- 27 6 月, 2025
- AI 專欄
生成式AI（Generative AI）正以驚人的速度重塑各行各業，從內容創作、客戶服務到產品設計，皆出現前所未見的自動化與創造力革命。進入2025年，生成式AI人工智慧不再只是科技巨頭的專利，中小企業也紛紛投入布局。本篇趨勢報告將解析生成式AI的技術發展、應用趨勢與產業影響，並提供企業導入的實戰建議，帶你掌握未來競爭力的關鍵。
生成式AI 是什麼？Generative AI 的技術演進
過去我們總覺得 AI 只是「幫忙分析數據的工具」，但現在，它開始「會創作了」。這就是生成式AI（Generative AI）的魅力所在！從寫文章、畫圖、作曲，到幫忙寫程式，生成式AI 的能力讓人驚豔，也讓各產業開始重新思考工作流程與創新可能。那它到底是怎麼做到的？跟以前的 AI 有什麼不一樣？這段我們帶你一一拆解。
生成式AI人工智慧的定義與應用特性
生成式AI（Generative AI）是一種「會創造內容」的人工智慧。和傳統 AI 只會分類、判斷不同，生成式AI 可以根據輸入的指令，自動生成新的文字、圖片、影片、語音、甚至程式碼。它學會的是「創造」而不是「選擇」。
你可以想像它像是一個受過大量訓練的創意助手，例如你輸入「一隻穿太空裝的柴犬」，它就能用學過的圖像風格來創造出前所未有的畫面。不只是玩具，這項技術已經廣泛應用在行銷文案生成、客服自動回應、設計草圖構圖、甚至藥物分子模擬上。
它的關鍵特性包括：
- 能根據學過的資料，產生「沒看過」的創新內容
- 可跨領域應用：語言、圖像、音樂、設計等
- 具備模仿人類創作風格的能力
從機器學習到生成式模型的技術演進
台灣很多人認識 AI，是從「機器學習」開始。早期 AI 透過給系統很多有「標籤」的資料（例如：這張照片是狗、那張是貓），讓它學會怎麼判斷。這就是所謂的「分辨式 AI」（Discriminative AI）。
但生成式AI的出現，是一種根本性的轉變。它不只是分辨，而是能自己「創造新內容」。這背後的技術進展包含：
- 無監督學習：用沒有標籤的資料去學習整體模式
- 強化學習：讓AI學會自我優化，選擇更好的輸出結果
- 自回歸語言模型：例如 ChatGPT 的 GPT 模型，逐字生成符合上下文的句子
從只能辨識到能創造，生成式AI 的發展就像 AI 的「進化2.0」。
Generative AI 核心技術：Transformer、GAN、LLM
生成式AI 的爆發，離不開三大關鍵技術：
- Transformer 模型：這是目前語言模型（像 ChatGPT）最核心的架構。它透過「注意力機制」來理解語句裡每個詞之間的關聯，讓語言理解更精準、生成更自然。
- GAN（生成對抗網路）：這種技術在圖像生成上很強大。它透過「一個創造假圖、一個判斷真假」的對抗方式，讓 AI 生成的圖片越來越像真的。例如 DeepFake 就是 GAN 的產物。
- LLM（大型語言模型）：像 GPT-4、Claude、Gemini 都屬於這一類，它們用幾百億、甚至數兆字的文本資料訓練而成，讓 AI 能理解語言邏輯並進行自然的對話與創作。
這三項技術，是推動生成式AI 實用化與普及化的核心引擎。
生成式AI 與傳統 AI 最大的差異是什麼？
簡單來說，傳統 AI（如分辨式 AI）是在「判斷這是什麼」，而生成式 AI 是在「創造新的東西」。
舉個例子：
- 傳統AI會告訴你：這張圖片是「一隻狗」。
- 生成式AI會幫你畫出：一隻「從沒看過的狗」，可能還會穿著太空衣、在火星散步。
這背後的本質差異是：
- 分辨式 AI 需要大量有標籤資料，來訓練分類模型。
- 生成式 AI 更依賴無標籤的大型資料庫與模型自我學習，模仿甚至創造新內容。
生成式AI 的創造力，也讓它成為內容創作者、設計師、程式開發者、行銷人員的強大工具，真正從「輔助決策」進化為「輔助創作」。
生成式AI 2025 年全球應用趨勢總覽
