無需人工幹預，生成式人工智慧可以完成哪些任務？

執行摘要

生成式人工智慧（AI）——這項使機器能夠創建文字、圖像、程式碼等的技術——近年來經歷了爆炸式增長。本白皮書以簡單易懂的方式概述了生成式人工智慧可靠完成的任務，以及未來十年的預期發展方向。我們調查了其在寫作、藝術、程式設計、客戶服務、醫療保健、教育、物流和金融等領域的應用，重點介紹了人工智慧可以自主運作的領域以及人類監督仍然至關重要的領域。文中列舉了真實案例，以說明其成功之處和限制。主要發現包括：

廣泛應用： 2024年，65%的受訪公司表示會定期使用生成式人工智慧－這一比例幾乎是前一年的兩倍（《 2024年初人工智慧》| 麥肯錫）。其應用涵蓋行銷內容創作、客戶支援聊天機器人、程式碼生成等諸多領域。
目前自主能力：現今的生成式人工智慧能夠可靠地處理結構化、重複性任務，且只需要極少的人工幹預。例如，它可以自動產生公式化的新聞報導（如公司獲利摘要）（菲拉娜·帕特森 – ONA 社群簡介），在電商網站上產生產品描述和評論摘要，以及自動補全程式碼。在這些領域，人工智慧通常透過接管日常內容生成工作來輔助人類員工。
複雜任務的人機協作：對於更複雜或開放式的任務——例如創意寫作、詳細分析或醫療建議——通常仍需要人工監督，以確保事實準確性、倫理判斷和品質。如今，許多人工智慧部署都採用「人機協作」模式，即人工智慧撰寫內容，然後由人工進行審核。
近期改進：預計未來 5-10 年，生成式人工智慧將變得更加可靠和自主。模型精確度和防護機制的進步將使人工智慧能夠在極少人工幹預的情況下處理更多創意和決策任務。例如，專家預測，到 2030 年，人工智慧將即時處理大部分客戶服務互動和決策（《重塑客戶體驗：行銷人員必須做到這兩點》），一部大型電影的製作中 90% 的內容可能由人工智慧產生（《面向產業和企業的生成式人工智慧應用案例》）。
到2035年：我們預計，在未來十年內，自主人工智慧代理將在許多領域中廣泛應用。人工智慧導師可以大規模提供個人化教育，人工智慧助理可以可靠地起草法律合約或醫療報告供專家簽字，而自動駕駛系統（借助生成式模擬技術）可以端到端地運行物流業務。然而，某些敏感領域（例如高風險的醫療診斷、最終法律裁決）可能仍需要人類判斷以確保安全性和問責性。
倫理與可靠性問題：隨著人工智慧自主性的發展，相關擔憂也日益增加。目前的問題包括：幻覺（捏造事實）、生成內容存在偏見、缺乏透明度以及可能被濫用於散佈虛假資訊。確保人工智慧在缺乏監管的情況下運作仍值得信賴至關重要。儘管已取得一些進展——例如，各組織正在加大對風險緩解的投入（解決準確性、網路安全和智慧財產權問題）（《人工智慧現狀：全球調查》| 麥肯錫）——但仍需要健全的治理和倫理框架。
本文架構：首先介紹生成式人工智慧以及自主應用與監督應用的概念。然後，針對每個主要領域（寫作、藝術、程式設計等），討論人工智慧目前能夠可靠完成的任務以及未來的發展方向。最後，總結了生成式人工智慧面臨的跨領域挑戰、未來展望以及負責任地利用該技術的建議。

總體而言，生成式人工智慧已證明其能夠在無需持續人工指導的情況下處理種類繁多的任務。透過了解其當前的限制和未來的潛力，企業和公眾可以更好地為人工智慧不再只是工具，而是工作和創造中自主協作夥伴的時代做好準備。.

介紹

人工智慧早已具備分析數據的能力，但直到最近，人工智慧系統才學會創造——撰寫散文、創作圖像、編寫軟體等等。這些生成式人工智慧模型（例如用於文字的 GPT-4 或用於圖像的 DALL·E）透過海量資料集進行訓練，能夠根據提示產生新穎的內容。這項突破在各行各業掀起了一股創新浪潮。然而，一個關鍵問題隨之而來：在沒有人工複核的情況下，我們究竟能信任人工智慧自主完成哪些工作？

監督式和自主式至關重要：

人工監督式人工智慧指的是人工智慧的輸出結果在最終定稿前需要經過人工審核或修改的場景。例如，記者可以使用人工智慧寫作助理撰寫文章初稿，但最終仍需由編輯進行編輯和批准。
自主人工智慧（無需人工幹預的人工智慧）是指能夠執行任務或產生內容，且幾乎無需人工編輯即可直接投入使用的人工智慧系統。例如，自動聊天機器人無需人工客服即可解答客戶諮詢，或新聞媒體自動發布由人工智慧產生的體育賽事比分回顧。

生成式人工智慧（GI）已在兩種模式下應用。 2023年至2025年間，其應用呈爆炸性成長，各組織機構積極進行試驗。 2024年的一項全球調查發現，65%的公司正在定期使用生成式人工智慧，而就在一年前，這一比例約為三分之一（《 2024年初人工智慧》| 麥肯錫）。個人使用者也開始使用ChatGPT等工具－據估計，到2023年中期，約有79%的專業人士至少接觸過一些生成式人工智慧（《 2023年人工智慧現狀：生成式人工智慧的突破之年》| 麥肯錫）。這種快速普及源於其在效率和創造力提升方面的巨大潛力。然而，目前仍處於“早期階段”，許多公司仍在製定如何負責任地使用人工智慧的政策（《 2023年人工智慧現狀：生成式人工智慧的突破之年》| 麥肯錫）。

為什麼自主性至關重要：讓人工智慧在無人監督的情況下運作可以帶來巨大的效率提升——完全自動化繁瑣的任務——但也提高了可靠性的要求。自主運作的人工智慧代理必須確保一切正確無誤（或了解自身的限制），因為可能沒有人類即時介入來糾正錯誤。有些任務比其他任務更適合自主運作。一般來說，人工智慧在以下情況下自主運作效果最佳：

此任務具有清晰的結構或模式（例如，根據資料產生例行報告）。
錯誤風險較低或容易容忍（例如，如果影像產生不理想，可以丟棄，而醫療診斷則不然）。
由於有足夠的訓練資料涵蓋各種場景，因此人工智慧的輸出是基於真實案例的（減少了猜測）。

相較之下，那些開放式、高風險或需要細緻判斷的任務，如今則較不適合零監督。

在接下來的章節中，我們將探討一系列領域，了解生成式人工智慧的現況和未來發展方向。我們將專注於分析具體案例——從人工智慧撰寫的新聞文章和生成的藝術作品，到程式碼編寫助理和虛擬客服代理——並重點闡述哪些任務可以由人工智慧端到端完成，哪些任務仍需要人工參與。對於每個領域，我們都會清楚地區分當前能力（約2025年）和到2035年可能達到的可靠性水準。.

透過梳理人工智慧在各個領域的現狀與未來，我們旨在為讀者提供一個平衡的理解：既不誇大人工智慧的神奇之處，也不低估其日益增長的強大能力。在此基礎上，我們將探討在無人監督的情況下信任人工智慧所面臨的整體挑戰，包括倫理考量和風險管理，最後總結關鍵要點。.

生成式人工智慧在寫作與內容創作的應用

生成式人工智慧最早引起轟動的領域之一是文字生成。大型語言模型可以產生各種內容，從新聞文章和行銷文案到社群媒體貼文和文件摘要。但是，這些寫作中有多少可以完全脫離人工編輯呢？

目前能力（2025 年）：人工智慧作為日常內容的自動編寫者

如今，生成式人工智慧能夠可靠地處理各種日常寫作任務，幾乎無需人工幹預。新聞業就是一個典型的例子：美聯社多年來一直利用自動化技術，直接從財務資料來源產生數千份公司財報（菲拉娜·帕特森 – ONA社群簡介）。這些簡短的新聞稿件遵循統一的模板（例如，「X公司公佈盈利Y，增長Z%…」），人工智慧（使用自然語言生成軟體）能夠比任何人都更快地填充數字和文字。美聯社的系統自動發布這些報告，大幅擴展了其報道範圍（每季度超過3000篇報導），而無需人工撰寫（自動化財報報道數量激增 | 美聯社）。

體育新聞報道也得到了類似的增強：人工智慧系統可以利用體育比賽統計數據來產生賽事回顧報告。由於這些領域數據驅動且模式化，只要數據正確，出錯的機率就很低。在這些案例中，我們看到了真正的自主性——人工智慧撰寫內容，並立即發布。

企業也正在利用生成式人工智慧來撰寫產品描述、電子郵件簡報和其他行銷內容。例如，電商巨頭亞馬遜現在就利用人工智慧來總結產品的顧客評論。人工智慧會掃描大量評論文本，產生一段簡潔明了的摘要，概括人們對該產品的喜愛或不滿之處，然後無需人工編輯即可顯示在產品頁面上（亞馬遜利用人工智慧改善客戶評論體驗）。下圖展示了亞馬遜行動應用程式上部署的這項功能，「客戶評價」部分完全由人工智慧根據評論數據產生：

（亞馬遜利用人工智慧改善顧客評論體驗）在電商產品頁面上顯示人工智慧產生的評論摘要。亞馬遜的系統將用戶評論中的常見要點（例如，易用性、性能）總結成一段簡短的文字，並以「人工智慧根據顧客評論文本生成」的字樣展示給購物者。

這些用例表明，當內容遵循可預測的模式或由現有資料聚合而成時，人工智慧通常可以獨立處理。其他目前範例包括：

天氣與交通資訊更新：媒體機構利用人工智慧技術，根據感測器資料編制每日天氣預報或交通公告。
財務報告：企業自動產生簡明的財務摘要（季度業績、股市簡報）。自 2014 年以來，彭博社和其他新聞媒體已開始使用人工智慧輔助撰寫公司獲利新聞稿——一旦輸入數據，該過程基本上自動運作（美聯社的「機器人記者」現在正在撰寫自己的報道 | The Verge ）（懷俄明州記者被抓到使用人工智慧偽造引言和報道）。
翻譯與轉錄：轉錄服務現在利用人工智慧產生會議記錄或字幕，無需人工輸入。雖然這些語言任務並非在創作意義上具有生成性，但它們能夠自主運行，準確率高，音訊清晰。
草稿產生：許多專業人士使用 ChatGPT 等工具來起草電子郵件或文件的初稿，如果內容風險較低，有時幾乎不做任何修改就發送出去。

然而，對於更複雜的文章，人工審核在2025年仍然是常態。新聞機構很少直接發表人工智慧產生的調查性或分析性文章——編輯會對人工智慧撰寫的草稿進行事實查核和潤色。人工智慧可以模仿風格和結構，但可能會引入事實錯誤（通常被稱為“幻覺”）或措辭生硬等問題，這些問題需要人工識別。例如，德國《快報》（Express）引入了一位名為克拉拉（Klara）的人工智慧「數位同事」來輔助撰寫新聞稿。克拉拉可以有效率地撰寫體育報道，甚至能寫出吸引讀者的標題，貢獻了《快報》11%的文章——但人工編輯仍然會對每篇文章進行審核，以確保其準確性和新聞操守，尤其是在處理複雜新聞時（參見Twipe網站文章《記者在新聞編輯室中使用人工智能工具的12種方式》）。這種人機協作模式如今十分普遍：人工智慧負責產生文字等繁重工作，而人工則根據需要進行編輯和校對。

