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Anna Su notes 「 2024 Generative AI 年會 」 2024年5月26日 星期天上午3:06
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✨ 2024 Generative AI 年會 ✨ | |
本日共 🔟 場議程,簡單紀錄部分內容 | |
官方共筆 | |
👉 https://hackmd.io/@ejc/2024gaiconf | |
詳細筆記可參考官方共筆文件,連結放下方留言 👇 | |
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▶ 激情過後:生成式 AI 產業新趨勢 ◀ | |
🔸 簡立峰 | |
◼︎ 生成式 AI 來到應用的階段 | |
▪︎ All service with AI | |
▪︎ 過去一年我們注意的是 AI 技術的改變 | |
▪︎ 現在我們看到的是所有的軟體加上 AI | |
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◼︎ 請大家記住 | |
▪︎ 用 AI 的人正在取代不用 AI 的人 | |
▪︎ 用 AI 的企業正在取代不用 AI 的企業 | |
▪︎ 有能力開發 AI 的國家讓沒有能力開發 AI 的國家文化消失 | |
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◼︎ 不完美是常態 | |
▪︎ 個人大膽使用,企業小心使用 | |
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◼︎ AI 是世界新石油 | |
▪︎ 市值排名前十的公司,其中七家公司正在主宰世界 AI | |
▪︎ Microsoft / Apple / NVIDIA / Google / Amazon / Facebook / TSMC | |
▪︎ 各自做 AI 後的市值,都超越自己當年的市值 | |
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◼︎ 未來趨勢 | |
▪︎ 懂得用 > 懂得開發它 | |
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▶ 新聞媒體如何度過生成式 AI 元年 ◀ | |
🔸 李怡志 | |
新聞產業對於真實性的要求非常高,現階段新聞同時受到 AI 正面與負面的衝擊,在 GAI 的幫助下,可以很快產出新聞內容,但是需要人類驗證,謹慎使用 AI 產生的內容,不要刻意擬真,任何一個錯誤都會對媒體造成重大影響 | |
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◼︎ 如果你是閱聽人 | |
▪︎ 需要花費更多心力來辨別真偽,如果不想花費這麼多時間,可以付費支持和選擇正規的媒體 | |
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◼︎ 如果你是企業 | |
▪︎ 參考媒體已經做過的規範,留意他們已經犯過的錯 | |
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◼︎ 如果你是媒體 | |
▪︎ 要更花時間去經營品牌信任度 | |
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▶ 代理商如何革自己的命,創造新價值 ◀ | |
🔸 Freda Shao | |
根據調查,未來可能有 7.5% 廣告代理商的職缺,會因為 AI 的介入而在 2030 年消失,但也會因為 AI 的賦能,而有新的職務產生 | |
生成式 AI 可以幫助行銷在思考上更加創新,運用 AI 工具,建立 PERSONA 生成器,跟想像中的消費者對話,結合專業數據,在不同產業去做垂直運用,幫客戶做選擇、發揮最大效益 | |
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▶ 零售業的 AI 產業應用 - AI 可以幫助做銷售嗎? ◀ | |
🔸 李昆謀/91APP 產品長 | |
透過 AI 解決零售業遇到的問題,分享真實的購物場景,消費者買的是「想要」而非「需要」 | |
真正的消費大宗是沒有需求的消費者,使用 AI 賦能既有的銷售通路,提供店員 Copilot,調出消費者資料,猜測消費者喜歡的商品類型,協助回答消費者問題 | |
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▶ 「AI 與我們的未來」:人機協作的規則怎麼訂? ◀ | |
🔸 侯宜秀 Isabel Hou/台灣人工智慧學校基金會 秘書長 | |
◼︎ AI Safety: 治理安全已經進入監管化 | |
每個國家不同標準,針對『資料探勘』各國的法律比較,以及探討如果產出侵害了某人的權利,那麼兇手是使用者還是產出結果的 AI ? | |
民主化 AI 治理前,還有很多要補足的個資法律 | |
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▶ 金融服務建置生成式 AI 的困境與攻略 ◀ | |
🔸 徐銘霞 Ming Hsia Hsu/玉山銀行 主任工程師 | |