2023 是生成式AI爆發元年，2024 是測試與整合的一年，而 2025，將是應用全面落地的時代。從 AI 客服、內容創作到醫療診斷，生成式AI 不只是科技圈的新寵，而是實打實地在各個產業發揮效益。現在就帶你快速盤點目前最火的應用趨勢與關鍵佈局，看看哪些領域正被顛覆，哪些企業已經走在前面。
Generative AI 在各產業的成長曲線與投資熱潮
生成式AI 現在就像十年前的智慧型手機產業，正在以驚人速度擴張。根據麥肯錫、Gartner 等多份國際報告指出，到 2025 年全球將有超過 50% 的企業正式導入 generative AI 解決方案，不只是實驗，而是導入日常營運流程。
在投資市場上，AI 新創已成為風投資金的主戰場。從 OpenAI、Anthropic 到 Midjourney、Runway，生成式AI 領域的募資金額動輒數億美元。而 Google、微軟、Meta 也紛紛加碼內部 AI 訓練與模型部署，像 GPT-4、Gemini Ultra、Claude 3 Opus 都已展現極高的商業潛力。
台灣這邊也開始跟進，不少 SaaS 新創、行銷科技公司、客服軟體業者，紛紛搭配 LLM 開發自家 AI 應用，期望搶下這波產業紅利。
生成式AI人工智慧在醫療、金融與設計的突破應用
說到實際落地應用，以下三個產業目前最具代表性：
- 醫療健康
生成式AI 可協助解讀醫學影像、預測疾病風險、甚至輔助藥物分子設計。Google 的 MedLM 模型、台灣智慧醫療新創 iDr.AI、皆已應用於臨床輔助診斷，減輕醫護工作負擔。
- 金融服務
AI 理財機器人不再只是選基金這麼簡單，現在結合生成式AI，可以根據客戶資產結構、風險偏好，自動生成個人化的投資建議報告。花旗銀行、永豐金也都在測試自動化的 AI 投資顧問系統。
- 藝術設計與廣告行銷
Midjourney、Runway、Adobe Firefly 這些 AI 設計工具，大幅降低進入門檻。很多設計師、品牌行銷團隊，用 AI 快速產出圖像草稿、影片腳本、社群貼文圖卡，創作速度直接翻倍。
從 B2B 到 B2C，生成式AI 如何改變商業模式？
2025 年開始，生成式AI 不再是科技巨頭的專利，越來越多 B2B、B2C 業者投入應用開發，改變原有的商業流程：
- B2B 端：企業導入 AI 知識庫、內部文件問答系統，加快內部培訓與知識傳承（像 Welly、趨勢科技導入 RAG 結構的內部系統）。
- B2C 端：AI 聊天機器人變得更「擬人化」，電商平台、銀行 App、保險公司官網紛紛上線「可對話式 AI 客服」，提供 24/7 自動化服務，減少人力客服支出。
甚至也出現「AI 訂閱服務」的新型態商業模式，例如 AI 寫作平台、AI 影片剪輯、AI 履歷代寫平台，都採 SaaS 形式收費，逐漸建立可擴展的現金流。
結合 RAG 技術，生成式AI 解決知識檢索新痛點
生成式AI 雖然強大，但它也有「知識過舊、不可控」的問題。這時候，就輪到 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術出場。
簡單來說，RAG 就是讓生成式AI「先查資料再回答」，不再只靠模型記憶。它結合資料檢索（像搜尋引擎）＋語言生成（像 GPT），讓回應更準確、更即時。
舉例來說：
- 金融業可以讓 AI 根據最新匯率、利率、財報數據做出回答；
- 教育平台可用 RAG 建立教材知識庫，學生問問題時，AI 可以直接引用最新課綱或老師筆記內容回答。
這類「AI 知識助理」未來將大量出現在企業知識管理、客服系統、教育學習等場景，成為新一波的生成式AI創新模式。
企業導入 Generative AI 的5大關鍵策略
生成式AI正快速成為企業競爭力的關鍵武器，導入時的策略規劃變得比選工具還重要。很多企業以為「裝一個ChatGPT」就叫AI轉型，結果卻常卡在資料散亂、流程未整合、內部沒共識。這一段要帶大家實際盤點企業該怎麼部署生成式AI，從基礎建設到組織文化，一步步扎穩根基、放大效益。