2030-2035 年展望：邁向可信賴的自主寫作

未來十年，我們預期生成式人工智慧在產生高品質、事實準確的文字方面將變得更加可靠，這將拓寬其能夠自主處理的寫作任務範圍。以下幾個趨勢支持這一觀點：

準確性提升：持續的研究正在迅速降低人工智慧產生錯誤或無關資訊的傾向。到2030年，經過更完善訓練的先進語言模型（包括即時資料庫事實驗證技術）有望實現接近人類層級的內部事實查核。這意味著人工智慧可以自動撰寫一篇完整的新聞文章，其中包含從原始資料中提取的正確引語和統計數據，幾乎無需編輯。
領域特定人工智慧：我們將看到更多針對特定領域（例如法律、醫療、技術寫作）進行微調的專業生成模型。到2030年，法律人工智慧模型或許能夠可靠地起草標準合約或總結案例法——這些任務結構固定，但目前卻需要律師花費大量時間。如果人工智慧模型使用經過驗證的法律文件進行訓練，其產生的草稿可能足夠可靠，律師只需快速審查即可。
自然風格與連貫性：模型在維護長篇文件的上下文方面越來越出色，從而產生更連貫、更切題的長篇內容。到2035年，人工智慧或許能夠獨立撰寫一本像樣的非虛構類書籍或技術手冊的初稿，而人類主要扮演顧問角色（設定目標或提供專業知識）。

這在實踐中會是什麼樣子？領域的新聞報導可能幾乎完全自動化。我們或許會在2030年看到，新聞社的每份財報、體育報道或選舉結果更新的初稿都由人工智慧系統撰寫，編輯只需抽取少量進行品質把關。事實上，專家預測，越來越多的網路內容將由機器生成——產業分析師的一項大膽預測指出，到2026年，高達90%的網路內容可能由人工智慧產生（ OODAloop：《到2026年，非人類生成的網路內容將遠遠超過人類生成的內容》），儘管這一數字仍存在爭議。即使是更保守的預測也意味著，到2030年代中期，大多數常規網路文章、產品文案，甚至個人化新聞推播都將由人工智慧撰寫。

在行銷和企業傳播領域，生成式人工智慧很可能被賦予自主運作整個行銷活動的能力。它可以產生並發送個人化的行銷郵件、社交媒體貼文和廣告文案，並根據客戶的回饋不斷調整訊息——所有這些都無需人工文案參與。 Gartner 分析師預測，到 2025 年，至少 30% 的大型企業對外行銷訊息將由人工智慧合成產生（《面向產業和企業的生成式人工智慧應用案例》），而到 2030 年，這一比例也將持續上升。

然而，值得注意的是，人類的創造力和判斷力仍然會發揮作用，尤其是在處理高風險內容時。到2035年，人工智慧或許能夠獨立處理新聞稿或部落格文章，但對於涉及問責或敏感話題的調查性新聞報道，媒體機構可能仍然會堅持人工審核。未來很可能採用分層式方法：人工智慧自主產生大部分日常內容，而人類則專注於編輯和製作具有戰略意義或敏感的內容。本質上，隨著人工智慧能力的提升，「常規」工作的界限將會不斷擴大。

人工智慧生成的互動式敘事或個人化報告等新型內容形式可能會湧現。例如，人工智慧可以產生多種風格的公司年度報告——面向高管的簡報、面向員工的敘事版本以及面向分析師的數據豐富版本——每種版本都基於相同的基礎數據自動生成。在教育領域，人工智慧可以動態編寫教科書，以適應不同的閱讀程度。這些應用在很大程度上可以自主運行，但其基礎是經過驗證的資訊。

寫作的發展軌跡表明，到2030年代中期，人工智慧將成為一位高產量的作家。真正實現自主運作的關鍵在於建立對其輸出內容的信任。如果人工智慧能夠持續展現出事實準確性、文風品質以及與倫理標準的一致性，那麼逐行人工審校的需求將會減少。到2035年，本白皮書的部分內容很可能由人工智慧研究人員獨立撰寫，無需編輯——只要有適當的保障措施到位，我們對此前景持謹慎樂觀的態度。

視覺藝術與設計中的生成式人工智慧

生成式人工智慧（AI）創作圖像和藝術作品的能力已經激發了公眾的想像力，從AI生成的繪畫作品贏得藝術比賽，到與真實視頻難以區分的深度偽造視頻，無不如此。在視覺領域，諸如生成對抗網路（GAN）和擴散模型（例如穩定擴散模型、Midjourney）之類的AI模型可以根據文字提示生成原創圖像。那麼，AI現在能否像一位自主藝術家或設計師那樣運作呢？

目前能力（2025 年）：人工智慧作為創意助手

截至2025年，生成模型已能按需創建圖像。使用者可以要求圖像人工智慧繪製“梵高風格的日落中世紀城市”，並在幾秒鐘內獲得一幅極具藝術感的圖像。這使得人工智慧在平面設計、行銷和娛樂領域中廣泛應用，用於概念藝術、原型製作，甚至在某些情況下用於最終視覺效果的製作。值得注意的是：

平面設計與圖庫圖片：企業利用人工智慧產生網站圖片、插圖或圖庫照片，從而減少了每件作品都需要委託藝術家創作的需求。許多行銷團隊使用人工智慧工具產生廣告或產品圖片的各種版本，以測試哪些內容更能吸引消費者。
藝術與插畫：藝術家們與人工智慧合作，共同構思創意或完善細節。例如，插畫家可以使用人工智慧生成背景，然後將其與自己繪製的人物融合在一起。一些漫畫創作者也嘗試使用人工智慧生成分鏡或進行著色。
媒體與娛樂：人工智慧生成的藝術作品已出現在雜誌封面和書籍封面。一個著名的例子是2022年8月刊的《Cosmopolitan》雜誌封面，封面人物是一位宇航員——據報道，這是首張由人工智慧（OpenAI的DALL·E）在藝術總監的指導下創作的雜誌封面圖像。雖然這其中涉及人工提示和選擇，但實際的藝術作品是由機器渲染的。

至關重要的是，目前大多數此類應用仍然需要人工篩選和迭代。人工智慧可以產生數十張圖像，然後由人們從中挑選最佳圖像，並可能進行潤色。從這個意義上講，人工智慧自主生成選項，但最終的決策權在於人類，他們負責引導創意方向並做出最終選擇。人工智慧能夠快速可靠地產生大量內容，但並不能保證第一次就能滿足所有要求。諸如細節錯誤（例如，人工智慧繪製的手部手指數量錯誤，這是一個已知的缺陷）或意外結果等問題，通常需要人工藝術總監來監督輸出品質。

然而，在某些領域，人工智慧正接近完全自主：

生成式設計：在建築和產品設計等領域，人工智慧工具可以自主創建符合特定約束條件的設計原型。例如，給定一件家具所需的尺寸和功能，生成式演算法可以輸出多個可行的設計方案（其中一些相當新穎），而無需人工幹預，只需提供初始規格即可。這些設計方案可以直接供人使用或改進。同樣，在工程領域，生成式人工智慧可以設計出重量和強度都經過優化的零件（例如飛機零件），從而創造出人類可能從未設想過的新穎形狀。
電子遊戲資源：人工智慧可以自動產生紋理、3D模型，甚至整個遊戲關卡。開發者利用這些技術來加快內容創作速度。一些獨立遊戲已經開始採用程式生成的藝術作品，甚至對話（透過語言模型生成），從而以極少的人工素材打造龐大而動態的遊戲世界。
動畫和影片（新興領域）：雖然生成式人工智慧在影片領域的發展不如靜態圖像成熟，但它正在快速進步。人工智慧已經可以根據提示生成短視頻片段或動畫，但品質參差不齊。深度偽造技術（一種生成式技術）可以製作逼真的換臉或聲音克隆。在可控環境下，工作室可以使用人工智慧自動產生背景場景或人群動畫。

值得注意的是，Gartner預測，到2030年，我們將看到一部90%的內容（從劇本到視覺效果）都由人工智慧產生的大型電影（《面向產業和企業的生成式人工智慧應用案例》）。截至2025年，我們尚未實現這一目標——人工智慧還無法獨立製作一部長篇電影。但構成這一目標的各個部分正在逐步發展：劇本生成（文字人工智慧）、角色和場景生成（圖像/視訊人工智慧）、配音（人工智慧語音克隆）以及剪輯輔助（人工智慧已經可以輔助剪輯和轉場）。

2030-2035年展望：大規模人工智慧生成媒體

展望未來，生成式人工智慧在視覺藝術和設計領域的作用可望大幅擴展。我們預計，到2035年，人工智慧將成為主要內容創作者，通常只需少量的人工幹預（除了初始指導）。以下是一些預期：

完全由人工智慧生成的電影和影片：未來十年，我們很可能會看到首批主要由人工智慧製作的電影或劇集。人類可能提供高層指導（例如劇本大綱或所需風格），而人工智慧將負責渲染場景、創建演員形象並製作所有動畫。短片的早期實驗可能在幾年內出現，而長篇作品的嘗試則可能在2030年代展開。這些人工智慧電影最初可能屬於小眾領域（例如實驗動畫等），但隨著品質的提高，它們可能會成為主流。 Gartner預測到2030年，90%的電影將由人工智慧產生（《面向產業和企業的生成式人工智慧應用案例》），雖然這項預測雄心勃勃，但也凸顯了業界對人工智慧內容創作的信心，即人工智慧內容創作將足夠成熟，能夠承擔電影製作的大部分工作。
設計自動化：在時尚或建築等領域，生成式人工智慧很可能被用於根據「成本、材料、風格X」等參數自主生成數百個設計概念，最終由人類從中挑選出最終設計。這將顛覆當前的設計模式：未來的設計師不再從零開始創作，然後可能藉助人工智慧尋找靈感，而是更像是策展人，從人工智慧生成的優秀設計中挑選出最佳方案，並可能進行一些調整。到2035年，建築師只需輸入建築需求，即可從人工智慧獲得完整的藍圖建議（所有方案都結構合理，這得益於內建的工程規則）。
個人化內容創作：我們或許會看到人工智慧為使用者即時產生視覺內容。想像一下，在2035年，電子遊戲或虛擬實境體驗中的場景和角色會根據玩家的喜好即時調整，這一切都由人工智慧產生。又或者，根據用戶的一天生成個人化漫畫——一個自主的「每日日記漫畫」人工智慧，每天晚上自動將你的文字日記轉換成插圖。
多模態創意：生成式人工智慧系統正日益趨向多模態化——這意味著它們可以同時處理文字、圖像、音訊等多種資訊。透過整合這些訊息，人工智慧可以接收諸如「為產品 X 製作行銷活動」之類的簡單指令，並產生風格一致的文字文案、配套的圖片，甚至可能是簡短的宣傳影片。這種一鍵式內容套件預計在 2030 年代初成為一項服務。

人工智慧會取代人類藝術家嗎？這個問題經常被提及。人工智慧很可能會承擔大量的生產工作（尤其是商業所需的重複性或快速交付的藝術作品），但人類的藝術才能仍將保留，因為它能帶來原創性和創新性。到2035年，自主人工智慧或許能夠可靠地繪製出一幅風格與著名藝術家相似的畫作——但創造一種全新的風格或創作具有深刻文化共鳴的藝術作品，可能仍然是人類的強項（人工智慧或許可以作為合作者）。我們預見，未來人類藝術家將與自主人工智慧「合作藝術家」並肩工作。例如，人們可以委託個人人工智慧持續為家中的數位畫廊創作藝術作品，營造出不斷變化的創作氛圍。

從可靠性角度來看，視覺生成式人工智慧在某些方面比文字更容易實現自主運作：圖像即使不完美，主觀上也可以“足夠好”，而文字中的事實性錯誤則更成問題。因此，我們已經看到其應用風險相對較低——如果人工智慧生成的設計不美觀或有誤，你只需不用它，它本身並不會造成任何損害。這意味著到2030年代，企業或許可以放心地讓人工智慧在無人監督的情況下產生設計，只有在需要真正新穎或高風險的設計時才需要人工幹預。

總而言之，到2035年，生成式人工智慧有望成為視覺內容創作的強大引擎，很可能將主導我們周圍大部分的圖像和媒體內容。它將可靠地產生用於娛樂、設計和日常交流的內容。自主藝術家即將誕生——然而，人工智慧究竟被視為具有創造力，還是只是一個非常聰明的工具，這場爭論將會隨著其輸出與人類創作的作品越來越難以區分而不斷演變。

軟體開發中的生成式人工智慧（編碼）

軟體開發看似是一項高度分析性的工作，但它也包含創造性的元素——編寫程式碼本質上是用結構化語言創建文字。現代生成式人工智慧，尤其是大型語言模型，已經證明其在編碼方面非常擅長。 GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 等工具可以充當人工智慧結對程式設計師，在開發者輸入程式碼時提供程式碼片段甚至整個函數的建議。這種技術在實現自主程式設計方面究竟能走多遠？

目前能力（2025 年）：人工智慧作為編碼副駕駛

到 2025 年，人工智慧程式碼產生器將成為許多開發人員工作流程中的常見工具。這些工具可以自動補全程式碼行，產生樣板程式碼（例如標準函數或測試），甚至可以根據自然語言描述編寫簡單的程式。但至關重要的是，它們需要在開發人員的監督下運作——開發人員需要審查並整合人工智慧的建議。.