建立玉山生成式 AI 平台 GENIE,當作玉山銀行 OA 智能助理,以對話形式溝通,結合玉山既有資料庫,去識別化並針對資安風險加強把關,應用場景為知識搜索、市場資訊摘要、文件生成、翻譯等 | |
2023/03 成立 GAI 工作小組,2024/01 正式上線,但實際使用的人數只有總人數的 17.8%,原因是要推廣到整間公司(近萬人)是有難度的,員工們已經很習慣現有的工作流程,要特別切換到 GAI 平台,又是一個學習成本,所以需要主題式的根據各個場景去設計課程,提供教育訓練 | |
◼︎ 面對 New Future 我們可以去思考 | |
❶ 商業價值 | |
目前 GAI 的商業應用場景為何? As-Is & To-Be 是什麼? | |
❷ 延伸出來的解決方案與系統定位 | |
市場上技術發展速度極快,解決方案要怎麼選,有解決需求的核心問題嗎? | |
❸ 組織能力 | |
靈活調整團隊組成是必要的 | |
❹ 應用推廣 | |
確立技術帶來的商業價值後,協助引入與推動 | |
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▶ 生成式 AI 打造物流運輸業數位轉型新格局 ◀ | |
🔸 Wisely Chen/艾立運能 數據長 | |
建立 AI Agent 去優化物流運輸的流程 | |
◼︎ AI 訂單助手 | |
❶ 物流拍攝手上的訂單,在 LINE Bot 上傳訂單照片 | |
❷ 透過 GPT 分析訂單內容,回傳後給物流確認,物流打字回覆 ok | |
❸ 系統就會自動送出托運單 | |
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◼︎ AI 數位回單 | |
❶ 高速掃描紙本單據、自動裁切存擋 | |
❷ 雲端自動抓取資料 | |
❸ OCR 文字擷取 | |
❹ AI 語意理解 | |
❺ 回單資料庫自動建檔 | |
❻ 跨裝置查詢數位回單 | |
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◼︎ 如何導入 AI 協作思維? | |
❶ 先熟悉行業知識 | |
現場的參與, 學習知識 | |
❷ 學習 AI 工具使用 | |
把收到的領域知識利用生成式AI | |
轉換成大量的 Google Sheet 公式或文件 | |
❸ 實現 AI與人協同合作 | |
AI + RAG 讓物流知識被分享傳承 | |
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▶ 50 人新創 如何面對 AI 導入挑戰 ◀ | |
🔸 張志祺/簡訊設計 | |
◼︎ 現實中遇到導入 AI 的負循環 | |
❶ 複雜任務需人工介入 | |
例如:必須在一個 prompt 中塞入極為大量的資訊,因為 token 數有限,輸出品質通常不太好,對應用 AI 感到受挫 | |
❷ 實際上只有不到 10% 的人能順利與 AI 合作 | |
不擅長人機協作的夥伴,prompt 輸入不夠完整,詠唱能力不足,無法有意識判斷是 AI 的侷限還是自己的操作問題,看到產出品質不佳,認定:AI 好難用,還是自己來好了! | |
❸ 知識經驗難以轉移,且無法有效溝通 | |
AI 工具的開發往往針對特定任務,難以被跨部門或不同需求的人理解與應用 | |
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◼︎ 做出一套自己的 AI 生產力工具 simpleinfo.ai | |
▪︎ 用直觀的視覺化介面,以節點方式串聯多個 prompt,設計專屬的工作流程 | |
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◼︎ 導入 AI 的正循環 | |
❶ 讓複雜任務與 AI 協作更加順暢 | |
▪︎ 流程拆解 | |
如果把流程切細,個別用不同 AI 嘗試,那每個環節的 prompt 就不用處理這麼複雜的任務,提高準確度 | |
▪︎ 任務串接 | |
個別的 AI 串連起來,變成一個流程 | |
❷ 讓有能力的 10%,可以賦能給其他 90 % 的人 | |
分成開發組和測試組,讓這 10% 的人幫忙把 knowhow 開發出來,讓其他人更容易學習跟使用 | |
❸ 讓原本不擅長的人,可以先從用別人的工具開始 | |
不擅長使用 AI 的人,只需要專注在『使用別人做好的工具』和『提供使用回饋』,累積應用 AI 的正向體驗,提高參與度 | |
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◼︎ 建立 simpleinfo.ai 至今的各種應用 | |
▪︎ 動畫諮詢回信小幫手 | |
▪︎ 行銷宣傳貼文生成器 | |
▪︎ 線上課程架構生成器 | |
▪︎ 課程訪綱小助手 | |
▪︎ 故事型腳本小助手 | |
▪︎ 等等等... 還有很多 | |
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◼︎ 組織內導入 AI 帶來的改變 | |
▪︎ AI 使用率,從 2023/03 的 10% 到 2024/05 70% | |
▪︎ 夥伴們踴躍使用,各種許願提案,希望開發更多功能 | |
▪︎ 大家看待 AI 的視角開始改變,觸發更多想像以及交流 | |
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▶ 與 AI 共同打造一個有機的管理「系統」 ◀ | |
🔸 鄭晴元 Sunny/薩泰爾娛樂 共同創辦人 | |
◼︎ 目前遭遇到的問題 - 痛苦源自糾纏 | |
▪︎ 製作規格提高 | |
