從生成式AI到ReGenerative AI：企業如何兼顧創新與永續？
生成式AI熱潮席捲全球，2025年成為企業轉型與創新的核心驅動力。台灣人工智慧實驗室於1月22日舉辦了2025台灣AI產業年會，吸引超過三百位來自各產業領域的業界專家與領袖代表齊聚一堂，共同探討AI技術的最新發展與應用。年會活動內容豐富多元，序幕由台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾率先揭開，他以精彩的開場演說，為與會者帶來深具洞見的產業趨勢剖析與前瞻思考。
在快速演進的生成式 AI 賽局中，我們見證了從 2023 年生成式 AI 應用在各行各業的大爆發，到 2024 年各國開始關注 AI 監管，歐盟率先通過 AI 監管法(EU AI Act)，延續其在 GDPR 方面的領導地位，美國則緊隨其後，發布 AI Bill of Rights，強調人工智慧發展的透明性與責任。隨著 2025 年的到來，全球關注的核心議題將聚焦於如何讓高耗能的生成式 AI 符合 ESG 永續發展目標，邁向「永續 AI (ReGenerative AI)」。
這正是台灣人工智慧實驗室自成立以來秉持的核心理念——提供「永續、可信任、負責任的」AI 解決方案，不僅符合國際監管法規的趨勢，更是台灣憑藉軟實力邁向全球舞台的關鍵契機與挑戰。
ReGenerative AI：永續 AI 的核心價值
永續 AI (ReGenerative AI) 是 生成式 AI (Generative AI) 與 ESG (環境、社會、公司治理) 兩大主軸的結合。在重視 AI 對環境與社會影響的前提下，ReGenerative AI 持續推動生成式 AI 技術發展，並確保其能夠長期為企業與社會創造價值。
ReGenerative AI 涵蓋三大核心面向：
- 永續 (Sustainability)：提升能源效率，打造綠色 AI
- AI 訓練與推理過程極度耗能，如何降低碳足跡成為關鍵課題。
- 台灣人工智慧實驗室透過演算法技術，優化 AI 模型(LLM)，使其「小而專精」，讓企業能在本地部署 AI，而無需上傳至雲端或大型資料中心，大幅降低能源消耗，提高運算效率。
- 治理 (Governance)：符合 AI 監管，確保合規應用
- AI 內容生成需具備 可解釋性、可追蹤性、可驗證性、可審計性，以確保符合全球 AI 監管規範。
- 確保 AI 開發過程符合 EU AI Act、美國 AI Bill of Rights 等國際監管法規，推動 AI 透明化與負責任應用。
- 可靠性 (Reliability)：打造專精領域 AI，確保模型可信度
- AI 模型不僅要專精於特定產業與應用，更需具備 主動識別問題、自我修正錯誤的能力，以提升穩定性與可靠性，避免 AI「一本正經地胡說八道」。
- 透過 產業專家模型(Domain Expert Models)，確保 AI 在企業內部應用時具備高度專業性與準確性。
根據 IDC 研究，企業在導入生成式 AI (GenAI) 時，最關注的核心議題包括資料安全 (Data Security)、資料治理 (Data Governance) 和資料隱私 (Privacy)。確保使用者個資的保護、資料隱私的維護，以及資料擁有者的著作權合規，成為 AI 治理的重要課題。此外，企業必須防範 AI 平台擅自挪用上傳資料，或 AI 訓練過程涉及侵權等風險，確保 AI 應用符合 國際監管法規，例如 EU AI Act、AI Bill of Rights 等，以降低法規與道德層面的合規風險。
企業如何兼顧 AI 部署、永續發展與商業價值？
在 AI 應用與落地過程中，企業面臨的挑戰在於：如何在降低成本的同時，確保 AI 應用符合 ESG 永續發展目標？
訓練通用大模型 (General AI Models) 需要投入 大量算力、電力與財力，成本動輒數億美元，且高耗能的 AI 運算不利於永續發展。因此，企業應採用更具成本效益與應用價值的策略，選擇專精於企業所屬領域、能解決特定任務的「產業專家模型 (Domain Expert Models)）」，即 ROI 最高的 GPT，以提升生產力、降低營運成本，同時實踐綠色 AI 理念，實現永續發展與獲利變現的雙贏。
生成式 AI 的應用現況與未來發展