一些最新事實和數據：

到 2023 年底，超過一半的專業開發人員已經採用了 AI 編碼助理（《Copilot 編碼：2023 年資料顯示代碼品質面臨下行壓力（含 2024 年預測）》- GitClear ），這表明 AI 編碼助理的普及速度非常快。 GitHub Copilot 是最早廣泛應用的工具之一，據報道，在其應用的專案中，AI 平均產生了 30-40% 的代碼（《編碼不再是護城河。GitHub 上 46% 的代碼已經是 AI 生成的… 》）。這意味著 AI 已經在編寫相當一部分程式碼，儘管仍然由人類進行指導和驗證。
這些人工智慧工具擅長編寫重複性程式碼（例如，資料模型類別、getter/setter 方法）、將一種程式語言轉換為另一種程式語言，或產生類似於訓練範例的簡單演算法。例如，開發人員可以添加註釋“// 按名稱對使用者清單進行排序的函數”，人工智慧幾乎可以立即產生相應的排序函數。.
它們還能協助修復漏洞和提供解釋：開發者可以貼上錯誤訊息，人工智慧可能會建議修復方案，或者詢問“這段程式碼的作用是什麼？”，並獲得自然語言的解釋。從某種意義上說，這是自主的（人工智慧可以自行診斷問題），但最終是否應用修復方案仍由人來決定。
重要的是，目前的AI編碼助理並非完美無缺。它們可能會建議不安全的程式碼，或者看似解決了問題但卻存在不易察覺的漏洞的程式碼。因此，目前的最佳實踐是讓開發者全程參與——開發者像測試和調試人類編寫的程式碼一樣測試和調試AI編寫的程式碼。在受監管的行業或關鍵軟體（例如醫療或航空系統）中，任何AI貢獻都必須經過嚴格的審查。

目前，主流軟體系統中沒有完全由人工智慧從零開始編寫且沒有開發人員監督的。然而，一些自主或半自主的應用正在出現：

自動產生的單元測試：人工智慧可以分析程式碼並產生單元測試來覆蓋各種情況。測試框架可以自主生成並運行這些由人工智慧編寫的測試，以捕獲錯誤，從而增強人工編寫的測試。
低程式碼/無程式碼人工智慧平台：一些平台允許非程式設計師描述他們的需求（例如「建立一個包含聯絡表單和資料庫以保存條目的網頁」），然後系統會自動產生程式碼。雖然這項技術仍處於早期階段，但它預示著未來人工智慧或許能夠自主地為標準用例創建軟體。
腳本編寫和黏合程式碼： IT 自動化通常涉及編寫腳本來連接系統。人工智慧工具通常可以自動產生這些小型腳本。例如，編寫一個解析日誌檔案並發送電子郵件警報的腳本——人工智慧可以產生一個幾乎無需修改即可運行的腳本。

2030-2035 年展望：邁向「自開發」軟體

未來十年，生成式人工智慧有望承擔更大的編碼負擔，並在某些類型的專案中逐步實現完全自主的軟體開發。一些預測的發展趨勢如下：

完整功能實現：我們預計到 2030 年，人工智慧將能夠端到端地實現簡單的應用程式功能。產品經理可以用簡單的語言描述一個功能（例如「使用者應該能夠透過電子郵件連結重設密碼」），人工智慧就可以產生必要的程式碼（前端表單、後端邏輯、資料庫更新、電子郵件發送），並將其整合到程式碼庫中。人工智慧實際上可以像一個初級開發人員一樣，遵循規範進行開發。人類工程師可能只需要進行程式碼審查和運行測試。隨著人工智慧可靠性的提高，程式碼審查甚至可能只需快速瀏覽即可。
自主程式碼維護：軟體工程的重要組成部分不僅是編寫新程式碼，還包括更新現有程式碼——修復漏洞、提升效能、適應新的需求。未來的人工智慧開發者很可能在這方面表現出色。給定一個程式碼庫和一個指令（例如「當太多用戶同時登入時，我們的應用程式會崩潰」），人工智慧可以定位問題（例如並發錯誤）並進行修復。到2035年，人工智慧系統或許能夠自動處理夜間例行維護工單，成為軟體系統不知疲倦的維護團隊。
整合和 API 使用：隨著越來越多的軟體系統和 API 提供 AI 可讀文檔，AI 代理可以透過編寫黏合程式碼，獨立地弄清楚如何將系統 A 與服務 B 連接起來。例如，如果一家公司希望其內部人力資源系統與新的薪資 API 同步，他們可以委託 AI 來“讓這兩個系統相互通信”，AI 將在讀取兩個系統的規範後編寫集成代碼。
品質與最佳化：未來的程式碼產生模型很可能會融入回饋循環，以驗證程式碼的有效性（例如，在沙箱環境中執行測試或模擬）。這意味著人工智慧不僅可以編寫程式碼，還可以透過測試進行自我糾錯。到2035年，我們可以設想這樣一種人工智慧：給定一項任務，它會不斷迭代程式碼，直到所有測試都通過——這個過程人類可能無需逐行監控。這將大大增強人們對自主生成程式碼的信任。

我們可以設想，到2035年，小型軟體專案——例如為企業量身定制的行動應用——可能主要由人工智慧代理根據高級指令開發完成。在這種情況下，人類「開發者」更像是專案經理或驗證者，負責明確需求和約束條件（例如安全性、風格指南），而讓人工智慧完成繁重的實際編碼工作。.

然而，對於複雜的大型軟體（例如作業系統、高級人工智慧演算法等），人類專家仍將深度參與其中。軟體中的創意問題解決和架構設計在一段時間內可能仍將由人類主導。人工智慧或許可以處理大量的程式設計任務，但決定什麼以及設計整體結構是一項不同的挑戰。也就是說，隨著生成式人工智慧開始協作——多個人工智慧代理處理系統的不同組件——它們或許可以在一定程度上共同設計架構（例如，一個人工智慧提出系統設計方案，另一個人工智慧對其進行評估，然後它們迭代改進，整個過程由人類監督）。

人工智慧在編碼領域的一項主要預期優勢是顯著提升生產力。 Gartner 預測，到 2028 年，將有高達 90% 的軟體工程師使用人工智慧程式碼助理（2024 年這一比例不到 15%）（ GitHub Copilot 在人工智慧程式碼助理研究報告中名列前茅——Visual Studio Magazine ）。這意味著不使用人工智慧的少數族群將會寥寥無幾。我們或許也會看到某些領域出現開發人員短缺的情況，而人工智慧可以填補這些空缺；本質上，每個開發人員都可以藉助能夠自主編寫程式碼的人工智慧助理來完成更多的工作。

信任仍將是核心問題。即使到了2035年，各組織仍需確保自主生成的程式碼安全（人工智慧不得引入漏洞）並符合法律/道德規範（例如，人工智慧不得包含未經授權的開源庫抄襲程式碼）。我們期待能夠驗證和追蹤人工智慧程式碼來源的更完善的人工智慧治理工具，從而助力實現更安全、更自主的編碼。.

總而言之，到2030年代中期，生成式人工智慧很可能承擔大部分常規軟體任務的編碼工作，並在複雜任務中發揮顯著輔助作用。軟體開發生命週期將更加自動化——從需求分析到部署——人工智慧有望自動產生和部署程式碼變更。人類開發人員將更加專注於高層邏輯、使用者體驗和監督，而人工智慧代理則負責處理實作細節。.

客戶服務和支援中的生成式人工智慧

如果你最近有過線上客服聊天經歷，那麼很有可能至少有一部分對話是由人工智慧完成的。客戶服務領域非常適合人工智慧自動化：它涉及回覆用戶諮詢，而生成式人工智慧（尤其是對話模型）在這方面表現出色；此外，客戶服務通常需要遵循腳本或知識庫文章，而人工智慧可以學習這些內容。那麼，人工智慧究竟能在多大程度上自主處理客戶事務呢？

當前能力（2025 年）：聊天機器人和虛擬代理將佔據前線

如今，許多企業已將人工智慧聊天機器人作為客戶服務的第一個觸點。這些聊天機器人種類繁多，從簡單的基於規則的機器人（例如“按1查詢賬單，按2尋求幫助…”）到能夠理解自由格式問題並以對話形式回复的高級生成式人工智能聊天機器人，應有盡有。要點：

處理常見問題：人工智慧代理擅長回答常見問題，提供資訊（例如營業時間、退款政策、已知問題的故障排除步驟），並引導使用者完成標準流程。例如，銀行的人工智慧聊天機器人可以自主幫助用戶查詢帳戶餘額、重置密碼或解釋如何申請貸款，而無需人工幹預。
自然語言理解：現代生成模型能夠實現更流暢、更「人性化」的互動。客戶可以用自己的語言輸入問題，人工智慧通常能夠理解其意圖。企業報告稱，如今的人工智慧代理商比幾年前笨拙的聊天機器人更能讓客戶滿意——近一半的客戶現在認為人工智慧代理在解決問題時能夠做到富有同理心且高效（《 2025 年人工智慧客戶服務統計數據》第 59 頁），這表明人們對人工智慧驅動的服務越來越信任。
多通路支援：人工智慧的應用不僅限於聊天。語音助理（例如搭載人工智慧的電話互動語音應答系統）也開始處理通話，人工智慧還可以自動撰寫客戶諮詢的電子郵件回复，如果回复準確，系統甚至可以自動發送。
人工介入：通常情況下，如果人工智慧系統遇到困惑或問題過於複雜，它會將問題轉交給人工客服。目前的系統在許多情況下都能很好地辨識自身的限制。例如，如果客戶提出不尋常的問題或表現出沮喪的情緒（例如，「這是我第三次聯繫你們了，我非常生氣…」），人工智慧系統可能會標記出來，以便人工客服接手。公司會設定轉接閾值，以平衡效率和客戶滿意度。

許多公司報告稱，相當一部分客戶互動問題已完全由人工智慧解決。產業調查顯示，目前約有70-80%的日常客戶諮詢可由人工智慧聊天機器人處理，約40%的公司跨通路客戶互動已實現自動化或人工智慧輔助（ Plivo 發布的《你應該了解的52個人工智慧客戶服務統計資料》）。 IBM發布的《2022年全球人工智慧採用指數》指出，到2025年，80%的公司已經使用或計劃使用人工智慧聊天機器人提供客戶服務。

一個有趣的進展是，人工智慧不僅能回應客戶，還能主動即時協助人工客服。例如，在線上聊天或通話過程中，人工智慧可以聆聽客戶的聲音，並立即為人工客服提供建議答案或相關資訊。這模糊了自主性的界線——人工智慧並非獨自面對客戶，而是在無需人工明確詢問的情況下積極參與其中。它實際上扮演著人工客服的自主顧問的角色。

