【文創漫談】無法獨立自主的AI：現況與挑戰 | 科技觀察

AI的應用範圍愈加廣泛

隨著人工智慧（AI）的發展日益成熟，AI的應用範圍愈加廣泛，但在現階段，我們所依賴的大多數AI工具仍無法做到真正的「獨立自主」。這類AI的運行條件是建立在與雲端伺服器的連結之上，無法在終端設備（例如手機或電腦）內部完全運作。當網路不穩定或中斷時，這些AI基本上就會陷入癱瘓，難以提供即時幫助。

現有AI依賴網路的限制

當我們使用AI時，無論是生成文字、圖像，還是進行語音辨識或數據分析，這些功能背後通常涉及到龐大的雲端運算資源。這樣的架構有幾個明顯的特徵與挑戰：

1. 高度依賴連網 AI的運作基礎是將用戶的提示詞傳輸至雲端伺服器進行計算，然後將結果返回至終端設備。因此，使用者的設備必須時刻保持連網狀態。如果網路中斷，即便是最簡單的查詢也無法完成，這對使用者的工作效率造成極大影響。
2. 能源與成本消耗 每次AI的運算都需要消耗大量的能源，特別是大型語言模型（如GPT系列）在處理數百億甚至數千億參數時，其計算量是驚人的。這不僅使得運營這些AI服務的成本居高不下，也為全球能源資源帶來沉重負擔。
3. 效率與延遲問題 當成千上萬甚至上百萬用戶同時向雲端伺服器提交請求時，系統的延遲可能會顯著增加。這導致使用者體驗下降，特別是在需要即時反應的場景中，例如導航、醫療輔助或緊急決策。

獨立自主AI的構想

為了應對上述挑戰，未來的AI應該朝著「內循環」的方向發展，也就是讓AI能夠在用戶的終端設備內部運行，從而實現自主運算的能力。這樣的AI不僅能降低對網路的依賴，也能減少能源消耗，同時提高安全性與效率。

內部AI運作的方式

一個真正自主的AI需要能夠充分利用用戶的本地資料庫（例如手機或電腦內的數據），通過以下步驟進行運作：

1. 資料本地化處理 當用戶輸入問題時，AI應首先在終端設備內部進行查找與計算，利用本地存儲的數據生成答案。例如，當用戶詢問自己的住址，AI可以直接從本地的聯絡人資料或備忘錄中檢索相關資訊，而不需要連接到雲端伺服器。
2. 持續學習與適應 自主AI需要具備持續學習的能力。比如，當用戶多次查詢相同問題時，AI應該能記住答案並逐漸優化其準確性。這種學習是基於用戶的個人使用習慣進行的，因此每個人的AI模型都會變得獨一無二，更能滿足個性化需求。
3. 自主與外部AI的結合 當內部AI無法處理某些問題時，例如查詢一本書中特定的內容，它可以暫時連接雲端伺服器來完成任務。這種「內部為主，外部為輔」的模式，能有效減少對網路的依賴，降低能源消耗，同時確保用戶在需要時仍能獲得完整的服務。

實現獨立自主AI的挑戰

儘管內部AI的構想看似理想，但實現過程中仍然面臨諸多挑戰：

1. 硬體性能的限制 現有的終端設備，如手機和筆電，其硬體性能遠不足以支撐龐大的AI模型運行。即便是經過壓縮和優化的AI模型，對計算能力和存儲空間的需求依然很高。這意味著，為了實現內部AI，硬體技術也需要同步進步。
2. 資料隱私與安全性 讓AI在本地端運行意味著需要處理大量個人數據，因此，如何保障數據隱私和安全成為一大難題。如果沒有完善的加密技術和安全措施，用戶可能會擔心數據洩露的風險。
3. 學習與適應的準確性 自主AI的學習過程需要大量的數據作為支撐，而單靠用戶的本地數據可能不足以讓AI快速學習。如何在有限數據的條件下提高學習效率，是技術開發者需要攻克的難題。

未來的AI形態：結合內部與外部的智慧

理想中的AI應該是內外結合的形態：

• 內部智慧（本地運算）：處理日常生活中常見的問題，減少對網路的依賴，提升使用效率。
• 外部智慧（雲端支援）：當內部AI無法處理某些高階需求時，才會連接雲端進行補充運算。

這種架構可以有效降低能源與成本的浪費，同時為用戶提供更加靈活、安全且個性化的AI服務。

朝著更加高效、可持續發展的方向邁進

無法獨立自主的AI目前仍是行業的主流，但未來必然會朝著更加高效、可持續發展的方向邁進。透過將AI的能力部分內化，結合外部的補充支援，我們不僅能改善現有AI工具的局限性，也能創造出更符合人類需求的智慧助手。在這條路上，技術的進步和對資源的合理利用將是決定性因素，真正實現每個人專屬的「獨立AI」可能並不遙遠。