人工智能 (AI) 的發展日新月異，每一年都帶給我們意想不到的驚喜。展望 2025 年，AI 又將會有哪些重要的發展趨勢呢？在這篇文章中，我們將根據一位科技專家的分析，為大家揭示 2025 年 AI 範疇的八大重要趨勢，並將重點介紹 AWS 最新推出的 Amazon Nova 系列模型，一窺未來科技的發展方向。
這位專家強調，他所分享的並非什麼機密情報，而是基於自身經驗和對 AI 範疇的深入觀察所做出的推測。他曾在 2024 年初預測 AI 趨勢，並認為自己的預測還算準確。不過，他坦言當時的影片是在 2024 年 3 月才拍攝，已經有了一季的數據可以參考。而這次，他將在更早的時間點分享他對 2025 年 AI 趨勢的看法。
趨勢一：代理式 AI (Agentic AI)
代理式 AI 無疑是 2025 年最值得關注的趨勢之一。每當我們在頻道上發布有關 AI 代理的影片時，觀看次數都會顯著飆升，這顯示出大家對這項技術的濃厚興趣。那麼，什麼是 AI 代理呢？簡單來說，它們是具備推理、規劃和行動能力的智能系統。AI 代理可以分解複雜的問題，制定多步驟的計劃，並與工具和資料庫互動以實現目標。
雖然大家普遍認同 AI 代理的實用性，但目前 AI 模型在邏輯推理方面仍然存在挑戰。它們通常可以執行簡單的計劃，但在處理具有多個變數的複雜情境時，往往會失去方向，做出不合邏輯的決策。因此，我們需要在 2025 年看到更優秀的 AI 模型，而這正是 Amazon Nova Pro 等模型的用武之地。Amazon Nova Pro 作為多模態模型，在指令遵循和代理式工作流程方面表現出色，能夠更好地執行複雜的任務，為代理式 AI 的發展提供強大的技術支持。
趨勢二：推理時間運算 (Inference Time Compute)
在推理過程中，AI 模型會根據訓練時處理的資訊和儲存在權重中的數據，對即時數據進行分析。新的 AI 模型正在擴展推理處理能力，讓它們在給出答案之前花一些時間「思考」。思考的時間長短會根據推理的複雜程度而變化。簡單的請求可能只需要一兩秒，而更複雜的請求可能需要幾分鐘。
推理時間運算模型的有趣之處在於，推理能力可以在不訓練和調整底層模型的情況下進行調整和改進。這意味著，在 LLM 的開發過程中，有兩個地方可以提高推理能力：訓練時使用更高品質的訓練數據，以及推理時使用更好的思維鏈訓練。這最終可能會產生更聰明的 AI 代理。Amazon Nova 系列模型，尤其是 Amazon Nova Lite 和 Amazon Nova Pro，都強調了快速且具成本效益的推論，讓使用者能夠在更短的時間內獲得更準確的結果。
趨勢三：超大型模型 (Very Large Models)
大型語言模型 (LLM) 由許多參數組成，這些參數會在訓練過程中不斷完善。2024 年的前沿模型大小約為 1 到 2 兆個參數。預計下一代模型將會比這大得多，可能達到 50 兆個參數以上。2025 年可能會是超大型模型的一年。
趨勢四：超小型模型 (Very Small Models)
如果 2025 年是超大型模型的一年，那麼它也可能是超小型模型的一年。這些模型的參數只有幾十億個，但卻不需要大型數據中心和大量的 GPU 來運作。它們可以在手提電腦甚至手機上運行。實際上，專家在他的手提電腦上運行了一個 20 億參數的 IBM Granite 模型，而且電腦運行起來毫不費力。預計未來會有更多這種大小的模型，它們可以針對特定任務進行調整，而無需大量的運算資源。Amazon Nova Micro 正是這類模型的代表，它以極低的成本提供最低延遲的回應，非常適合需要快速回應的應用程式。
趨勢五：進階應用案例 (Advanced Use Cases)