2030-2035年展望：人工智慧將主導客戶互動

到 2030 年，預計大部分客戶服務互動都將涉及人工智慧，許多互動甚至將完全由人工智慧從頭到尾處理。以下預測和趨勢支持這一觀點：

更複雜的查詢問題迎刃而解：隨著人工智慧模型整合大量知識並提升推理能力，它們將能夠處理更複雜的客戶請求。未來的人工智慧不再只是回答「如何退貨？」這類問題，而是可以處理諸如「我的網路斷了，我已經重啟過了，你能幫幫我嗎？」這類多步驟問題。人工智慧會透過對話診斷問題，引導客戶進行進階故障排除，只有在所有方法都失敗後才會安排技術人員上門服務——這些任務在今天通常需要人工客服才能完成。在醫療保健客戶服務領域，人工智慧甚至可以端到端地處理患者預約安排或保險查詢。
端到端服務解決方案：我們或許會看到人工智慧不僅告訴客戶該做什麼，而且還能在後端系統中代表客戶實際執行操作。例如，如果客戶說“我想把航班改到下週一，並加一件行李”，那麼到2030年，人工智慧代理可以直接與航空公司的預訂系統對接，完成更改，處理行李費用，並向客戶確認——所有這些都是自主完成的。人工智慧將成為全方位服務代理，而不僅僅是資訊來源。
無所不在的人工智慧代理：企業很可能會在所有客戶接點部署人工智慧——電話、聊天、電子郵件、社群媒體。許多客戶甚至可能意識不到自己是在與人工智慧還是真人對話，尤其是在人工智慧語音越來越自然、聊天回覆越來越能感知上下文的情況下。到2035年，聯繫客服可能意味著與一個智慧人工智慧互動，它能記住你過去的互動記錄，理解你的偏好，並根據你的語氣調整回覆——本質上，每個客戶都將擁有一個個性化的虛擬代理。
人工智慧在互動中的決策：除了回答問題，人工智慧也將開始做出目前需要管理階層批准的決策。例如，如今人工客服可能需要主管批准才能提供退款或特別折扣來安撫憤怒的顧客。未來，在設定的權限範圍內，人工智慧可以根據計算出的客戶終身價值和情感分析結果，被賦予這些決策權。 Futurum/IBM 的一項研究預測，到 2030 年，即時客戶互動中約 69% 的決策將由智慧機器做出（《重塑客戶體驗：行銷人員必須做到這兩點》）——實際上，人工智慧將決定互動中的最佳行動方案。
人工智慧100%參與：每個客戶互動中發揮作用《2025年人工智慧客戶服務59項統計資料》），無論是在前台還是後台。這意味著，即使客戶是由真人客服人員提供服務，人工智慧也會提供輔助（例如提供建議、檢索資訊）。另一種解釋是，無論何時，任何客戶諮詢都不會無人解答——即使客服人員離線，人工智慧也始終在線上。

到2035年，我們或許會發現，人工客服人員將只專注於處理最敏感或需要高度人性化的場景（例如，VIP客戶或需要人性化同理心的複雜投訴）。而從銀行、零售到技術支援等常規諮詢，可能由一支全天候工作的AI客服團隊來處理，這些AI客服人員會不斷從每次互動中學習。這種轉變將使客戶服務更加一致和快捷，因為AI不會讓客戶長時間等待，而且理論上可以同時處理多個任務，從而處理無限數量的客戶。.

要實現這個願景，仍面臨許多挑戰：人工智慧必須足夠強大，才能應對人類客戶的不可預測性。它必須能夠處理俚語、憤怒、困惑以及人們千變萬化的溝通方式。此外，它還需要掌握最新的知識（如果人工智慧的資訊過時，那就毫無意義）。透過投資將人工智慧與公司資料庫整合（以獲取訂單、故障等即時資訊），這些障礙都可以迎刃而解。.

從倫理角度來看，企業需要決定何時披露「您正在與人工智慧對話」這一訊息，並確保公平性（人工智慧不會因為訓練存在偏見而區別對待某些客戶）。假設這些問題都得到妥善解決，那麼人工智慧客服的商業價值就非常顯著：它可以大幅降低成本並縮短等待時間。隨著企業加強對人工智慧客服能力的投資，《2025-2030年人工智慧客服市場報告：案例》；《生成式人工智慧如何協助物流 | Ryder

總而言之，未來自主人工智慧客服將成為常態。尋求幫助通常意味著與智慧機器互動，它可以快速解決您的問題。人類仍將參與監督和處理特殊情況，但更扮演人工智慧團隊的管理者角色。最終，消費者將獲得更快、更個人化的服務——前提是人工智慧經過適當的訓練和監控，以避免重蹈過去「機器人熱線」體驗的覆轍。

生成式人工智慧在醫療保健和醫學領域的應用

醫療保健領域風險極高。人工智慧在醫療領域無需人工監督即可運作的想法，既令人興奮（因為效率和覆蓋範圍廣），也令人擔憂（因為安全性和同理心方面存在問題）。生成式人工智慧已開始在醫學影像分析、臨床文件記錄甚至藥物研發等領域取得進展。它究竟能在哪些方面獨立自主地進行工作？

目前能力（2025 年）：輔助臨床醫生，而非取代他們

目前，生成式人工智慧在醫療保健領域主要扮演強大輔助角色，而非自主決策者的角色。例如：

醫療文件：人工智慧在醫療保健領域最成功的應用之一是幫助醫生處理文書工作。自然語言模型可以轉錄患者就診過程，並產生臨床記錄或出院小結。一些公司擁有“人工智慧速記員”，它們在檢查過程中（透過麥克風）聆聽，並自動產生就診記錄草稿供醫生審核。這節省了醫生打字的時間。有些系統甚至可以自動填入電子健康記錄的部分內容。這一切都只需極少的人工幹預——醫生只需糾正草稿中的一些小錯誤，這意味著病歷記錄的撰寫在很大程度上是自動化的。
放射學和影像學：人工智慧（包括生成模型）可以分析X光片、核磁共振成像（MRI）和電腦斷層掃描（CT）影像，以檢測異常情況（例如腫瘤或骨折）。 2018年，美國食品藥物管理局（FDA）批准了一套人工智慧系統，用於自主檢測視網膜影像中的糖尿病視網膜病變（一種眼部疾病）。值得注意的是，該系統獲准在特定篩檢情況下無需專家審核即可做出診斷。該系統並非生成式人工智慧，但這表明監管機構已允許在有限的情況下使用自主人工智慧進行診斷。生成模型則可用於產生綜合報告。例如，人工智慧可以檢查胸部X光片，並產生一份放射科醫生的報告，例如「未發現急性病變。肺部清晰。心臟大小正常。」放射科醫生只需確認並簽署即可。在一些常規病例中，如果放射科醫生信任人工智慧並進行快速檢查，這些報告或許無需修改即可發出。
症狀自查與虛擬護理師：生成式人工智慧聊天機器人正被用作第一線症狀自查工具。患者可以輸入症狀並獲得建議（例如，「可能是普通感冒；多休息多喝水，但如果出現X或Y症狀，請就醫。」）。像Babylon Health這樣的應用程式利用人工智慧提供建議。目前，這些建議通常被視為資訊參考，而非權威的醫療建議，並鼓勵患者在出現嚴重問題時諮詢臨床醫生。
藥物發現（生成式化學）：生成式人工智慧模型可以為藥物提出新的分子結構。這比較屬於研究領域，而非臨床應用。這些人工智慧模型能夠自主運行，提出數千種具有所需特性的候選化合物，然後由人類化學家在實驗室進行審查和測試。像Insilico Medicine這樣的公司已經利用人工智慧在更短的時間內產生了新的候選藥物。雖然這並非直接與患者互動，但它展示了人工智慧如何自主地創造出人類需要花費更長時間才能找到的解決方案（分子設計）。
醫療營運：人工智慧正在幫助醫院優化排班、物資管理和其他物流環節。例如，生成模型可以模擬患者流動情況，並提出排班調整建議以減少等待時間。雖然這些決策不那麼顯而易見，但人工智慧只需極少的人工幹預即可完成。

需要指出的是，截至2025年，沒有任何一家醫院允許人工智慧在未經人工審核的情況下獨立做出重大醫療決策或治療方案。診斷和治療方案的發展仍然牢牢掌握在人手中，人工智慧僅提供輔助意見。目前，人工智慧尚不足以完全自主地告知患者「您患有癌症」或開立處方，而且在沒有經過廣泛驗證的情況下，也不應該允許其這樣做。醫療專業人員將人工智慧作為輔助工具或節省時間的工具，但他們會對關鍵的輸出結果進行核實。

2030-2035年展望：人工智慧將成為醫生的同事（或許還能成為護理師或藥劑師的同事）

未來十年，我們預期生成式人工智慧將自主承擔更多常規臨床任務，並擴大醫療保健服務的覆蓋範圍：

自動化初步診斷：到2030年，人工智慧將能夠可靠地對許多常見疾病進行初步分析。試想一下，診所裡的人工智慧系統能夠透過攝影機讀取患者的症狀、病史，甚至解讀他們的語氣和臉部表情，並在醫生見到患者之前提供診斷建議和推薦檢查項目。這樣，醫生就可以專注於確認和討論診斷結果。在遠距醫療中，患者可以先與人工智慧進行交流，人工智慧會縮小診斷範圍（例如，可能是鼻竇感染，也可能是更嚴重的疾病），然後在需要時將患者轉接給臨床醫生。如果人工智慧被證明極為準確，監管機構可能會允許其在正式診斷某些輕微疾病——例如，人工智慧可以透過耳鏡影像診斷出簡單的耳部感染。
個人健康監測：隨著穿戴式裝置（智慧手錶、健康感測器）的普及，人工智慧將持續監測患者，並自主發出健康預警。例如，到2035年，您的穿戴式裝置中的人工智慧或許能夠偵測到異常心律，並自動安排您進行緊急線上諮詢，甚至在偵測到心臟病發作或中風的跡象時呼叫救護車。這已進入自主決策領域——判斷某種情況是否緊急並採取行動——這正是人工智慧一項極具潛力且能夠挽救生命的應用。
治療建議：基於醫學文獻和病患資料訓練的生成式人工智慧可以提出個人化的治療方案。到2030年，對於癌症等複雜疾病，人工智慧腫瘤委員會可以分析患者的基因組成和病史，並自主制定建議的治療方案（化療方案、藥物選擇）。人類醫生會審查這些方案，但隨著信心的增強，他們可能會開始接受人工智慧產生的方案，尤其是在常規病例中，僅在必要時進行調整。
虛擬護理師與居家護理：能夠進行對話並提供醫療指導的人工智慧可以處理大量的後續護理和慢性病監測工作。例如，慢性病患者在家時可以向人工智慧護理助理報告每日指標，助手會給予建議（例如「您的血糖有點高，建議調整一下晚餐的量」），只有當讀數超出正常範圍或出現問題時才會聯繫人工護理師。這種人工智慧可以在醫生的遠端監督下基本上自主運作。
醫學影像與實驗室分析－全自動流程：到2035年，在某些領域，醫學掃描的判讀可能主要由人工智慧完成。放射科醫生將監督人工智慧系統並處理複雜病例，但大多數正常掃描（確實正常）可由人工智慧直接「判讀」並確認。同樣，病理切片的分析（例如，檢測活檢中的癌細胞）也可實現自主初步篩檢，從而顯著加快實驗室結果的出具速度。
藥物研發和臨床試驗：人工智慧不僅可能設計藥物分子，還可能產生用於試驗的合成患者數據或尋找最佳試驗候選藥物。它或許能夠自主運行虛擬試驗（模擬患者的反應），從而在進行真實試驗之前縮小候選藥物範圍。這可以減少人工幹預，並加快藥物上市速度。

人工智慧醫生的願景仍然遙遙無期，且仍有爭議。即使到2035年，人們也期望人工智慧能成為助手，而非取代人性化診療。複雜的診斷往往需要直覺、倫理以及與患者溝通以了解其具體情況——而這些正是人類醫生的優勢。即便如此，人工智慧或許可以處理大約80%的日常工作：例如文書工作、簡單的病例、監測等等，從而使人類臨床醫生能夠專注於棘手的20%病例以及醫患關係。

存在諸多障礙：醫療保健領域自主人工智慧的監管批准非常嚴格（理應如此）。人工智慧系統需要進行廣泛的臨床驗證。我們可能會看到人工智慧逐步被接受——例如，允許人工智慧在缺乏醫生的醫療服務匱乏地區自主進行診斷或治療，以此來擴大醫療保健的覆蓋範圍（想像一下，到2030年，在偏遠村莊建立一家“人工智慧診所”，由城市醫生定期進行遠端監督）。.

