产业分析－生成式AI与网路产业的连结观察

生成式AI可做为提升网路产业及新进工程师的工具，但面对更多品牌、软硬体规格不同的实际网路运作环境，软体工程师还是需要培养建构系统、全天候解决问题的能力。图／摘自Freepik

众多大厂与新创企业围绕在生成式人工智慧（AI）技术上投入资源，网路产业也不落人后，包括电信服务与设备厂已透过多个国际展会及财报发布会，说明相关的技术发展进度。展望2024年，生成式AI与网路产业的结合，可透过以下四个角度观察。

■应用于工程师的软体研发技能

生成式AI可做为提升网路产业、特别是新进工程师的工具。观察日本市场，许多企业的网路工程师主要在处理网路设备厂商命令列介面（CLI）相关任务，并非撰写外壳指令码或研发软体所需程式。然而，无论设备供应或使用的角度，面对更多品牌、软硬体规格不同的实际网路运作环境，要有效的管理网路以提供稳定传输品质，软体工程师还是需要培养建构系统、全天候解决问题的能力。

对此，当地已有企业开始评估，打造ChatGPT做为新手工程师在编写以及导入组态（例如设定2点之间的VPN）后，进行测试学习的环境。这样的好处是借以获取个人在编写后的组态回馈，甚至找出失败时的问题所在，陆续完成多个实验个案后，做成网路运作的范例组态，电信业者或企业可将其当成工作指南。除了可让后进的网路工程师获得不错的学习效果之外，也与过往「从失败中汲取经验」的作法有所不同，进而节省许多成本。

■应对于开发新品的资安威胁

面对ChatGPT热潮，网路服务与设备商也正利用大型语言模型（LLM）研发新品，使用的模式有三种：包括一、从零开始研发自有的产品；二、选用已公开的LLM进行优化而推出产品；三、利用已公开的LLM提供产品。然而，上述三种作法都隐藏着资安风险。简要来说，可能包括学习资料受到污染的风险、面对恶意模型擅自执行令码的风险，以及遭受机密资讯外泄的风险等。

因此，在搭上生成式AI热潮的同时，业者也必须掌握这项技术的「黑暗面」，也就是可能遭遇的资安议题。举例而言，研发团队收集大规模资料、对许多网站进行资料抓取时，必须格外留意当中混入恶意的资料，被加入让攻击者可以采取特定行动的资料下毒（Data Poisoning）后门攻击。对此，研发团队需找到方法，选择可信任网站、剔除不合理资料，或调整学习方法，在损害可控下收集所需资料以进行后续新品研发。而善用外部工具（如OpenAI提供特定产业用的方案）、寻求其他资安公司合作，甚至进行产学结盟，也都是业者可评估的做法。

■为营运与服务推广注入活力

对网路服务商而言，在上网服务面临资费价格战、语音及影音服务，因众多的新形态社群通讯软体与串流平台崛起，造成用户大幅流失，对生成式AI的动态也高度关注。多家业者目前是透过自有的庞大用户资料，开发大语言模型，再运用到合适的业务中，例如日本乐天集团利用旗下电信服务、银行、电子商务等多元业务的庞大数据作为发展LLM的基础，规划将应用在提升集团事业的营运效率与产品行销能力。

至于在服务端，2023年生成式AI为网路服务商所创造的新服务主题仍十分有限，但这不影响大型电信商对投资AI的决心。指标业者韩国SKT在上半年推出类似ChatGPT的「A.」服务后，下半年再宣布了「AI金字塔策略」，将围绕AI基础设施、AI转型和AI服务进行创新，目标在2028年成为收入达25兆韩元的国际级AI公司。法国Iliad也宣布投资2亿欧元在AI领域，要让公司本身与法国成为AI产业领头羊。这些投资有机会为网路服务商现阶段的每户平均收入（ARPU）下滑、用户流失的困境，带来新的希望。

■优化终端装置的使用体验

生成式AI发展下，各类连网终端装置似乎也在低迷的市场氛围下活了过来，这当中的亮点，自然是智慧型手机。手机主晶片商高通、联发科，品牌厂苹果、三星、小米与华为等，无论是否已明白宣示推出支援生成式AI的新品；但在2024年，预期都将对AI手机有更多的表态。这些大厂将积极把LLM引入手机，搭配软硬体规格的提升，尝试刺激用户换机的买气。

AI手机目前并没有明确的规格定义，但透过业者的诉求可知，「个性化用户体验」将成为新产品的设计与开发重点。未来，生成式AI一方面拥有包括多国语言即时翻译、语音转文字、XR互动式通话等多元沟通模式，以及各种图文创作的可塑性与个人专属性；另一方面，将对用户使用习惯进行分析并对于正在操作的功能以及内容做出精准预测，打造出更「懂你」、更「进化」、更「安全」，更贴近于「智慧」的手机新品。