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AI熱潮，GCP AI在未來的趨勢與發展

Google雲端平台導入生成式 AI，會帶來哪些優點與挑戰

Google Cloud在AI的道德與社會議題上的立場

Google不追求人工智能應用原則

AI熱潮順風車，探討Google雲端的Generative AI與BigQuery巨量資料分析服務

一、AI熱潮，GCP AI在未來的趨勢與發展

世界正在進入一個全新世代，2023 AI人工智慧技術近年來加速企業數位轉型的步伐，同時Google雲端平台(GCP)也正加速拓展雲端應用上的功能。生成式AI (Generative AI)，正如火如荼崛起，這項技術讓機器學習模型能夠研究歷史數據的模式，並透過深度學習技術生成全新的產品，這些產品可以是文字辨識、圖像辨識、音訊辨識、影片辨識、程式碼、各種設計、行銷素材等。生成式AI是一種革命性的新技術，它的應用已經橫跨了內容創作、客戶體驗、產品開發與服務創新等領域。

一股AI熱潮改變大家的生活和工作方式，AI智能與自動化正變得無所不在。在這股熱潮之下，Google雲端平台(GCP)的AI工具的趨勢與發展也非常受到各大企業矚目和應用。

Google AI工具走進智能化的未來，BigQuery巨量資料分析服務與Vertex AI應用Google雲端為開發者、企業和政府帶來新生成式AI，不僅是一個功能強大的AI平台，更是一個全面的解決方案，集成了各種工具和服務，其中包括Vertex AI、PaLM API、MakerSuite、BigQuery等。

Vertex AI 是Google Cloud 的機器學習平台，用於訓練和部署ML模型和AI應用程序，以更有效率的方式自動化處理、標準化和管理機器學習專案。大規模訓練、測試、監控、部署及管理機器學習模型，藉此減少工作實際維護模型效能所需要的工作程序，讓數據資料學家和機器學習工程師得以專注於開發創新程式碼的工作。

而PaLM API和MakerSuite則是GCP提供的工具，讓開發者能更便利地使用原型設計和構建生成式 AI 應用程序。

• PaLM API

是Google大型語言模型，用於各種應用程序，能夠為開發者輕鬆提供優化模型，像是「內容生成」、「聊天」以及「摘要」、「分類」優化通用模型。

• MakerSuite

能夠讓開發人員快速輕鬆地使用原型設計的工具，簡化工作流程的工具，透過MakerSuite功能，能夠迭代提示、使用合成數據增強數據集，並且輕鬆調整自定義模型。除此之外，還可以允許把準備好的轉向代碼，導出您想選擇的語言和框架，例如Python和Node.js中的代碼。

• BigQuery

是提供巨量資料分析服務，且能夠自動調度運算資源的功能，是個無伺服器的企業資料倉儲，它能夠處理龐大的數據量，依據工作負載需求，即時擴充運算資源，並利用AI來提供快速精準的分析結果，不僅可以獨立運行，也可以與Vertex AI一起使用，以支援更廣泛的AI應用。

二、Google雲端平台導入生成式 AI，會帶來哪些優點與挑戰

GCP導入生成式AI的一個主要優點是，它可以自動創造優化新內容，這將大幅擴大AI的應用範疇。如前面所提到的在設計領域，生成式AI可以自動創建新的設計方案，在娛樂領域，它可以創作新的音樂和劇本。

然而，生成式也帶來了挑戰，如何確保生成的內容的品質，以及如何防止AI創造虛假或有害的內容，目前仍持續研究這項問題，並開發相應的解決方案

優點：

1.多功能性：

生成式AI採用基礎模型，可以執行多任務和立即可用的工作，例如：匯總、問與答、分類等。

2.少量流程訓練：

減少訓練量，能夠以極少的範例資料針對指定用途調整基礎模型。

3.改善客戶體驗：

生成式 AI 可以透過即時通訊和搜尋體驗改善客戶互動體驗。

4.深入分析資訊：

生成式 AI 能夠處理大量內容，利用文字、圖片等格式生成深入的分析資訊。

5.多元AI產品組：

用戶可以輕鬆與應用程式互動、自訂及嵌入基礎模型，不需要深入了解機器學習的算法、理論或實作細節，例如：Vertex AI 和 Duet AI。

6.大數據資料分析：

Google在資料分析與應用方面是領先者，提供了多種工具和服務，如 Dataflow、BigQuery、Storage、SQL、Vision AI等，幫助企業進行數據分析。

挑戰：

1.商業模式：

隨著AI技術的快速發展，找到能夠長期穩定獲利且符合環境ESG績效指標的商業模式是一大挑戰。

2.基礎架構：

生成式AI的運算需要大量的資源，如果軟硬體整合效率不佳，會導致運算和資料傳輸的資源浪費。

3.大數據：

生成出的結果質量很大程度上，依賴於資料的質量和數量，資料的多元複雜性、品質維護、隱私問題
和資料偏差都是生成式AI未來的挑戰。

三、Google Cloud在AI的道德與社會議題上的立場

Google Cloud明確表示，他們致力於推動AI的負責任發展。這包括尊重隱私、確保AI的公平性、以及讓AI的決策過程更為透明等。

Google人工智慧應用原則：

1. 有益於社會
2. 避免製造或強化不公平的偏見
3. 構建並測試安全性
4. 對人負責
5. 納入隱私設計原則
6. 堅持科學卓越的高標準
7. 可供符合這些原則的用途使用

這些原則規定了Google如何開發和使用AI。這些原則的目標就是要確保AI的發展能帶來社會效益，而不是損害人類的利益。

四、Google不追求人工智能應用原則

1. 會造成當下或是未來整體危害的技術， 若存在重大損害風險，會評估收益遠大於風險的情況下採取行動，並建立適當的安全限制措施。
2. 主要目的或實施會導致當下或未來造成人員傷害的武器或其他技術。
3. 違反國際公認規範收集或使用信息進行監控的技術。
4. 目的違反泛接受的國際法和人權原則的技術。

以上這些原則，會隨著在這個領域的經驗變化，會持續變化更新。

凌羣提供