倫理考量至關重要。問責制（如果自主人工智慧診斷出錯，誰該負責？）、知情同意（患者需要了解人工智慧是否參與其治療）以及確保公平性（人工智慧如何適用於所有人群，避免偏見）都是需要應對的挑戰。假設這些問題都能解決，到2030年代中期，生成式人工智慧有望融入醫療保健體系，承擔許多能夠解放醫護人員的任務，並有可能惠及目前就醫管道有限的患者。.

總而言之，到2035年，人工智慧很可能將深度融入醫療保健領域，但主要仍將作為底層技術或輔助工具發揮作用。我們將信任人工智慧能夠自主完成許多工作——例如解讀掃描結果、監測生命徵象、制定治療方案——但關鍵決策仍將由人類監督作為安全保障。最終，我們將迎來一個更有效率、更有彈性的醫療保健系統，人工智慧負責繁重的工作，而人類則提供同理心和最終的判斷。

教育中的生成式人工智慧

教育是生成式人工智慧正在掀起波瀾的另一個領域，從人工智慧驅動的輔導機器人到自動評分和內容創作，無所不包。教學涉及溝通和創造力，而這正是生成式模式的優勢。但是，人工智慧真的可以在沒有教師監督的情況下進行教育嗎？

目前能力（2025）：受約束的導師和內容產生器

輔助工具而非獨立教師使用

人工智慧輔導助理：像可汗學院的「Khanmigo」（由GPT-4驅動）或各種語言學習應用程式這樣的工具，都利用人工智慧來模擬一對一輔導或對話夥伴。學生可以用自然語言提問並獲得答案或解釋。人工智慧可以為作業題提供提示，用不同的方式解釋概念，甚至可以扮演歷史人物進行互動式歷史課程。然而，這些人工智慧輔導工具通常需要監督使用；教師或應用程式維護者通常會監控對話，或設定人工智慧可以討論的內容範圍（以避免傳播錯誤訊息或不當內容）。
教師的內容創作：生成式人工智慧可以幫助教師創建測驗題、閱讀摘要、課程計畫大綱等等。例如，教師可以向人工智慧發出「產生5道二次方程式練習題及答案」的指令，從而節省備課時間。雖然這是自主內容生成，但教師通常仍需審核輸出結果的準確性以及與課程的契合度。因此，它更像是一種省力工具，而非完全獨立的系統。
評分與回饋：人工智慧可以自動批改選擇題（這並不新鮮），並且越來越多地能夠評估簡答題或作文。一些學校系統使用人工智慧來批改書面回答，並向學生提供回饋（例如，語法糾正、擴展論點的建議）。雖然這本身並非生成性任務，但新型人工智慧甚至可以根據學生的表現產生個人化的回饋報告，突顯需要改進的地方。由於擔心細節問題，教師通常會在這個階段複審人工智慧批改的作文。
自適應學習系統：這類平台會根據學生的學習表現調整學習材料的困難或風格。生成式人工智慧（AI）透過即時創建新的題目或範例來增強這種系統，從而滿足學生的特定需求。例如，如果學生在理解某個概念時遇到困難，AI可能會產生另一個圍繞該概念的類比或練習題。這種功能在某種程度上是自主的，但仍運作在由教育者設計的系統框架內。
學生學習用途：學生自主使用 ChatGPT 等工具輔助學習——例如尋求澄清、翻譯，甚至利用人工智慧取得論文草稿的回饋（例如「改進我的引言段落」）。這種學習過程完全自主，無需教師指導。在這種情況下，人工智慧扮演著隨選輔導或校對的角色。關鍵在於確保學生將其用於學習，而不僅僅是獲取答案（學術誠信）。

顯然，到2025年，人工智慧在教育領域的應用將非常強大，但通常仍需教師參與，並由教師對人工智慧的教學內容進行把控和優化。人們的謹慎是可以理解的：我們不希望人工智慧在無人幹預的情況下教導錯誤訊息或處理敏感的學生互動。教師們將人工智慧輔導視為得力助手，它們可以幫助學生進行更多練習，並快速解答常見問題，從而使教師能夠專注於更深入的指導。.

2030-2035年展望：個人化人工智慧輔導員和自動化教學助手

未來十年，我們預期生成式人工智慧將帶來更個人化和自主的學習體驗，同時教師的角色也將隨之演變：

為每位學生配備AI私人導師：到2030年，包括可汗學院創始人薩爾·可汗在內的專家們設想，每位學生都能獲得一位在許多方面與人類導師一樣有效的AI導師（其創造者稱，這位AI導師可以讓人類的智力提升10倍）。這些AI導師將全天候在線，深入了解學生的學習歷史，並據此調整教學方式。例如，如果一位學生是視覺型學習者，在理解某個代數概念時遇到困難，AI可以動態地產生可視化的解釋或互動式模擬來幫助他/她。由於AI可以追蹤學生的學習進度，因此它可以自主決定接下來複習哪個主題或何時學習新技能——從而有效地為該學生製定個性化的學習計劃
減輕教師日常工作負擔：批改作業、製作練習題、編寫教案——到2030年代，這些工作幾乎都可以完全交給人工智慧完成。人工智慧可以為班級產生一週的個人化作業，批改上週的所有作業（甚至包括開放式作業）並提供回饋，還能向教師指出哪些學生在哪些方面需要額外幫助。這一切只需要教師極少干預，或許只需快速瀏覽一下，確保人工智慧的評分公平合理即可。
自主自適應學習平台：我們或許會看到某些學科完全由人工智慧驅動的課程。想像一下，一門沒有人類講師的線上課程，人工智慧代理商會介紹學習內容、提供範例、回答問題，並根據學生的學習進度調整學習節奏。學生的學習體驗可以完全個人化，即時生成。一些企業培訓和成人教育可能會更早採用這種模式。到2035年，員工只需說“我想學習高級Excel宏”，人工智慧導師就會透過個人化的課程進行教學，包括生成練習題和評估答案，而無需人工授課。
課堂人工智慧助理：在實體教室或虛擬教室中，人工智慧可以監聽課堂討論，並隨時協助教師（例如，透過耳麥輕聲提出建議：「有幾位學生似乎對這個概念感到困惑，或許可以再舉一個例子」）。它還可以管理線上課堂論壇，回答學生提出的簡單問題（例如「作業什麼時候截止？」甚至解釋講課要點），從而避免教師被電子郵件淹沒。到2035年，擁有人工智慧助手，而人類教師則專注於更高層次的指導和激勵，這或許將成為一種標準做法。
全球教育普及：自主人工智慧導師可以幫助師資短缺地區的學生接受教育。配備人工智慧導師的平板電腦可以作為基礎讀寫和數學課程的主要授課工具，幫助那些受教育程度有限的學生。到2035年，這或許將成為最具影響力的應用之一——人工智慧將彌補人類教師缺席地區的教育缺口。然而，確保人工智慧教育在不同環境下的品質和文化適應性至關重要。

人工智慧會完全取代教師嗎？不太可能。教學不僅是傳授知識，還包括指導、啟發和情感支持。這些人類特有的要素是人工智慧難以複製的。但人工智慧可以成為第二位教師，甚至可以作為知識傳遞的第一位教師，從而使人類教師能夠專注於人類最擅長的領域：同理心、激勵和培養批判性思維。

我們需要處理一些問題：確保人工智慧提供準確的資訊（避免出現虛假事實的教育幻覺），避免教育內容中的偏見，維護學生資料隱私，以及保持學生的參與度（人工智慧不僅要正確，更要具有激勵作用）。我們很可能會看到人工智慧教育系統像教科書一樣需要經過認證或認可，以確保它們符合相關標準。.

另一個挑戰是過度依賴：如果人工智慧導師過於輕易地給出答案，學生可能無法培養堅持不懈和解決問題的能力。為了緩解這個問題，未來的人工智慧導師或許可以被設計成有時讓學生經歷一些掙扎（就像人類導師一樣），或鼓勵他們在提示的幫助下自行解決問題，而不是直接給出答案。.

到2035年，課堂可能會發生翻天覆地的變化：每個學生都配備一台人工智慧設備，按照自己的步調學習，而教師則負責組織小組活動並提供人性化的指導。教育將變得更加高效和個性化。其願景是，每個學生都能在需要時獲得所需的幫助——真正實現大規模的「私人導師」體驗。風險在於可能會失去一些人性化的元素，或者人工智慧被濫用（例如學生利用人工智慧作弊）。但總的來說，如果管理得當，生成式人工智慧有望普及和提升學習體驗，成為學生學習旅程中隨時待命、知識淵博的伙伴。.

物流和供應鏈中的生成式人工智慧

物流——貨物運輸和管理供應鏈的藝術與科學——似乎並非「生成式」人工智慧的傳統應用領域，但創造性的問題解決和規劃在該領域至關重要。生成式人工智慧可以透過模擬場景、最佳化方案，甚至控制機器人系統來提供幫助。物流的目標是提高效率和降低成本，這與人工智慧在數據分析和解決方案提出方面的優勢完美契合。那麼，人工智慧在運作供應鏈和物流營運上究竟能達到怎樣的自主程度呢？

目前能力（2025 年）：透過人工監督實現優化和簡化

如今，人工智慧（包括一些生成式方法）在物流領域主要用作決策支援工具：

路線優化：像 UPS 和 FedEx 這樣的公司已經開始使用人工智慧演算法來優化配送路線，確保駕駛者選擇最高效的路徑。傳統上，這些演算法是運籌學演算法，但現在生成式演算法可以幫助探索各種條件下（例如交通狀況、天氣狀況）的替代路線策略。雖然人工智慧會建議路線，但調度員或管理人員會設定參數（例如優先順序），並在必要時進行調整。
裝載和空間規劃：對於卡車或貨櫃的裝載，人工智慧可以產生最佳裝載方案（確定每個箱子的放置位置）。生成式人工智慧可以產生多種裝載配置，以最大限度地利用空間，本質上是「創造」解決方案供人們選擇。一項研究強調了這一點，該研究指出，在美國，卡車經常有30%的空載運行，而更好的規劃——借助人工智慧——可以減少這種浪費（《物流領域生成式人工智慧的頂級應用案例》）。這些人工智慧產生的裝載方案旨在降低燃料成本和排放，在一些倉庫中，這些方案只需極少的人工調整即可執行。
需求預測與庫存管理：人工智慧模型可以預測產品需求並產生補貨計劃。生成式模型可以模擬不同的需求場景（例如，人工智慧「想像」即將到來的假日會導致需求激增），並據此制定庫存計劃。這有助於供應鏈管理人員做好準備。目前，人工智慧提供預測和建議，但最終的生產水準或訂單通常由人工決定。
風險評估：全球供應鏈面臨許多中斷風險（天災、港口延誤、政治問題等）。人工智慧系統如今會整理新聞和數據，識別潛在風險。例如，一家物流公司利用生成式人工智慧掃描互聯網，標記出高風險運輸走廊（例如，可能因颶風或動亂等原因而出現問題的地區）（《物流領域生成式人工智慧的頂級應用案例》）。有了這些訊息，規劃人員可以自主地繞過風險區域重新規劃運輸路線。在某些情況下，人工智慧甚至會自動推薦路線變更或運輸方式變更，最終由人工審核批准。
倉庫自動化：許多倉庫已實現半自動化，利用機器人進行揀貨和包裝。生成式人工智慧可以動態地將任務分配給機器人和人工，以實現最佳流程。例如，人工智慧可以根據訂單情況，每天早上產生機器人揀貨員的作業隊列。這通常完全自主執行，管理人員只需監控關鍵績效指標 (KPI)——如果訂單量意外激增，人工智慧會自動調整營運。
車隊管理：人工智慧透過分析車輛運行模式並產生最佳維護計劃，幫助安排車輛維護，從而最大限度地減少停機時間。它還可以將貨物運輸分組，以減少運輸次數。只要滿足服務要求，這些決策都可以由人工智慧軟體自動做出。

總體而言，到2025年，人類設定目標（例如，「在確保兩天內送達的前提下，盡可能降低成本」），而人工智慧則負責產生解決方案或製定計劃來實現這些目標。這些系統可以每天自動運行，無需人工幹預，直到出現異常情況。許多物流環節都涉及重複性決策（例如，這批貨物何時發貨？從哪個倉庫發貨？），而人工智慧可以學習如何持續地做出這些決策。企業正逐漸信任人工智慧能夠處理這些微決策，並且僅在出現異常情況時才向管理人員發出警報。.