策略1、盤點內部資料資源，為生成式AI建構數據基礎
生成式AI的輸入關鍵就是「資料」，但很多企業最大問題是：有資料卻找不到、格式不一、甚至沒有清理過。導入前第一步，就是盤點哪些資料對AI有用，像是：
- 客戶服務對話紀錄
- 銷售提案與簡報
- 教育訓練教材、內部SOP
- 常見問答文件（FAQ）
這些資料若能清理好，轉成可讀格式（如CSV、TXT、PDF等），未來無論是建立知識庫、做RAG檢索輔助，或訓練自有模型，都會事半功倍。建議可成立資料清理小組，先從1-2個部門試跑，找到標準流程後再擴大範圍。
策略2、從客戶服務到行銷內容，自動化流程全面升級
生成式AI 最大的價值就是自動生成內容，這不只限於「寫文案」，其實在企業內部很多流程都可以搭配AI「半自動」處理，例如：
- 客服：自動回應80%以上重複問題，節省人工客服壓力
- 行銷：自動撰寫廣告文案、社群貼文、SEO 文章草稿
- 銷售：幫業務快速產出簡報初稿或提案範本
- HR：協助生成面試問題、撰寫職缺說明、設計內訓內容
這些應用不見得要「全交給AI」，但可以極大減少人工操作時間，把人力釋放出來專注在策略與創意上。
策略3、導入生成式AI 工具：選擇開源或雲端平台？
台灣企業導入AI時常會卡在工具選擇，最常見問題是：「我要自己建模型？還是用外部平台就好？」
這要看你公司的IT資源與預算狀況，建議可以從這三種模式做選擇比較：
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模式 |
優點 |
缺點 |
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第三方雲端平台（如 ChatGPT、Gemini） |
快速上手、不需建置伺服器 |
資料儲存風險、客製化有限 |
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開源模型部署（如 LLaMA、Mistral） |
高度客製、資料留在內部 |
技術門檻高、維運成本高 |
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混合方案（API串接＋知識庫） |
彈性高、可控性強 |
初期整合成本較高 |
對中小企業而言，可從雲端平台先行測試、打造MVP，再決定是否建構內部專屬系統。
策略4、組建 AI 專案團隊，打造跨部門的協作力
AI 專案不能只是IT部門的事，尤其是生成式AI牽涉到資料、內容、業務邏輯、客戶體驗等多面向，一定要拉進跨部門參與。
一個理想的 AI 專案小組，建議包含：
- PM：協調流程與進度管理
- 工程師／AI 顧問：實作與模型評估
- 資料主管／MIS：提供企業資料來源
- 行銷／客服／業務代表：定義實際應用場景
- 法務或資安代表：控管風險與授權問題
小組成立後，建議從單一痛點開始試行（例如：AI客服），用小勝帶動組織內部信心。
策略5、建立風險控管與倫理規範，確保生成式AI正向發展
導入生成式AI，不只要看功能，更要注意風險與道德規範。建議從以下三個面向著手：
- 資料來源合法性：使用內部機密資料前，要訂立權限與加密政策，避免AI外洩公司敏感資訊。
- 內容審核流程：AI產出的文字或圖片需設立「人類審稿」制度，避免錯誤、偏見或不當資訊外流。
- 內部使用守則：針對 AI 工具設立使用原則，例如哪些部門可用、哪些資料可上傳、回應是否代表公司立場等。
這些規則雖然麻煩，但可避免未來踩雷，更有助於企業在 AI 應用上「穩中求快」。
生成式AI 對工作與人才的影響
當生成式AI走入職場，不再只是輔助工具，而是實際參與創作與決策流程時，工作角色的定義就開始改變了。很多人擔心被AI取代，但事實上，「懂得如何與AI合作的人」，才是真正的未來人才。這一段我們來看，哪些職位會受到衝擊、創意工作如何轉型，以及企業和員工應如何培養AI時代的職場競爭力。
