫提供的報告顯示，銀行、高科技和生命科學產業受生成式人工智（AI）影響最大、獲益也最多，若AI技術得以全面實施，全球經濟每年增加2.6兆至4.4兆美元的GDP，這等同於增加一個生產力規模、相當於英國的全新國家。
溫怡玲表示，ChatGPT之類的生成式AI並非橫空出世；圖為Open AI示意圖。（示意圖／美聯社提供）人工智慧科技基金會執行長溫怡玲表示，ChatGPT之類的生成式AI並非橫空出世，AI一詞早在1956年就有科學家提出，並且相信能夠讓電腦模仿人腦思考邏輯。直到現在，隨著數據、算力等各種條件到位，透過機器學習（Machine Learning）等技術發展應用，使得人工智慧發展突飛猛進。而2022年AIGC的出現，更使得AI應用門檻降低，在不同產業快速出現愈來愈多的創新應用。
清大計量財務金融學系副教授韓傳祥表示，AI的出現改變了許多產業的工作模式，運用最多的是在行銷和銷售、產品和服務開發以及服務運營，以演算法處理大量的歷史資料，並從中找出資料的模式，讓電腦系統執行複雜的任務。舉例來說，金融業也導入了機器人理專的概念，以演算法產生策略，並設定投資目標、風險管理以及再平衡機制，建構低成本的投資組合，達到優化投資效益的目的。
專家指出，在AI世代，機器學習求快更求準；圖為Open AI示意圖。（示意圖／美聯社提供）國內高頻交易龍頭地位的威旭資訊，在8年前就大量採用機器學習，制定交易程式，創辦人曾永泉指出，「天下武功為快不破，但必須快狠準！」，高頻交易商除了在乎快，也在乎又狠又準，過去的年代，主要是透過經驗和人工去慢慢的嚐試。在機器學習技術上線後，則更進一步改用AI來提高研發速度，不過如何訓練機器精準學習就是關鍵！曾永泉強調，在機器學習的數據資料並非越多越好，未經篩選或定義清楚的數據屬於品質不良的資料，反而會影響機器的判斷，尤其是金融交易資訊，充滿了各種真真假假的訊息，一股腦餵給機器，不是訓練失敗，就是過度擬合（over fitting），導致訓練時看似呈現出良好的結果，等實際應用時就失準了。
麥肯錫報告顯示，全球經濟「靠AI」年增4.4兆美元；圖為Open AI示意圖。（示意圖／美聯社提供）曾永泉說，目前大數據資料庫很大，但是也很雜亂，有些訊息缺乏系統性的定義和整理，導致雜訊很多，所以要想讓AI發揮到淋漓盡致之前，得先確保給機器正確的資料，才能降低風險，提高良率，因此在AI世代，機器訓練除了求快之外，還得求好，也就是得不斷除錯，才能精準運用，發揮綜效。
溫怡玲表示，根據全球各大研究機構預估，AI的應用發展仍在起步階段，而人才依舊是產業發展的關鍵，特別是跨領域人才。更值得注意的是，由於AI對於社會及產業的影響極為深廣，而且人機協作將成為未來工作常態，因此更需要具人文思維與社會科學研究的專業人才投入，才能使得人類享受AI帶來的便利與福祉，並及早預防AI可能的傷害。
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