2030-2035年展望：自動駕駛供應鏈

未來十年，我們可以預見人工智慧將推動物流領域自主的協調

自動駕駛車輛和無人機：自動駕駛卡車和送貨無人機雖然屬於人工智慧/機器人領域的廣泛範疇，但卻直接影響物流。到2030年，如果監管和技術方面的挑戰能夠克服，我們或許就能看到人工智慧駕駛卡車在高速公路上日常行駛，或者無人機在城市中完成最後一公里配送。這些人工智慧系統無需人類駕駛員即可做出即時決策（例如路線變更、避障）。其關鍵在於這些車輛人工智慧如何從海量資料和模擬場景中學習，有效地在無數場景中進行「訓練」。一支完全自動駕駛的車隊可以全天候運行，人類只需進行遠端監控。這將大大減少物流運營中的人為因素（駕駛員），從而顯著提高自動化程度。
自癒式供應鏈：生成式人工智慧很可能被用於持續模擬供應鏈場景並制定緊急應變計畫。到2035年，人工智慧或許能夠自動偵測供應商工廠何時停產（透過新聞或數據推送），並立即將貨源轉向已在模擬中篩選過的替代供應商。這意味著供應鏈能夠“自我修復”，人工智慧將主動介入。屆時，人類管理者將被告知人工智慧採取的行動，而不是由他們來啟動緊急應變方案。
端到端庫存優化：人工智慧可以自主管理整個倉庫和門市網路中的庫存。它將決定何時何地移動庫存（或許會使用機器人或自動駕駛車輛），確保每個地點都保持適量的庫存。人工智慧基本上運行著供應鏈的控制塔：監控所有物流流動並即時進行調整。到2035年，「自動駕駛」供應鏈的概念可能意味著系統每天能夠自行製定最佳配送方案、訂購產品、安排工廠生產以及安排運輸。人類將負責監督整體戰略並處理超出人工智慧當前理解範圍的異常情況。
物流領域的生成式設計：我們或許會看到人工智慧設計全新的供應鏈網路。假設一家公司拓展到新的地區；人工智慧可以根據現有數據，為該地區產生最佳的倉庫位置、運輸線路和庫存策略——這正是諮詢顧問和分析師目前所做的工作。到2030年，企業或許會依賴人工智慧的建議來制定供應鏈設計方案，相信它能夠更快地權衡各種因素，並找到人類可能忽略的創新解決方案（例如一些非顯而易見的配送中心）。
與製造業（工業4.0）的融合：物流並非孤立存在，而是與生產緊密相連。未來的工廠或許會利用生成式人工智慧來安排生產計劃，按需訂購原材料，並指示物流網路立即出貨。這種整合式人工智慧意味著整體上更少的人工規劃——從製造到交付的無縫鏈條將由演算法驅動，從而優化成本、速度和永續性。到2025年，高效的供應鏈已經由數據驅動；到2035年，它們可能將主要由人工智慧驅動。
物流領域的動態客戶服務：基於客戶服務人工智慧，供應鏈人工智慧可以直接與客戶互動。例如，如果一位大客戶想在最後一刻更改批量訂單，人工智慧代理無需等待人工經理即可協商可行的替代方案（例如，「由於資源限制，我們現在可以交付一半，下週交付另一半」。這需要產生式人工智慧理解雙方的需求（客戶需求與營運能力），並做出既能保證運營順暢又能滿足客戶需求的決策。

預期收益是更有效率、更具韌性和反應速度的物流系統。企業預計可節省巨額成本－麥肯錫估計，人工智慧驅動的供應鏈優化可以顯著降低成本並提高服務水平，從而為各行業創造數萬億美元的價值（《 2023 年人工智慧現狀：生成式人工智慧的突破之年》| 麥肯錫）。

然而，將更多控制權交給人工智慧也存在風險，例如，如果人工智慧的邏輯有缺陷，可能會引發連鎖反應（例如，臭名昭著的人工智慧供應鏈因建模錯誤而導致公司庫存告罄的案例）。諸如「重大決策需人工參與」或至少允許人工快速介入的儀錶板之類的保障措施，可能會持續到2035年。隨著時間的推移，當人工智慧的決策得到驗證後，人們會逐漸習慣放手讓人工智慧發揮作用。.

有趣的是，人工智慧在追求效率最大化的過程中，有時可能會做出與人類偏好或傳統做法衝突的選擇。例如，純粹的效率優化可能會導致庫存極低，這雖然高效，但也可能讓人感到風險。到2030年，供應鏈專業人士或許需要調整他們的直覺，因為人工智慧在處理大量資料後，可能會證明其看似不尋常的策略實際上效果更佳。.

最後，我們必須考慮到實體限制（基礎設施、實體流程速度）限制物流變革的速度，因此，這場變革的重點在於更智慧的規劃和資產利用，而非建構一個全新的實體現實。但即便在這些限制之內，生成式人工智慧的創新解決方案和持續優化也能在最大限度減少人工規劃的情況下，顯著改善全球貨物運輸方式。

總而言之，到 2035 年，物流的運作方式可能類似於一台運轉良好的自動化機器：貨物高效流動，路線實時調整以應對中斷，倉庫由機器人進行自我管理，整個系統不斷地從數據中學習和改進——所有這一切都由作為運營大腦的生成式人工智能進行協調。.

金融和商業領域的生成式人工智慧

金融業高度依賴資訊——報告、分析、客戶溝通——這使其成為生成式人工智慧的沃土。從銀行業到投資管理再到保險業，各機構都在探索利用人工智慧實現自動化和洞察生成。問題是，鑑於準確性和信任度在該領域的重要性，人工智慧可以在無需人工監督的情況下可靠地處理哪些金融任務？

目前能力（2025 年）：自動化報告與決策支持

截至目前，生成式人工智慧已在金融領域以多種方式發揮作用，通常是在人類的監督下進行的：

報告產生：銀行和金融機構會產生大量報告，例如獲利摘要、市場評論、投資組合分析等等。人工智慧已被用於撰寫這些報告。例如，彭博社開發了BloombergGPT ，這是一個基於金融資料訓練的大型語言模型，用於輔助終端使用者完成新聞分類和問答等任務（生成式人工智慧即將應用於金融領域）。雖然其主要用途是幫助人們尋找訊息，但也展現了人工智慧日益重要的角色。 Automated Insights（美聯社合作的公司）也產生金融文章。許多投資通訊都使用人工智慧來總結每日市場動態或經濟指標。通常情況下，這些內容會在發送給客戶之前經過人工審核，但這只是快速編輯，而不是從零開始撰寫。
客戶溝通：在零售銀行業務中，人工智慧聊天機器人可以處理客戶關於帳戶餘額、交易或產品資訊的諮詢（逐漸融入客戶服務領域）。此外，人工智慧還可以產生個人化的理財建議信或提醒訊息。例如，人工智慧可以識別出客戶可以節省費用，並自動撰寫一封建議其更換帳戶類型的郵件，該郵件幾乎無需人工幹預即可發送。這種大規模的個人化溝通是人工智慧在金融領域的現有應用。
詐欺偵測與警報：生成式人工智慧可以幫助創建針對詐欺系統偵測到的異常情況的敘述或解釋。例如，如果系統標記可疑活動，人工智慧可以產生給客戶的解釋訊息（「我們注意到有來自新裝置的登入…」）或給分析師的報告。檢測過程是自動化的（使用人工智慧/機器學習異常檢測），溝通也日益自動化，但最終操作（例如凍結帳戶）通常仍需手動審核。
財務諮詢（有限）：一些智能投顧（自動化投資平台）使用演算法（不一定是生成式人工智慧）來管理投資組合，無需人工顧問參與。生成式人工智慧正在逐步融入其中，例如，它可以產生對特定交易原因的評論，或為客戶量身定制投資組合表現的總結。然而，純粹的財務建議（例如複雜的財務規劃）仍然主要依賴人工或基於規則的演算法；缺乏監督的自由生成式建議存在風險，一旦出錯，可能需要承擔法律責任。
風險評估與核保：保險公司正在測試人工智慧技術，以自動產生風險評估報告，甚至起草保單文件。例如，給定有關房產的數據，人工智慧可以產生一份保險單草稿或一份描述風險因素的承保人報告。目前，這些輸出結果仍需手動審核，因為合約中的任何錯誤都可能造成高昂的損失。
數據分析與洞察：人工智慧可以整理財務報表或新聞，並產生摘要。分析師使用的工具可以立即將一份長達100頁的年度報告提煉成要點，或從財報電話會議記錄中提取主要資訊。這些摘要節省時間，可以直接用於決策或分享，但謹慎的分析師會仔細檢查關鍵細節。

本質上，目前金融領域的AI扮演著不知疲倦的分析師/撰稿人的角色，生成內容，再由人類進行潤飾。完全自主的應用主要集中在一些定義明確的領域，例如數據驅動的新聞（無需主觀判斷）或客戶服務回應。由於涉及金額龐大且受到監管嚴格審查，直接委託AI進行資金決策（例如資金調動、執行超出預設演算法的交易）的情況非常罕見。

2030-2035年展望：人工智慧分析師與自主金融運營

展望未來，到 2035 年，生成式人工智慧可能會深度融入金融運營，並有可能自主處理許多任務：

人工智慧金融分析師：我們或許會看到人工智慧系統能夠分析公司和市場，並產生與人類股票研究分析師水平相當的投資建議或報告。到2030年，人工智慧或許能夠閱讀公司的所有財務文件，與產業數據進行比較，並獨立產生投資建議報告（包含買入/賣出指示及理由）。一些對沖基金已經開始使用人工智慧產生交易訊號；到2030年代，人工智慧研究報告可能會變得司空見慣。人類投資組合經理或許會開始將人工智慧產生的分析作為眾多參考因素之一。人工智慧甚至有可能自主管理投資組合：根據預先設定的策略持續監控並重新平衡投資。事實上，演算法交易已經高度自動化——生成式人工智慧可以透過自行產生和測試新的交易模型，使策略更具適應性。
自動化財務規劃：面向消費者的AI顧問可以處理個人日常財務規劃。到2030年，你或許可以告訴AI你的目標（例如買房、子女教育儲蓄），它就能為你產生一份完整的個人化財務計畫（包括預算、投資配置和保險建議）。最初，這份計畫可能需要由人工財務規劃師審核，但隨著信任度的提高，這類建議或許可以直接提供給消費者，並附上相應的免責聲明。關鍵在於確保AI的建議符合相關法規，並且符合客戶的最佳利益。如果這個問題得到解決，AI將使基礎財務諮詢變得更加便捷且成本低廉。
後台自動化：生成式人工智慧或許能夠自主處理許多後台文檔，例如貸款申請、合規報告和審計摘要。例如，人工智慧可以接收所有交易數據，並產生一份審計報告，標記出所有問題。到2035年，審計人員或許可以將更多時間用於審查人工智慧標記的異常情況，而不是親自逐一審查所有內容。同樣，在合規方面，人工智慧可以自動產生可疑活動報告（SAR），無需分析師從頭撰寫。這些常規文件的自主生成，以及僅在出現異常情況時才進行人工審核，可能會成為標準流程。
保險理賠與核保：人工智慧可以處理保險理賠（包括照片證據等），確定承保範圍，並自動產生賠償決定書。我們或許很快就能實現這樣的目標：一些簡單的理賠（例如數據清晰的交通事故）可以在提交後的幾分鐘內完全由人工智慧處理。新保單的核保流程也可能類似：人工智慧評估風險並產生保單條款。到2035年，或許只有那些複雜或模糊的案例才會交由人工核保員處理。
詐欺與安全：人工智慧在金融領域偵測和應對詐欺或網路威脅方面可能發揮更關鍵的作用。自主人工智慧代理可以即時監控交易，並在滿足特定條件時立即採取行動（例如凍結帳戶、凍結交易），然後給出行動理由。速度至關重要，因此需要盡可能減少人為幹預。其關鍵在於如何以清晰的方式將這些行動傳達給客戶或監管機構。
高階主管支援：想像一下，如果有一個人工智慧“幕僚長”，可以隨時為高階主管產生業務報告，那會是怎樣一番景象？例如，詢問「我們歐洲分部本季的業績如何？與去年同期相比，主要驅動因素是什麼？」人工智慧就能根據數據產生一份簡潔明了、圖表清晰的報告，所有資訊都準確無誤。這種動態、自主的報告和分析方式，未來或許會像對話一樣輕鬆、方便。到2030年，向人工智慧查詢商業智慧並信任其給出的正確答案，將在很大程度上取代靜態報告，甚至可能取代部分分析師職位。