哪些職位將被 generative AI 重塑？哪些將被取代？
生成式AI 並不是單純的「替代工具」，它更像是重新設計流程的「效率加速器」。根據麥肯錫報告，到 2030 年全球將有 30% 工作內容被 AI 重構，以下是幾個變化明顯的職位：
容易被部分取代的工作：
- 行政助理、資料輸入人員：重複性高，AI可處理文書流程
- 初階客服：大量重複問答可由AI對話系統處理
- 基礎內容撰寫者（如商品描述、標題撰寫）：生成式AI已可自動完成
被「重塑」的工作：
- 設計師／文案人員：從產出者轉為「創意指導」與AI協作角色
- 企劃／行銷人員：將更重視 prompt 設計能力與策略導向
- 資料分析師：結合AI生成報告、圖表與模型解釋，提高效率
關鍵不在於「AI會不會取代你」，而是你能不能「運用AI提升你的角色價值」。
AI輔助創作成為新常態，創意工作者如何轉型？
對創意工作者來說，生成式AI一開始確實像是一種威脅——會寫文案、會畫圖、會做影片，這不就搶飯碗了嗎？但實際上，AI 更像是「創作助理」。你只要輸入關鍵字或描述，AI 就能幫你快速生成草圖、腳本或視覺參考，讓創作效率提高很多。真正的挑戰變成：你能不能定義一個好的創作目標與風格？
創意人員該具備的轉型思維包括：
- 擅用Prompt（指令語言）與範例溝通，提升AI產出品質
- 強化策展與審美能力，從產出轉向選擇與調整
- 學會多工具整合，例如 Midjourney + Photoshop，或 ChatGPT + Canva 協作流程
會用AI創作的設計師，會成為下個世代的「超級自由工作者」。
未來職場所需的AI素養與跨域技能
在生成式AI時代，光懂得操作電腦、會寫PPT還不夠了，企業開始尋找的是「有AI素養、能整合跨域能力」的人才。具體來說，以下三類技能將變得愈來愈重要：
- AI操作與理解能力
懂得怎麼使用生成式AI工具（如 ChatGPT、Gemini、Notion AI），會設計Prompt、能讀懂生成內容邏輯，甚至能簡單整合API進行自動化，是未來的「基本能力」。 - 跨領域整合力
行銷懂資料分析、客服懂內容生成、HR 懂系統導入。不是每個人都要成為工程師，但要能與AI開發者溝通並轉化業務需求。 - 批判與倫理思維
面對 AI 生成內容的偏誤、版權疑慮、資安風險，要有「獨立判斷與篩選」的能力，這將成為AI時代最不可取代的人格特質。
學校與企業培訓部門也應跟上腳步，從技術培訓跨向「AI時代的問題解決力養成」，不只是教工具，而是教「與AI共創的思維」。
搶占先機！企業應如何規劃生成式AI藍圖？
生成式AI已經不是未來式，而是現在進行式。對企業來說，最怕的不是跟不上技術，而是「跟錯方向」、「投入沒效果」。與其貿然導入新工具，不如從戰略高度開始思考，該導什麼、何時導入、導入後怎麼落地，才能真正把生成式AI轉化為競爭優勢。本段就來談談企業在規劃 AI 藍圖時，應該思考的三大重點。
評估企業內部AI應用潛力與導入時機
每間企業的AI成熟度不一樣，不是人人都適合一次建完完整AI系統。建議先從以下幾個面向盤點內部潛力與導入時機：
- 重複性高的流程，例如客服回覆、月報產製、簡報撰寫、內部資料整理等，適合導入生成式AI來降低人力成本。
- 資料基礎的完整度。若企業已有大量內部SOP、產品知識、客服紀錄，表示具備轉為知識型AI應用的基礎
- 部門的接受度與實驗文化。可先挑選願意嘗試、彈性高的部門（如行銷、客服、業務）做為試點，再逐步擴大。
導入時機上，建議採用「小規模試行 → 成效驗證 → 複製擴張」的模式，避免一開始就打造全公司型AI平台而導致資源分散、成效難追。
建立 AI 驅動的創新文化與決策機制
技術永遠不是最大問題，組織文化才是真正的關鍵。生成式AI的價值在於改變工作方式，若仍用舊有的績效標準看待，可能會壓抑員工探索與創新。
企業可從以下方向推動文化變革：
