生成式人工智慧驅動下的新興技術發展：KISTEP 2024年十大AI技術探討
科技產業資訊室(iKnow) - 謝采燁 發表於 2025年10月3日
圖、生成式人工智慧驅動下的新興技術發展：KISTEP 2024年十大AI技術探討
韓國科學技術企劃評價院（KISTEP）自2019年起，每年選出對未來社會、經濟與產業具有重大影響的新興技術。2024年的「十大新興技術」報告將人工智慧領域的十項核心技術列為未來發展的重點方向，涵蓋從基礎模型、應用服務到治理平台的完整生態展現了生成式 AI 在技術與社會中的多維影響，反映韓國在全球科技競爭下的戰略思維。
本報告使用研究方法採用系統化流程，透過文獻回顧與專家意見識別未來議題，並依新穎性、社會關注度、影響力、與政策可用性等指標評估，再根據技術分類系統與文獻篩選候選技術，經專家討論與書面評估後，最終確定十項新興技術。
首先，大型語言模型（LLM）的文本生成技術成為關注焦點。以ChatGPT為代表的LLM，已能生成接近人類水準的自然語言，不僅改變了教育、客服與知識工作方式也帶來偏見控制、資料安全與運算能耗的挑戰。另一方面，自主圖像與影片生成技術與LLM/多模態生成式AI技術具有互補性，利用生成模型自動創建影像與影片，涵蓋視覺資訊詮釋、推理與預測，隨著社會從影片消費走向影片生成，媒體相關產業如醫療、行銷、廣告與影視也將出現重大變革。
支撐上述應用的基礎在於神經網路處理晶片，是專為深度學習設計的系統單晶片，具備類神經計算、推理學習與改良軟硬體功能，能應對高能耗與即時處理需求，能顯著提升模型訓練與推理效率並減少能耗。其次，智慧個人化服務 AI 也受到重視，基於生成式 AI 的即時響應能力，使醫療健康管理、智慧助理與推薦系統更加精準，但也帶來隱私保護與演算法透明性問題。
在語音領域，情感嵌入語音生成技術讓人機互動更自然，廣泛應用於教育、醫療與娛樂，其範疇包括語音合成、聲音解析、音質提升與聲源分離等，隨著深度學習推進，語音界面將成為最直覺的人機互動方式。以雲端為基礎的機器學習平台，涵蓋資料前處理、模型訓練與分發監控，成為AI時代的重要基礎設施。其優勢在於提高效率與普及應用，但依賴少數科技巨頭與資料安全風險也不容忽視。
生成式語言模型的應用更延伸至輔助程式開發，其範疇包括程式生成、描述、轉換與增強，能提升生產力、減少錯誤並縮短學習曲線，全球正積極開發自動化編碼應用。更進一步的是多模態 AI 技術，多模態整合識別與生成AI能同時處理文本、影像、語音與影片，模仿人類多感官思維以進行理解與生成。其範疇涵蓋表示、對齊、推理、生成等六大技術，應用於更自然的人機互動，成為下一代 AI 發展的核心趨勢。
隨著生成式 AI 滲透至高風險領域，可靠性與安全性提升技術也成為關鍵。包括對抗深偽檢測、假新聞識別、自然語言偏差測量與可解釋AI等問題層出不窮，儘管AI已廣泛應用，但仍存在風險，需立法與規範確保安全。最後，AI 開放市場平台的建立，建立共享與交易AI研究成果與服務，涵蓋模型與演算法分享、資料管理、服務整合及支付等功能，使中小企業能取得 AI 工具，促進更具包容性的創新提高經濟效率。
KISTEP 透過文獻回顧、專家調查與評估，確立 2024年10大新興技術核心議題為「生成式人工智慧」。報告指出，這些相關技術正處於成長期，美國與歐洲在影響力方面領先，中國則專利數量居前，韓國在論文與專利影響力方面具中等優勢，尤其在語言模型與智慧個人化服務具較高競爭力，但在其他技術上仍需加強。KISTEP的觀點說明生成式AI並非單一技術突破，而是一個多層次、多面向的生態系統，未來推動商業化需強化基礎技術、法律制度、基礎設施、人才培育與安全機制並透過市場價值評估引導投資，同時，推動AI商業化也代表將深刻重塑社會、產業與政策環境。
參考資料：
KISTEP 10 Emerging Technologies 2024. KISTEP，2024/2
韓國科學技術企劃評價院(KISTEP)公布2024年在生成式人工智慧時代10項新興技術。Outlook科技發展觀測平台，2024/7/1
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