生成式 AI 的應用場景廣泛，根據 IDC 2024 年調查，目前全球企業優先採用 GenAI 的四大部門為：
行銷 (Marketing)
- 自動生成行銷文案、廣告內容、社群媒體貼文，提升創意與行銷效率。
- 透過 AI 分析消費者行為，提供個人化行銷策略，提高轉換率。
IT（資訊技術）
- AI 輔助程式碼生成、自動化測試、文件撰寫，提升開發效率。
- 快速排除系統錯誤、優化 IT 營運流程，加速產品上市時程。
業務 (Sales)
- AI 分析客戶數據，預測銷售趨勢，提供個人化銷售建議。
- 提供 AI 輔助的業務培訓，強化銷售團隊表現。
客服 (Customer Service)
- 部署智能客服、聊天機器人，24 小時即時回應客戶需求，提升客戶滿意度。
- AI 自動化處理常見問題，減少人力成本，提高服務品質。
2025 年企業導入 GenAI 的關鍵部門
展望 2025 年，企業導入生成式 AI (GenAI) 的應用場域將持續擴展，其中「法務、人資與產品開發」是三大優先採用的部門：
產品開發 (Product Development)
- AI 輔助產品設計、原型製作、測試與優化，縮短產品開發週期，提升創新速度。
- 透過 AI 分析市場需求與趨勢，協助企業開發更具競爭力的產品。
人資 (HR)
- AI 輔助人才招募、履歷篩選、員工培訓與績效管理，提高人資管理效率。
- AI 分析員工需求與職場趨勢，優化人才管理策略，提升員工滿意度。
法務 (Legal)
- AI 協助合約審閱、法律文件撰寫與法律研究，提高法務工作的效率與準確性。
- AI 自動化風險評估與法規合規分析，降低企業法律風險，確保業務運行符合監管標準。
台灣企業導入 GenAI 的三大核心驅動力
促使台灣企業積極導入生成式 AI 的主要因素可歸納為「提升生產力、優化營運流程與增加營收獲利」：
提升生產力：
- AI 自動化處理大量數據、執行重複性任務，減少人力負擔。
- AI 生成報告與決策建議，縮短決策流程，提高組織運作效率。
優化營運流程：
- AI 輔助 營運流程自動化，減少人工處理時間，降低錯誤率。
- 透過 AI 進行 生產/庫存預測性分析、供應鏈優化與風險評估，提升企業運營穩定性。
增加營收獲利：
- AI 分析客戶數據與消費行為，提供個性化銷售建議，提高轉換率。
- AI 監測市場趨勢與競爭動態，協助企業制定更精準的行銷與市場策略。
- AI 洞察市場需求，優化產品開發方向，確保企業持續創新，提升盈利能力。
台灣人工智慧實驗室率先全球建立了全球首個國家級聯邦式資料治理-聯合平台，並自2024年起協助國內35家金融機構組成的「鷹眼識詐聯盟」，共同防範金融詐騙、打擊金融犯罪。透過這個平台，各銀行的機密資料無需外流，亦不需使用任何外部API，依然能強化對詐騙型態的辨識能力，符合國際金融監管需求，並共享訓練模型的成果，打造全面性的 AI 防制犯罪體系。
2024年，台灣人工智慧實驗室與台新金控攜手合作，共同打造 「台新腦」，透過金融與內部知識的預訓練FedGPT，讓模型天生具備對台新的深度理解，並能隨著時間不斷進化與內化。此舉有助於金融、保險及人壽等子公司實現合規問答，進而提供更加智慧且精準的客戶服務。
台新銀行表示，台新腦的推出是台灣金融科技領域的重大突破，這不僅提升了台新銀行的服務品質，也為客戶帶來更優質的體驗。透過與台灣人工智慧實驗室的合作，台新銀行將持續訓練這顆專屬於台新員工與客戶的AI大腦，未來將在更多領域提供智慧與便利的解決方案。
FedGPT：企業專屬的落地GPT
FedGPT 是台灣人工智慧實驗室以獨家的模型優化技術，訓練超過1000億台灣繁體中文語料庫建置的繁體中文產業專家模型，遵循可信任、負責任的 AI 治理國際法規原則，專為企業打造專屬落地的多模態GPT ，能夠無縫整合多種 技術，涵蓋：
- 逐字稿轉錄 (ASR) —— 自動語音轉文字，提高語音資料處理效率。
- 語音生成 (TTS) —— 生成自然語音，應用於客服、自動廣播等場景。
- 聯合學習平台 (Federated Platform) —— 保持數據隱私，實現跨企業 AI 共享與協作。
FedGPT 不僅擁有龐大的 繁體中文與英文語料庫，還能透過 預訓練技術，讓模型在上線時即具備特定產業的專業知識，這項技術優勢，將大幅降低企業 AI 應用的學習成本，並確保 AI 生成內容的準確性與產業適用性，助力企業在 AI 驅動的時代中 搶占先機，提升競爭力，AI 部署快速落地實現。