- 設立內部AI實驗專案或創意提案獎金，鼓勵各部門提出生成式AI的應用想法並試行
- 定期舉辦AI應用分享會、Prompt競賽、內訓工作坊，提升實際操作與意識普及
- 建立明確的AI使用規範，例如工具清單、資料上傳授權、生成內容審核流程
此外，企業也應調整決策方式，例如讓AI提供的內容、預測或建議作為會議討論的參考依據，進一步讓AI成為參與式夥伴，而非只是「工具人」。
善用政府與產業資源，加速生成式AI佈局
生成式AI雖然技術門檻高，但企業導入不一定要從零開始。台灣目前已有多項公部門與產業資源可協助企業加快進程：
- 政府計畫方面，包括經濟部技術處、中小企業處所推動的數位轉型與AI應用補助，例如 SBIR 小型企業創新研發計畫，以及「數位轉型加速器」方案，都能提供顧問輔導與工具導入的經費支援。
- 第可加入產業公協會、商會或聯盟組織，例如台北市電腦公會、工商協進會、數位產業總會等，參與AI講座、技術培訓與業界媒合機會。
- 建議企業可與在地AI新創或顧問合作，如Solwen、iKala、KKLab等，依據實際需求量身打造AI應用系統，比起自行開發更具時效與彈性。
透過善用這些外部資源，不僅可降低導入門檻，也能有效減少試錯成本，讓企業更快在生成式AI時代搶得先機。
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生成式AI常見3個QA
Q1：不會寫程式也能用生成式 AI 嗎？
完全沒問題！現在大多數生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Notion AI、Canva AI、Runway ML 等）都採用「無程式碼操作介面」，設計上就是為了讓一般人也能使用。你只需要用自然語言輸入需求（稱為 Prompt），AI 就能產出文字、圖片、影片等內容，無須寫任何一行程式。不管是學生做報告、上班族寫提案、設計師找靈感，甚至中小企業主做社群貼文或產品介紹，都能派得上用場。
Q2：AI 生成的圖文可以直接拿來商用嗎？
可以，但要特別注意授權問題。
有些 AI 工具產出的內容（如 Midjourney、DALL·E、Stability AI）在使用條款中會提到是否允許商業使用。建議使用前先查清楚平台授權政策，特別是是否含有訓練資料來源不明或風格模仿真人設計者的情況。若你打算把 AI 圖片用在廣告、包裝設計或出版物中，最好選擇標明「可商用」的工具，或自行再進行後製調整，避免侵權風險。
Q3：生成式 AI 會不會取代我的工作？
AI 確實會取代一些重複性高、規則明確的工作（如基礎文案撰寫、初階數據分析、客服問答），但它無法取代會「善用 AI」的人。真正的競爭力在於：你懂得如何運用 AI 幫你加速流程、釐清思緒、開拓創意，並把 AI 生成的結果轉化為有價值的輸出。未來的職場不是人和 AI 搶飯碗，而是「人＋AI」的新型合作模式。學會與 AI 協作，才不會被淘汰。
Q4：有哪些產業最早受益或受到衝擊？
目前最受益的產業包括：
- 行銷與內容產業：文案、海報、影片初稿能快速生成。
- 設計與創意產業：概念草圖、靈感構圖、配色建議等都可用 AI 補助。
- 教育與教學：客製化教材、互動練習題、學生作業輔助。
- 軟體工程：程式碼補全、錯誤排查、技術文件撰寫。
但同時，這些產業也可能因工作流程改變、需求轉型而受到衝擊。適應變化、擁抱工具，是關鍵生存法則。
Q5：要怎麼開始學會使用生成式 AI？
以下是三步驟快速上手法：
第1步、選一個工具開始練習：建議從 ChatGPT、Notion AI、Canva AI 等門檻低的工具開始。
第2步、練習寫 Prompt（提示詞）：多嘗試不同表達方式，學會引導 AI 產出你要的結果。
第3步、訂閱免費課程或關注教學資源：像是 YouTube 教學、AI 練功社群、或線上工作坊，能快速建立基本觀念。
記住，不需要一次學很多，從你的日常需求開始用，學得快又有成就感！