根據一項 Harris 民意調查，2024 年 AI 最常見的企業應用案例是改善客戶體驗、IT 營運和自動化、虛擬助理以及網路安全。展望 2025 年，我們將看到更多進階的應用案例，例如：
- 能夠解決複雜問題，而不僅僅是轉接客服工單的客戶服務機械人。
- 能夠主動優化整個 IT 網路的 AI 系統。
- 能夠即時適應新威脅的安全工具。
Amazon Nova 系列模型能夠處理多模態輸入，並具備強大的理解和生成能力，使其在這些進階應用案例中具有廣闊的應用前景。例如，Amazon Nova Pro 可以用於開發更智能的客戶服務機械人，Amazon Nova Lite 可以用於優化 IT 營運和自動化，而 Amazon Nova Canvas 和 Amazon Nova Reel 則可以為創意內容生成提供強大的支援。
趨勢六：近乎無限的記憶 (Near Infinite Memory)
當專家第一次使用生成式 AI 來幫助他製作啤酒配方時，LLM 的上下文窗口只有 2000 個 token。現在的模型上下文窗口已達到數十萬甚至數百萬個 token。我們正接近「近乎無限的記憶」的時代，屆時機械人可以隨時記住關於我們的一切資訊。我們很快就會進入客戶服務聊天機械人能夠回憶起與我們之間每一次對話的時代，希望這會被認為是一件好事。
趨勢七：人機協作增強 (Human in the Loop Augmentation)
之前曾經有一項研究，其中一個聊天機械人在臨床推理方面表現優於醫生。50 位醫生被要求根據病例報告診斷醫療狀況。一個接受相同病例的聊天機械人實際上得分高於醫生。但真正有趣的是，一些醫生被隨機分配使用聊天機械人來幫助他們。結果發現，醫生加上聊天機械人的群體得分甚至低於單獨使用聊天機械人時的得分。
這顯示了 AI 和人機協作的不足之處。一個專家與一個有效的 AI 系統配對應該比這兩者單獨運作時更聰明。但目前，提示 LLM 聊天機械人可能很困難。需要客製化正確的提示，並以正確的方式提出問題。因此，我們需要更好的系統，讓專業人士可以將 AI 工具整合到他們的工作流程中，而無需成為 AI 使用專家。預計未來將會有更多這方面的發展。Amazon Nova 模型 的設計理念是提供易於整合的 AI 解決方案，讓專業人士能夠更輕鬆地將 AI 工具融入工作流程，並發揮人機協作的最大潛力。
趨勢八：由大衆決定 (Over to You)
在 2024 年的趨勢影片中，專家將最後一個趨勢交給了觀眾，詢問他們認為哪個 AI 趨勢在未來一年最重要。他很高興自己這麼做，因為數百名觀眾分享了他們的想法。
Amazon Nova：引領生成式 AI 的未來
在這些趨勢的交織下，Amazon Nova 作為 AWS 最新推出的生成式 AI 基礎模型，無疑將在 2025 年的 AI 發展中扮演重要的角色。它不僅具備前沿的智能和卓越的效能，更以業界領先的價格效能比，成為企業和開發者在 AI 範疇的理想選擇。無論是想開發創新的應用程式、提升業務效率，還是探索 AI 的無限可能，Amazon Nova 都能提供強大的支援。
總結：擁抱 AI 變革，迎接未來挑戰
2025 年的 AI 發展將會是令人興奮的一年。代理式 AI、推理時間運算、超大型和超小型模型、進階應用案例、近乎無限的記憶、人機協作增強，以及由大衆決定的趨勢，都將為 AI 範疇帶來巨大的變革。而 Amazon Nova 的出現，更將加速這些趨勢的發展，引領生成式 AI 的未來。我們需要擁抱這些變革，並不斷學習和適應，才能在 AI 時代取得成功。
無論是科技愛好者、企業決策者，或是對 AI 感興趣的任何人，都應該關注這些趨勢，並思考它們將如何影響工作和生活。讓我們一起期待 2025 年 AI 的發展，並共同迎接未來的挑戰！
資料來源：YouTube
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