▪︎ 創作類型增加 | |
▪︎ 服務量體變大 | |
造成 | |
▪︎ 合約範本管理不易 | |
▪︎ 條文移花接木,例如:為什麼明明是服裝設計的合約的交付內容是音樂設計呢?人工疏失、遺漏重點沒有改到 | |
▪︎ 大量人工管理 | |
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◼︎ 事件一:嘗試解決方案 - 合約產生器 (合約產生到送進簽核流程,降低重工) | |
▪︎ 撰寫 Google Apps Script 自動建立文件 | |
▪︎ 標準化乙方資訊,自動帶入乙方資料 | |
▪︎ 依照不同付款方式,生成付款方式段落模組 | |
▪︎ 生成文件 doc,完成自動命名和編號 | |
▪︎ 整合 Slack,夥伴可以使用編號查詢合約資訊 | |
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◼︎ 標準化流程後帶來的改變 | |
▪︎ 原本不可見的細節開始現形 | |
▪︎ 年度合作了幾位設計師? | |
▪︎ 最常合作的外包人員有哪些? | |
▪︎ 我們有準時出帳嗎?是否延誤過? | |
▪︎ 過往用直覺回答的問題,現在能夠精確講出數字 | |
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◼︎ 事件二:勞報單產生器 | |
❶ 生成勞報單草稿 ❷ 定稿轉換 PDF ❸ 再去寄送通知信 | |
▪︎ 插入圖片、轉為 PDF、寄出信件給勞務人 | |
▪︎ 注意寄出信件之前的防呆視窗 | |
更大的野心:如果簽署合約的當下已經可以預期付款或收款時間,是否可以從合約自動轉給帳務追蹤,就不需要重工 | |
於是 | |
❶ 加入工程師 | |
❷ 盤點過往的管理債 | |
❸ 做了兩次小 demo,可以從一列合約資訊轉換成三期匯款請求 | |
但是封測失敗,未獲使用者接受 => | |
▪︎ 跟我想的不太一樣 | |
▪︎ 不符合使用習慣 | |
▪︎ 反應速度太慢 | |
▪︎ 就做得好好的,為什麼要改? | |
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◼︎ 污染即合作 | |
▪︎ 記取危殆能帶來的一個價值,在於它能提醒我們,隨不同狀況而改變乃是生存的法則 | |
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◼︎ 逐步定義適合我們的管理『系統』 | |
▪︎ 系統是可複製的流程 | |
▪︎ 系統是管理習慣的手段 | |
▪︎ 系統是手段,管理是目的 | |
▪︎ 拆解問題再盤點資源 | |
▪︎ 工具是組合技、不存在單一手段 | |
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◼︎ 解決問題了嗎? | |
▪︎ 雖然帳務管理的解法還在路上,但是我們看待問題的方式已經發生變化 | |
▪︎ 沒關係,魔法就是要有被測試的價值 | |
▪︎ AI 讓 Maker 自造者的手段更多 | |
▪︎ 把好玩變必要,把必要變好玩 Make It Fun,必要的事情通常不好玩,歡迎『偷懶』,最佳化、自動化流程,把時間是放給好玩的事 | |
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▶ 策展人回顧與展望 ◀ | |
🔸 李慕約/Generative AI 社群 策展人 | |
最後一場,慕約整理許多攻略 AI 的心法,有興趣可以購買官方回放票查看內容,我目前正等待 10 天後的大禮包,屆時會解鎖更多資訊,期待 😊 | |
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感謝講者們的用心分享 | |
我蠻喜歡最後 3 場的,個別是 簡訊設計的志祺七七、薩泰爾娛樂的 Sunny 和 策展人慕約的分享 | |
▪︎ 志祺七七本人看起來好帥,簡報提供完整情境、各種圖像式資訊,從面臨挑戰到解決方案,使用大量案例與故事、志祺七七清楚有條理的表達,整場聽完覺得很享受 😌 特別崇拜製作簡報的人,這個簡報是我覺得整個年會最清楚完整的 ❤️ | |
▪︎ 薩泰爾娛樂 Sunny 開場很謙虛的說,聽了講者們的專業分享,自己的內容可能沒有很深入的應用,結果超級精彩!很像昨天說自己都沒讀書結果考了 100 分 😆 非常用心的分享在公司裡面遇到的問題,並且加入工程師一起解決,深深佩服!! | |
▪︎ 最後,策展人慕約太會埋梗了!居然最後還有大禮包的分享,每次慕約總是會丟各種不同問題挑戰 AI,從不同角度找到使用 AI 的技巧,這次也總結提供各種心法,又要策展又要擔任講者,背後不知道花費了多少心力 🙏 | |
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感謝主辦單位今年依舊邀請許多重量級的講者分享各種 GAI 應用,特別喜歡看到不同領域、不同產業使用 AI 解決各種問題,聽著講者們從不同角度去思考 AI 的發展與未來,分享如何面對自身遇到的挑戰、運用 AI 改善工作流程、提高效率 | |
AI 正在改變許多行業,開發變得不只是工程師的事情,AI 縮短了實現目標的距離,看到更多可能,在理性與感性之間又多了一些浪漫 | |
如果 AI 革命正在發生,希望能夠溫柔的擁抱,多聽聽不同的想法,努力讓自己做出改變 ❤️ | |
#GAIWEEK #GAICONF |
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