一個有趣的預測是：到2030年代，大部分金融內容（新聞、報導等）都可能由人工智慧產生。目前，像道瓊斯和路透社這樣的媒體已經開始使用自動化技術處理部分新聞。如果這種趨勢持續下去，考慮到金融數據的爆炸性成長，人工智慧或許將負責過濾和傳播大部分金融資訊。

然而，信任和驗證至關重要。金融業受到嚴格監管，任何自主運作的人工智慧都需要符合嚴格的標準：

確保不會出現幻覺（你不能讓人工智慧分析師發明一個不存在的財務指標——這可能會誤導市場）。.
避免偏見或非法行為（例如由於訓練資料存在偏見而無意中在貸款決策中造成歧視性歧視）。.
可審計性：監管機構很可能要求人工智慧決策具有可解釋性。如果人工智慧拒絕貸款或做出交易決策，則必須有可供審查的理由。生成模型可能有點像黑箱，因此預計會開發出可解釋的人工智慧技術，使其決策透明化。

未來十年，人工智慧與金融專業人士的密切合作很可能成為常態，隨著信心的增長，人工智慧的自主性也將逐步提升。早期成果將體現在低風險的自動化領域（例如報告產生）。核心判斷，例如信貸決策或投資選擇，難度更大，但即便如此，隨著人工智慧績效的積累，企業也可能賦予其更大的自主權。例如，人工智慧基金或許會配備一名人工監管員，僅在績效出現偏差或人工智慧發出不確定訊號時才進行幹預。.

麥肯錫估計，人工智慧（尤其是生成式人工智慧）每年可為銀行業創造約2,000億至3,400億美元的價值，並在保險和資本市場產生類似的巨大影響（《 2000億至3,400億美元的突破之年》| 麥肯錫）（《生成式人工智慧的未來是什麼？人工智慧》| 麥肯錫）。這主要得益於效率的提升和更優的決策結果。為了實現這一價值，許多日常的財務分析和溝通工作很可能將交由人工智慧系統完成。

總而言之，到2035年，生成式人工智慧可能就像一支由初級分析師、顧問和職員組成的隊伍，在金融領域廣泛工作，自主完成大部分繁瑣的工作和一些複雜的分析。人類仍將負責制定目標、處理高層策略、維護客戶關係和進行監督。金融界出於謹慎，將逐步擴大人工智慧的自主性——但發展方向很明確：越來越多的資訊處理甚至決策建議都將來自人工智慧。理想情況下，這將帶來更快捷的服務（即時貸款、全天候諮詢）、更低的成本，以及更高的客觀性（基於數據模式的決策）。但維護信任至關重要；金融領域一次備受矚目的人工智慧失誤就可能造成巨大的損失（試想人工智慧引發的閃崩，或者成千上萬人被錯誤地剝奪了福利）。因此，即使後台流程高度自動化，尤其是在面向消費者的操作方面，各種保障措施和人工審核機制仍可能持續存在。.

挑戰與倫理考量

在所有這些領域，隨著生成式人工智慧承擔更多自主職責，一系列共同的挑戰和倫理問題也隨之出現。確保人工智慧成為可靠且有益的自主代理不僅是一項技術任務，更是一項社會任務。本文概述了關鍵問題以及它們正在（或需要）如何解決：

可靠性和準確性

幻覺問題：生成式人工智慧模型可能會產生看似可靠但實際上錯誤甚至完全捏造的輸出。當沒有人參與決策以糾正錯誤時，這種情況尤其危險。聊天機器人可能會給客戶錯誤的指示，或者人工智慧產生的報告可能包含捏造的統計數據。截至2025年，不準確性已被各組織認定為生成式人工智慧面臨的最大風險（《 2023年人工智慧現狀：生成式人工智慧的突破之年》| 麥肯錫）（《人工智慧現狀：全球調查》| 麥肯錫）。展望未來，諸如資料庫事實核查、模型架構改進以及帶有反饋的強化學習等技術正被應用於最大限度地減少幻覺的產生。自主人工智慧系統可能需要進行嚴格的測試，對於關鍵任務（例如，如果程式碼產生錯誤可能會引入漏洞/安全缺陷），或許還需要進行形式化驗證。

一致性：人工智慧系統需要長期穩定地運行，並能應付各種場景。例如，人工智慧系統可能在標準問題上表現出色，但在處理極端情況時卻會遇到困難。為了確保性能的穩定性，需要涵蓋各種情況的大量訓練資料以及持續的監控。許多組織計劃採用混合方法——人工智慧系統可以運行，但會隨機抽取樣本進行人工審核——以評估持續的準確率。

安全機制：當人工智慧實現自主運作時，使其能夠識別自身的不確定性至關重要。系統應該被設計成「知道自己何時不知道」。例如，如果人工智慧醫生對某個診斷沒有把握，它應該發出警報，等待人工審核，而不是隨意猜測。將不確定性評估融入人工智慧的輸出（並設定自動交接人工審核的閾值）是目前的研究熱點。

偏見與公平

生成式人工智慧從歷史資料中學習，而歷史資料可能包含偏見（種族、性別等）。自主人工智慧可能會延續甚至放大這些偏見：

在招募或招生過程中，如果人工智慧決策者的訓練資料有偏見，可能會造成不公平的歧視。.
在客戶服務中，除非經過仔細檢查，否則人工智慧可能會根據方言或其他因素對使用者做出不同的反應。.
在創意領域，如果訓練集不平衡，人工智慧可能會低估某些文化或風格。.

解決這個問題需要精心整理資料集、進行偏差測試，或許還需要調整演算法以確保公平性。透明度至關重要：企業需要公開人工智慧的決策標準，尤其是在自主人工智慧會影響個人機會或權利（例如獲得貸款或工作）的情況下。監管機構已經開始關注這個問題；例如，歐盟的《人工智慧法案》（截至2020年代中期正在製定中）很可能要求對高風險人工智慧系統進行偏差評估。.

問責制和法律責任

當人工智慧系統自主運作造成損害或犯錯時，誰該負責？法律框架正逐步完善：

部署人工智慧的公司很可能要承擔責任，類似於對員工行為負責。例如，如果人工智慧給出錯誤的財務建議導致客戶蒙受損失，公司可能需要賠償客戶。.
關於人工智慧是否具有「人格」以及高階人工智慧是否可能承擔部分責任，目前存在爭議，但這更多是理論探討。實際上，責任最終會追溯到開發者或營運者。.
人工智慧故障可能會催生新的保險產品。例如，如果一輛自動駕駛卡車發生事故，製造商的保險可能會承擔賠償責任，類似於產品責任險。.
人工智慧決策的記錄和日誌記錄對於事後分析至關重要。如果出現問題，我們需要審核人工智慧的決策路徑，從中學習並明確責任。監管機構可能正是出於這個原因，強制要求對自主人工智慧行為進行日誌記錄。.

透明度和可解釋性

理想情況下，自主人工智慧應該能夠用人類可理解的語言解釋其推理過程，尤其是在影響深遠的領域（金融、醫療保健、司法系統）。可解釋人工智慧領域致力於揭開人工智慧的「黑箱」：

如果人工智慧拒絕貸款申請，相關法規（例如美國的《平等信貸機會法》）可能會要求向申請人提供拒絕理由。因此，人工智慧必須輸出一些因素（例如「負債收入比過高」）作為解釋。.
與人工智慧互動的使用者（例如使用人工智慧輔導的學生或使用人工智慧健康應用程式的患者）有權了解人工智慧如何得出建議。目前正在努力提高人工智慧推理過程的可追溯性，方法包括簡化模型或建立平行的解釋模型。.
透明度也意味著用戶應該清楚自己是在與人工智慧還是真人互動。倫理準則（以及一些法律）傾向於要求揭露客戶是否在與機器人對話。這可以防止欺騙，並確保用戶知情同意。一些公司現在會明確標註人工智慧產生的內容（例如「本文由人工智慧產生」），以維護用戶信任。

隱私和資料保護

生成式人工智慧通常需要資料（包括可能敏感的個人資料）才能運作或學習。自主運作必須尊重隱私：

人工智慧客服人員將存取帳戶資訊以幫助客戶；這些資料必須受到保護，並且只能用於完成該任務。.
如果人工智慧導師可以存取學生個人資料，那麼根據 FERPA（美國）等法律，就需要考慮如何確保教育資料的隱私。.
大型模型可能會無意中記住訓練資料中的特定資訊（例如，在複述訓練過程中看到的某個人的地址）。因此，在訓練過程中採用差分隱私和資料匿名化等技術對於防止產生的輸出中個人資訊外洩至關重要。.
諸如GDPR之類的法規賦予個人對其自身利益相關的自動化決策的權利。如果決策對其造成重大影響，人們可以要求人工審核或要求不完全由自動化程序做出決策。到2030年，隨著人工智慧的日益普及，這些法規可能會不斷發展，或許會引入解釋權或選擇退出人工智慧處理的權利。.

安全與濫用

自主人工智慧系統可能成為駭客攻擊的目標，或被利用來進行惡意活動：

人工智慧內容產生器可能被濫用，大規模製造虛假資訊（例如深度偽造影片、假新聞文章），這構成社會風險。發布功能強大的生成模型的倫理問題一直備受爭議（例如，OpenAI 最初對 GPT-4 的圖像處理能力持謹慎態度）。解決方案包括為人工智慧生成的內容添加浮水印以幫助檢測虛假訊息，以及利用人工智慧對抗人工智慧（例如，開發用於檢測深度偽造內容的演算法）。.
如果人工智慧控制著物理過程（例如無人機、汽車、工業控制系統），那麼保護其免受網路攻擊至關重要。被駭客入侵的自主系統可能會造成現實世界的危害。這意味著需要強大的加密技術、故障保護機制，以及在系統故障時能夠進行人工幹預或關閉系統。.
此外，人工智慧也可能超出預設範圍（「失控人工智慧」情境）。雖然目前的人工智慧不具備自主性或意圖，但如果未來的自主系統更具自主性，則需要嚴格的約束和監控，以確保它們不會因為目標設定錯誤而執行未經授權的交易或違反法律。.

倫理使用與人類影響

最後，更廣泛的倫理考量：

工作流失：如果人工智慧無需人工幹預即可完成任務，那麼這些工作將何去何從？歷史上，科技在取代某些工作的同時，也創造了新的工作。對於那些技能與即將被自動化的工作相關的勞工來說，這種轉變可能會很痛苦。社會需要透過技能再培訓、教育以及可能重新思考經濟支持方式來應對這一問題（有人認為，如果大量工作被自動化，人工智慧可能需要像全民基本收入這樣的措施）。目前，調查顯示人們對此看法不一——一項研究發現，三分之一的勞動者擔心人工智慧會取代他們的工作，而另一些人則認為人工智慧可以減輕繁重的體力勞動。
人類技能的流失：如果人工智慧導師授課、人工智慧自動駕駛、人工智慧編寫程式碼，人們會不會失去這些技能？過度依賴人工智慧在最壞的情況下可能會導致專業技能的流失；教育和培訓計畫需要對此進行調整，確保人們即使借助人工智慧也能學習基本技能。
倫理決策：人工智慧缺乏人類的道德判斷力。在醫療保健或法律領域，純粹基於數據的決策可能與個案中的同情心或公正性相衝突。我們或許需要將倫理框架編碼到人工智慧（例如，使人工智慧的決策與人類價值一致，這是人工智慧倫理研究的一個領域）。至少，在涉及倫理問題的決策中，讓人類參與其中是明智之舉。
包容性：確保人工智慧的益處惠及大眾是一項合乎倫理的目標。如果只有大公司才能負擔得起先進的人工智慧技術，那麼小型企業或較貧困的地區可能會被落下。開源專案和價格合理的人工智慧解決方案有助於實現人工智慧的普及。此外，人工智慧工具的介面設計應確保任何人都能使用（例如支援不同語言、為殘障人士提供無障礙功能等），否則我們將造成新的數位鴻溝，即「誰擁有人工智慧助手，誰沒有」。

目前風險緩解措施：積極的一面是，隨著企業推廣生成式人工智慧，人們對這些問題的認識和行動也不斷增強。到2023年底，近一半使用人工智慧的公司都在積極努力降低諸如不準確等風險（《2023年人工智慧現狀：生成式人工智慧的突破之年》| 麥肯錫）（《人工智慧現狀：全球調查》| 麥肯錫），而且這一數字還在上升。科技公司已經設立了人工智慧倫理委員會；各國政府也在製定相關法規。關鍵在於從一開始就將倫理融入人工智慧的開發過程中（「設計倫理」），而不是事後被動應對。

綜上所述，賦予人工智慧更多自主權是一把雙面刃。它能帶來效率和創新，但也要求高度的責任感。未來幾年，我們可能會看到多種解決方案的整合：技術解決方案（用於改善人工智慧的行為）、流程解決方案（政策和監管框架），以及新的標準或認證（人工智慧系統可能會像如今的引擎或電子產品一樣接受審計和認證）。能否成功應對這些挑戰，將決定我們能否順利地將自主人工智慧融入社會，進而提升人類福祉和信任。.

