近期AI應用遍地開花，領導廠商以OpenAI與微軟兩者聯盟為代表，透過涵蓋每個人、每個裝置、每項內容的各式領域AI工具，影響和內容相關的所有職業，造就「會用AI的人，才有話語權」的新時代；此波大浪中，能掌握時機迅速發展出解決方案者，才能掌握這個市場。

文／石立康（工業技術研究院產科國際所研究經理）資料提供／《電腦與通訊》　圖片提供／ShutterstockAI、達志影像

▲此圖由人工智慧 (AI) 系統產生

生成式AI第三波資訊革命

近期全球在資訊革命方面有三波躍進：第一波發生在上世紀90年代，全球網路崛起，領導廠商以Wintel兩者聯盟為代表，透過PC與網路平台造就現有40億名全球用戶；第二波發生在千禧時代，由邊緣裝置接棒，領導廠商以Apple為代表，透過手機與物聯網造就現有217億台全球聯網裝置。

第三波就是近期AI應用遍地開花，領導廠商以OpenAI與微軟兩者聯盟為代表，透過涵蓋每個人、每個裝置、每項內容的各式領域AI工具，影響和內容相關的所有職業，造就「會用AI的人，才有話語權」的新時代；此波大浪中，能掌握時機迅速發展出解決方案者，才能掌握這個市場。

生成式AI 市場全貌

1 AI市場規模

全球市場至2028上看500億美元

生成式AI前2大區域市場：①北美②歐洲

關於生成式AI的全球市場規模，幾個研究機構如：Markets and Markets Research、Market.us、Precedence Research的估計大致相近，在2023到2028年間，全球市場會從約100億美元迅速上升到約500億美元，5年間年複合成長率在30%以上，屬快速成長階段（請參考圖一所示）。

目前生成式AI的最大區域市場為北美，佔全球1/3以上；次之為歐洲市場，略低於全球1/3；亞洲市場在全球佔比雖僅22.1%，但長期將是全球成長最快的區域市場；這也代表若台灣在此波生成式AI大浪中缺席，未來失去的市場機會將很可觀。


同時，全球生成式AI市場規模消長，與以下4個動態因素息息相關：

1 驅力

雲端儲存創新，讓資料更易存取，模型訓練更方便；AI跟深度學習的演進速度仍在快速推進；內容創作及具創意應用的市場需求興起。

2 限制

訓練資料準備的成本越趨高昂，資料獲取也開始有版權問題；生成內容偏差及不正確的相關議題探討；個人／企業資料不當運用，以及上傳雲端後造成機敏資料外洩的風險。

3 機會

大型語言模型在各類應用的部署明顯增加；企業（如電商）對商業合成影像的興趣及需求皆增加；通用機器學習所產生的能力，相比人類能力（如專業考試）已有明顯改善甚至超越。

4 挑戰

對生成式AI誤用在非法行為的關切；生成式AI模型的輸出品質穩定度如何維持；生成式AI在資料中心／超級電腦上運算複雜度的解決方案發展。

2 AI經濟潛力

產業營收增加前3名：①高科技②零售③銀行

企業功能營收增加前3名：①行銷銷售②軟體工程③供應鏈

知名企管顧問公司麥肯錫(Mckinsey)也在2023年6月發佈一份關於生成式AI經濟潛力的研究報告；McKinsey認為生成式AI將引領全球經濟營收增加，且可從「產業別」及「企業功能別」方面切入。

從全球「產業別」看受生成式AI影響，營收增加前3的產業分別為「高科技」、「零售」、「銀行」；而從全球「企業功能別」來看，營收增加前3名的企業功能分別為「行銷銷售」、「軟體工程」、「供應鏈」；此外2者間也存在著交互作用的特定熱區，如「銀行×客戶營運」、「銀行×軟體工程」、「高科技×軟體工程」、「教育×供應鏈管理」等。

3 AI白領賦能效益顯著

各類職業自動化潛能提昇可達8%

教育程度越高工作者，其自動化潛能可提昇越高

McKinsey報告也揭露另一項有趣事實：生成式AI對特定職業的自動化潛能提昇有明顯助益，如「STEM專業」、「教育及職業訓練」、「創意／藝術管理」、「企業／法務專業」、「辦公室支援」等；平均各類職業自動化潛能提昇可達8%。不同於傳統資訊技術，目前觀察到生成式AI對教育程度越高的工作者，相對其自動化潛能可提昇越高，具特別的「白領賦能」現象。

生成式AI對勞動市場影響

後續McKinsey在2023年7月，再行發佈一份生成式AI對美國未來勞動市場影響的研究報告。前一篇報告中已說明生成式AI對特定職業的自動化潛能提昇有明顯助益，其中「STEM專業」、「教育及職業訓練」、「創意／藝術管理」、「企業／法務專業」為排名前4大類職業，其自動化潛能提昇皆在10%以上。總體來說，平均所有職業自動化程度可以提昇到30%（如圖三中所示）。根據McKinsey的估計，單獨生成式AI一項技術，每年即可提昇美國勞動生產力0.5%∼0.9%，一直延續到2030年；在搭配其他自動化技術後，每年更可提昇美國勞動生產力3%∼4%（同樣延續至2030年）；效果可謂非常顯著。但在自動化程度及生產力提昇之後，是否可能會排擠到市場對特定職業的需求，造成特定白領工作的消失？

由於生成式AI僅是影響因素中的一項，很難就此單一因素下判斷。但McKinsey最終推估到2030年時，美國勞動市場各類職業消長情形（如圖四所示）。


McKinsey將工作依先前受疫情影響分成3類：具韌性且持續成長、暫時停滯但逐漸上升、受衝擊並減少。

1 具韌性且持續成長

「健康專業」、「健康協助」2類職業，受惠於美國人口老化問題，工作需求將大幅增加3成；「STEM專業」及「企業／法務專業」雖受惠於生成式AI大幅提昇自動化，但絲毫不影響其工作需求成長。

2 暫時停滯但逐漸上升

「營建工」目前在美因已嚴重短缺，未來受惠於美國對基礎建設的大量投資，工作需求仍將大幅提昇，缺工將更多。「創意／藝術管理」、「教育及職業訓練」雖受惠於生成式AI大幅提昇自動化，但工作需求成長仍表現不錯。

3 受衝擊並減少

「辦公室支援」、「客服銷售」、「食品服務」、「製造業」則是4類雖受惠於生成式AI大幅提昇工作自動化程度，但特定職業工作需求也呈現大幅或少量減少的情形。經統計美國勞動市場到2030年，此類職業將減少1,000萬個工作機會，影響甚大。

整體來說，美國勞動市場到2030年，「具韌性且持續成長」型將增加990萬個工作機會，「暫時停滯但逐漸上升」型將增加280萬個工作機會，「受衝擊並減少」型將減少600萬個工作機會。另有其他因素造成美國勞動市場的工作需求轉移，例如，對「淨零碳排」的政府／企業鉅額投資，將使大量工作需求從石油、能源領域轉移至綠電相關領域。

台灣勞動市場跟美國勞動市場狀況雖不盡相同，但主流趨勢如「人口老化」、「營建缺工」、「高科技人才不足」皆非常相似。

McKinsey對美國勞動市場的預測，亦適用於台灣勞動市場，這代表生成式AI可協助提昇台灣勞動市場的工作需求，特別是「STEM專業」、「企業／法務專業」、「創意／藝術管理」、「教育及職業訓練」4類重點職業；而由於本地勞動市場的「健康專業」、「健康協助」工作需求將增加，也應考慮發展相關生成式AI協助未來從業者。（原文標題：生成式AI產業應用發展）

閱讀完整內容