Gemini讓醫護提早1小時下班！Google Cloud林書平解析2025年AI五大趨勢｜天下雜誌

Gemini讓醫護提早1小時下班！Google Cloud林書平解析2025年AI五大趨勢

AI應用無疑是今年產業的熱門話題。Google Cloud技術副總經理林書平來到2025「天下經濟論壇」（CWEF），聚焦五大AI趨勢，並分享與北醫附設醫院合作，如何透過Gemini系統，讓醫護過勞問題有解。

圖片來源：邱劍英攝

瀏覽數：997

AI也可以訓練「嗅覺」

首先，將介紹AI技術的演進，特別是多模態模型AI（Multimodal AI）的概念，並以生活化的示例與影片展示，讓大家更直觀地理解。

多模態模型AI指的是，能同時處理多種輸入形式，包括文字、圖片或影片，而不再僅限於單一載體。這與人類學習方式類似，人們透過視覺、聽覺等多重感官學習。未來的AI模型將致力於模擬這種多模態AI，以實現更直觀的互動與理解。

雖然AI目前尚未具備嗅覺，但嗅覺某種程度上可以被訓練。例如，透過辨識一碗紅色牛肉麵，AI能夠推測其可能是辣的。未來AI技術發展的關鍵趨勢之一，將會是以Multimodal為核心，整合多感官訊息以提升模型能力。

其次，大型語言模型（LLM）還是會有限制，像是系統本身未納入企業內部資料。未來的發展趨勢在於LLM與周邊應用，例如搜尋引擎或小型輔助模型的整合，實現更準確的數據查詢和應用。

在企業中，LLM必須結合企業內部資料，才能支持特定產業的需求，但不一定需要重新訓練模型。透過Google助理等應用，LLM可與外部系統互動、蒐集資料，然後運用強大的總結能力生成內容。這樣的整合模式不僅能增強模型的準確性，還能提高企業應用的實用性。

進階推理是AI關鍵技術

第三，進階推理（Advanced Reasoning）同為今年關鍵AI技術趨勢之一。

今日早上講者之一，《晶片戰爭》作者米勒也有提到這部份。傳統大型模型主要耗費計算力在訓練階段，但推理階段的計算需求因用例而異。進階推理引入了「思考鏈」，透過模擬邏輯過程，讓模型逐步推導出正確結果。

舉例來說，像數學問題與物理題，模型需按步驟應用公式，最終得出答案。這類邏輯運算不僅提高模型的準確性，也使AI能執行更複雜的動作如控制機器人或應用程式。

未來，這種推理能力將透過與外部系統整合，實現不斷迭代的邏輯循環，支援更高效能的AI助理執行任務，成為AI技術發展的關鍵方向。

第四，Agent無所不在。

Agent是機器人，也是我們常見的瀏覽器（browser）。利用AI自動完成工作中繁瑣的搜尋與資料蒐集任務，如從Google Sheets提供的公司列表中查找聯絡資訊。Agent能解析網站內容並自動採取行動，展示其在多模態處理中的優勢。

此外，在線上遊戲中，AI能分析兵種部署與城池防禦，這個例子凸顯AI整合多模態能力及推理邏輯來完成複雜任務的未來趨勢。

第五，「資安」在AI發展上或不可缺。

未來企業中，Agent的應用將快速興起且極具潛力。與此同時，不論AI技術或應用如何發展，「資料的安全性」始終是關鍵議題，在AI發展中至關重要，涵蓋多個面向，包括防範詐騙、隱私保護及解決偏見問題。

AI工具已被駭客與攻擊者廣泛採用，他們利用大型語言模型生成詐騙訊息、網站、語音及圖片，極具迷惑性。因此，未來需要以AI抵制AI，透過AI技術進行安全掃描和攻擊模式檢測。

除了傳統安全議題，還需聚焦AI相關的信任、隱私與偏見等核心問題，全面提升AI應用的可靠性與安全性。

最後，分享一個具有意義的醫療案例，展示AI如何在人類健康與福祉方面發揮作用，強調醫療領域的關鍵價值。

Google近期與台北醫學大學附設醫院合作，護理站每天有很多任務，交接的時候，護理師必須知道上一班交接的情形。

於是，Google透過Gemini系統快速總結護理交接時的病人狀況及檢查資訊，以自動化護理交班報告以協助護理人員，該系統能在十幾秒內生成報告，大幅縮短交接時間，提升護理效率。每天能為一位護理師省下一小時工時。

未來計劃將多模態能力整合至系統，結合文字、影像如X光片、斷層掃描，甚至加上影音資料，提供更完整的醫療報告與交接資訊，展望AI技術在醫療領域的進一步應用，這將是下一階段的任務。