依照產業類別進行模型預訓練，讓 AI 天生具備產業專屬知識，並能隨時學習企業內部知識庫，深植企業 DNA，持續強化模型能力。特別是在「決策支持、客戶服務、數據分析」等需要精確專業知識的場景中，能展現更高效益。
針對企業內部流程固定、重複性高或需串接多個內部系統的複雜任務，可透過 API 串接 內部專家 Agents，執行特定任務，甚至建立自動化內部系統。未來，員工僅需透過自然語言指令或自訂排程，即可啟動 Agents 執行工作，大幅提升效率，將精力投入更具價值的業務。
此外，FedGPT 持續強化基礎模型，動態監控生成內容，確保符合 AI 治理法規，具備明確知識來源，基於企業專屬資訊提供有憑有據的回答，避免因訓練資料限制產生 AI 幻覺，打造值得信賴的 AI 應用環境。
FedGPT 是全球首個以繁體中文打造的聯邦式 GPT，專為產業應用落地而生。基於聯合學習 (Federated Platform)、時事追蹤 (Knowledge Collector)、CDM、ACL 及 AI 治理等技術，建立大型語言模型 (LLM) 與多模態模型 (VLM)，並串接逐字稿 (ASR)、語音生成 (TTS) 等特定應用模型，提供 AutoKB、AutoML、AutoCopilot 三大核心服務，廣泛應用於金融、影視音媒體、醫療等產業，打造專屬 GPT 解決方案。
FedGPT 搭載的語言模型，經由台灣人工智慧實驗室卓越的模型優化技術淬鍊而成，訓練語料涵蓋 近 1000 億繁體中文 Tokens、150 億醫療語料、10 億金融 Tokens 與法規資料。在 金融、醫療、繁中知識理解 等領域展現卓越表現，以小博大，超越多家知名通用大模型，為產業提供更精準、高效的 AI 解決方案。
台灣人工智慧實驗室發起 「卓越中心計畫」，透過尖端技術與資源整合，推動全台大專院校 AI 應用與人才培育。
首波邀請 6 位頂尖學者參與，包括臺灣大學李宏毅、陳縕儂，臺科大許嘉裕、李敏凡，政大蔡瑞煌，東海大學楊朝棟。
計畫重點：
- 強化學術應用與研究競爭力：推動 FedGPT 在學術領域的應用，提升研究效率，支援文獻摘要、數據分析等，增強國際競爭力。
- 建立 AI 研究倫理，保障資料隱私：攜手學界制定 AI 研究倫理規範，確保資料隱私與著作權，打造可信任的 AI 應用環境。
- 培育國際級人才，強化台灣 AI 軟實力：提供安全平台與技術支持，提升教師與研究生 AI 能力，吸引海外人才，推動台灣 AI 走向國際。
關於FedGPT
FedGPT (https://fedgpt.cc) 是台灣人工智慧實驗室以獨家的模型優化技術，訓練超過1000億台灣繁體中文語料庫建置的繁體中文產業專家模型，遵循可信任、負責任的 AI 治理國際法規原則，專為企業打造的專屬落地的多模態的GPT ，能夠無縫整合逐字稿 (ASR)、語音生成(TTS) 以及聯合平台 (Federated Platform) ，提供 AutoKB, AutoML, AutoCopilot, Guardian 四大功能給金融、影視音媒體，醫療等各種產業，賦能員工為企業創造價值。
關於台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）
台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw) 在可信任AI的宗旨下，有效結合生成式AI，推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。在人機介面領域，發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術，應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題，觀察資訊操作的脈絡，相關成果在國際間興起熱烈討論，並屢獲國際權威期刊認證及刊登。
台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿，期望集結 AI 國家隊，整合人才、資源、產業鏈，建立台灣聯合學習產業大聯盟，從公有雲與私有雲聯邦式解決方案，推廣到全世界。