結論

生成式人工智慧已從一項新穎的實驗迅速發展成為一項變革性的通用技術，滲透到我們生活的各個層面。本白皮書探討了到2025年，人工智慧系統將如何能夠撰寫文章、設計圖形、編寫軟體程式碼、與客戶聊天、總結醫療記錄、輔導學生、優化供應鏈以及撰寫財務報告。重要的是，在許多此類任務中，人工智慧幾乎無需人工幹預，尤其是在那些定義明確、可重複性高的工作中。企業和個人開始信任人工智慧能夠自主完成這些任務，從而在速度和規模上獲益匪淺。

展望2035年，我們正站在一個新時代的門檻上，人工智慧將成為更無所不在的協作夥伴——它常常是幕後默默無聞的數位勞動力，負責處理日常瑣事，使人類能夠專注於更重要的事情。我們預見，生成式人工智慧將能夠可靠地駕駛道路上的汽車和卡車，在夜間管理倉庫庫存，作為知識淵博的私人助理回答我們的問題，為世界各地的學生提供一對一的指導，甚至在醫學領域幫助發現新的療法——所有這些都只需極少的直接監督。隨著人工智慧從被動地執行指令轉向主動地產生解決方案，工具和代理之間的界限將變得模糊不清。

然而，通往自主人工智慧未來的道路必須謹慎前進。正如我們所概述的，每個領域都有其自身的限制和責任：

今日現實檢驗：人工智慧並非完美無缺。它在模式識別和內容生成方面表現出色，但缺乏人類意義上的真正理解和常識。因此，目前人工監督仍是安全保障。明確人工智慧何時可以獨立運作（以及何時不宜獨立運作）至關重要。現今許多成功案例都源自於人機協作模式，而這種混合模式在完全自主運作不適合的領域仍將發揮重要作用。
明日展望：隨著模型架構、訓練技術和監管機制的進步，人工智慧的能力將持續擴展。未來十年的研發有望解決許多當前的痛點（例如減少幻覺、提高可解釋性、使人工智慧與人類價值相契合）。如果能夠實現，到2035年，人工智慧系統將足夠強大，可以承擔更大的自主權。本文中的預測——從人工智慧教師到高度自主運作的企業——很可能成為現實，甚至會被我們今天難以想像的創新所超越。
人類角色與適應：我們預見的是，人工智慧不會徹底取代人類，而是改變人類的角色。各行各業的專業人士可能需要熟練掌握與人工智慧協同工作的方法——引導人工智慧、驗證人工智慧的運行，並專注於那些需要人類特有優勢的工作環節，例如同理心、策略性思考和複雜問題解決能力。教育和勞動力培訓應進行調整，強調這些人類特有的技能，並提升所有人的人工智慧素養。政策制定者和企業領導者應為勞動市場的轉型做好準備，並確保為受自動化影響的人提供支援體系。
倫理與治理：或許最關鍵的是，必須建立一套符合倫理的人工智慧使用和治理框架來支持這項技術的發展。信任是科技普及的基石——人們只有在確信人工智慧安全可靠的情況下，才會允許它駕駛汽車或輔助手術。建立這種信任需要嚴格的測試、透明度、利害關係人的參與（例如，讓醫生參與醫療人工智慧的設計，讓教師參與人工智慧教育工具的開發）以及適當的監管。為了應對諸如深度偽造或人工智慧在戰爭中的應用等挑戰，國際合作可能必不可少，以確保負責任使用的全球規範得以確立。

總之，生成式人工智慧是推動進步的強大引擎。如果運用得當，它可以減輕人類的繁重勞動，激發創造力，提供個人化服務，並彌補人才缺口（在專家稀缺的領域提供專業知識）。關鍵在於如何部署它，使其能夠增強而非削弱人類的潛能。短期來看，這意味著要讓人類參與其中，引導人工智慧的運作。長期來看，這意味著要將人文價值融入人工智慧系統的核心，使其即使獨立運行，也能以我們共同的利益為出發點。

領域	今日可靠自主（2025）	預計2035年實現可靠的自主駕駛
寫作與內容	- 常規新聞（體育、財報等）自動產生。 - 產品評論由人工智慧彙總。 - 文章或郵件草稿供人工編輯。（菲拉娜·帕特森 – ONA 社群簡介）（亞馬遜利用人工智慧改善客戶評論體驗）	- 大部分新聞和行銷內容由人工智慧自動撰寫，確保事實準確性。 - 人工智慧只需極少的人工幹預即可產生完整的文章和新聞稿。 - 可按需產生高度個人化的內容。.
視覺藝術與設計	- AI會根據提示產生影像（由人工選擇最佳影像）。 - 自主創造概念藝術和設計變體。.	- 人工智慧產生完整的視訊/電影場景和複雜的圖形。 - 產生符合規範的產品/建築設計。 - 按需創建個人化媒體（圖像、影片）。.
軟體編碼	- AI 可自動補全程式碼並編寫簡單函數（經開發人員審核）。 - 自動產生測試案例並提供錯誤建議。（ Copilot 編碼：2023 年數據顯示代碼品質面臨下行壓力（包括 2024 年預測）- GitClear ）（ GitHub Copilot 在 AI 代碼助手研究報告中名列前茅 -- Visual Studio Magazine ）	- AI能夠可靠地實現規範中的所有功能。 - 可針對已知模式進行自主偵錯和程式碼維護。 - 可創建低程式碼應用程序，只需少量人工幹預。.
客戶服務	- 聊天機器人回答常見問題，解決簡單問題（複雜案例轉交給手動處理）。 - 在某些管道，人工智慧處理了約 70% 的日常諮詢。（ 2025 年人工智慧客戶服務統計 59 ）（到 2030 年，客戶互動中 69% 的決策將由人工智慧完成… ）	- AI 處理大部分客戶互動的端到端流程，包括複雜的查詢。 - AI 即時決策，用於服務優惠（退款、升級）。 - 人工客服僅處理升級問題或特殊情況。.
衛生保健	- 人工智慧撰寫醫療記錄；提出診斷建議，由醫生進行核實。 - 人工智慧在監督下解讀部分掃描結果（放射學）；對簡單病例進行分診。（到2035年，人工智慧醫療影像產品數量或將增加五倍）	- 人工智慧能夠可靠地診斷常見疾病並解讀大多數醫學影像。 - 人工智慧監測患者並啟動護理（例如，用藥提醒、緊急警報）。 - 虛擬人工智慧「護理師」負責日常追蹤；醫師則專注於複雜的治療。.
教育	- AI輔導員回答學生問題，產生練習題（教師監控）。 - AI輔助評分（教師審核）。（[面向K-12教育的生成式AI]	Applify 的研究報告]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces )
後勤	- 人工智慧優化配送路線和包裝（目標由人工設定）。 - 人工智慧識別供應鏈風險並提出緩解措施。（物流領域頂級生成式人工智慧應用案例）	- 主要依靠自動駕駛車輛（卡車、無人機）進行配送，並由人工智慧控制器進行監督。 - 人工智慧自主地繞過中斷路段重新規劃貨運路線，並調整庫存。 - 由人工智慧管理端到端的供應鏈協調（訂購、配送）。.
金融	- 人工智慧產生財務報告/新聞摘要（經人工審核）。 - 智能投資顧問管理簡單的投資組合；人工智慧聊天處理客戶諮詢。（生成式人工智慧即將應用於金融領域）	- 人工智慧分析師能夠高精度地產生投資建議和風險報告。 - 在設定的限額內進行自主交易和投資組合再平衡。 - 人工智慧自動批准標準貸款/索賠；例外情況由人工處理。.

參考：

帕特森，菲拉娜。 《自動化獲利報告激增》 。美聯社（2015 年）—描述了美聯社如何自動產生數千份盈利報告，而無需人工撰寫（《自動化盈利報告激增》| 美聯社）。
麥肯錫公司。 《2024 年初人工智慧現狀：生成式人工智慧應用激增並開始創造價值》（2024 年）—報告稱，65% 的組織定期使用生成式人工智慧應用激增並開始創造價值》（2024 年）—報告稱，65% 的組織定期使用生成式人工智慧，幾乎是 2023 年的兩倍（《2024 年初人工智慧現狀》| 麥肯錫），並討論了風險緩解措施（《人工智慧：全球調查》| 肯亞現狀）。
Gartner。 《超越 ChatGPT：面向企業的生成式人工智慧的未來》 （2023 年）—預測到 2030 年，一部熱門電影的 90% 可能由人工智慧產生（面向行業和企業的生成式人工智慧用例），並重點介紹了藥物設計等生成式人工智慧用例（面向行業和企業的生成式用例人工智慧）。
Twipe.記者在新聞編輯室中使用 AI 工具的 12 種方式。 (2024) – 例如，新聞機構的「Klara」AI 撰寫了 11% 的文章，所有 AI 內容均由人工編輯審核（記者在新聞編輯室中使用 AI 工具的 12 種方式 - Twipe ）。
亞馬遜新聞。亞馬遜利用人工智慧改善客戶評論體驗。 (2023) – 宣佈在產品頁面上提供人工智慧產生的評論摘要，以幫助購物者（亞馬遜利用人工智慧改善客戶評論體驗）。
Zendesk。 2025年 59 項人工智慧客戶服務統計。 (2023 年)—顯示超過三分之二的客戶體驗組織認為生成式人工智慧將為服務增添「溫暖」（ 2025 年 59 項人工智慧客戶服務統計數據），並最終在 100% 的客戶互動中預測人工智慧（ 2025 年 59 項人工智慧客戶服務統計數據）。
Futurum Research & SAS. 《體驗 2030：客戶體驗的未來》(2019)—調查發現，品牌預計到 2030 年，客戶互動過程中約 69% 的決策將由智慧機器做出（要重新構想向客戶體驗的轉變，行銷人員必須做這兩件事）。
Dataiku.物流領域頂級生成式人工智慧應用案例。 (2023) – 描述了 GenAI 如何優化裝載（減少約 30% 的空置卡車空間）（物流領域頂級生成式人工智慧應用案例）並透過掃描新聞來標記供應鏈風險。
Visual Studio Magazine. GitHub Copilot 在 AI 程式碼助手研究報告中名列前茅。 (2024) – Gartner 的策略規劃假設：到 2028 年，90% 的企業開發人員將使用 AI 程式碼助理（高於 2024 年的 14%）( GitHub Copilot 在 AI 程式碼助理研究報告中名列前茅 -- Visual Studio Magazine )。
彭博新聞。隆重推出 BloombergGPT 。（2023 年）—詳細介紹彭博針對金融任務開發的 500 億參數模型，該模型已內建於終端中，用於問答和分析支援（生成式人工智慧即將進入金融領域）。

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