Amazon 亞馬遜技術長 Werner Vogels 今 (3) 日公布 2024 年及未來技術趨勢預測，指出雲端技術、機器學習以及生成式 AI 變得更加普及，逐步影響人類生活，也帶來四大趨勢，包括生成式 AI(GAI) 將逐漸具備文化意識、女性科技崛起、AI 助理重新定義開發者生產力還有教育變革緊跟科技創新。
亞馬遜表示，人類不斷發明各種工具和系統，藉由創新增長能力，也造就新的工作和職位，人們也持續調整適應改變，而變革速度在過去一年急劇加快，雲端技術、機器學習以及生成式 AI 變得更加普及，從撰寫郵件到開發軟體，甚至是早期的癌症篩檢，這些技術影響我們生活的各個面向。
未來幾年，亞馬遜預期，世界將迎來更多產業創新，推動技術的廣泛應用，幫助人類跟上日益加快的生活節奏，這一切都將始於生成式 AI。
預測一：生成式 AI 將逐漸具備文化意識
文化多樣性資料訓練的大型語言模型 (LLM)，將能夠更細膩地理解人類體驗及複雜的社會，「文化流利度」有望讓全球用戶更方便地應用生成式 AI，用於訓練大型語言模型的 Common Crawl 資料庫大約有 46% 的內容是英語，且大比例的內容以西方文化為基礎。
非西方語境的大型語言模型在過去幾個月已經開始出現，例如基於阿拉伯語和英語資料訓練的 Jais、中英雙語模型 Yi-34B，以及使用大量日語網路用語庫進行訓練的 Japanese-large-lm。這些跡象表明，具有文化準確性的非西方模型將把生成式 AI 帶給數億人，並影響從教育到醫療等各方面。
大型語言模型將開始形成更廣泛的全球化視角，拓展視野並理解文化。在這種文化交流中，有兩個研究領域將發揮關鍵作用：一是基於 AI 回饋的強化學習 (reinforcement learning from AI feedback，RLAIF)，即一個模型可以吸收另一個模型的回饋，不同的模型之間能相互影響，並根據這些影響，更新對不同文化概念的理解。
二是透過自我辯論，即一個模型的多個執行個體生成回應，之後針對每個回應的有效性及背後的推論展開辯論，最後根據辯論過程得出一致的回應。這兩個研究領域都能降低訓練和微調模型所需的人力成本。大型語言模型在相互學習的過程中，從不同文化的視角獲得對複雜社會的細緻理解，這將確保模型提供更具韌性和準確性的回應。
預測二：女性科技終於崛起
隨著對女性科技 (FemTech) 的投資正在不斷上升，在雲端技術、機器學習及大數據的幫助下，人類正身處一個前所未有的轉捩點，女性科技公司積極應對過去被忽視的各種醫療狀況和需求。AWS 一直與女性領導的新創公司密切合作，見證了女性科技的發展。僅僅在過去的一年，相關投資就增加了 197%。
另外，專為女性設計的物聯網設備出現，不僅關係到人們對女性護理的認知，也涉及到相應的管理方式。Tia、Elvie 和 Embr Labs 等公司展示利用資料和預測分析提供客製化護理的巨大潛力，無論是在家還是在旅途中，都能給患者提供舒適的體驗。
線上醫療平台、便捷低成本的診斷設備以及隨需獲取的醫療專家構成的混合醫療模式，將大幅增加女性獲得醫療服務的機會。借助應用程式和遠端醫療平台，農村等醫療資源匱乏地區的女性將更容易聯繫到婦產科醫生、心理醫生等專家。透過獲取豐富多樣的資料，並結合電腦視覺和深度學習等雲端技術，將減少誤診並且有助於降低當前對女性影響較大的藥物副作用，子宮內膜異位症和產後憂鬱症將得到應有的關注。女性科技不僅讓女性受益，也將改善整個醫療系統。
預測三：AI 助理重新定義開發者生產力
AI 助理將從基礎程式碼生成器，演變為導師和合作夥伴，在軟體開發生命週期中提供支援。AI 助理將用通俗語言解釋複雜的系統，提出針對問題的改進建議，並處理重複性任務，讓開發者將注意力集中在最具影響力的工作上。在 2023 年 Stack Overflow 的開發者調查中，70% 的受訪者表示在開發過程中已經使用或計畫使用 AI 輔助工具。
AI 助理將具有高度的可訂製性，可以針對個人、團隊或企業級的需求進行客製化訂製。AI 助理能用簡單的術語解釋 Amazon S3 等複雜分散式系統的內部機制，讓初級開發者快速熟悉不了解的基礎架構，而經驗豐富的工程師則可以快速理解新的專案或程式碼庫。
過去需要花費數週才能完全理解程式碼更改的影響，AI 助理能即刻對變更進行評估，概述可能產生的影響，並根據需求提供改進建議。開發者不再需要手動執行升級 Java 版本等繁雜的任務，而是可以專注於推動創新的創意性工作。藉此，團隊將變得更加高效，開發出更高品質的系統，並縮短軟體的發布週期。
預測四：教育變革緊跟科技創新步伐
隨著越來越多產業要求員工具備專業化的技能，學校教育與雇主需求之間的差距正在擴大。對於學生而言，教育成本不斷上升，許多人對傳統大學學位的價值產生質疑，尤其現在可以透過實務培訓學習技能。
對於企業而言，新員工也仍然需要在職培訓。就像數十年前的軟體發展過程，我們在科技教育領域也到達了一個關鍵點，我們將看到曾經為少數人量身訂製的在職培訓，逐漸演變成面向廣大人群、由產業驅動的技能教育。
企業自身也開始大規模投資於技能教育，例如亞馬遜便宣布已在全球培訓了 2,100 萬技術學員。這得益於機械電子與機器人技術學徒計畫 (Mechatronics and Robotics Apprenticeship) 以及 Amazon Cloud Institute 等專案。這些專案讓處於職業生涯不同階段的學員能夠獲得需要的技能，而無需承擔傳統多年制專案的承諾。
這並不意味著傳統學位會消失，這不是一個「非此即彼」的情況，而是關乎選擇。在科技領域，傳統的學術學習仍然至關重要。但在其他產業中，技術的影響已經超越了傳統教育系統。為了滿足商業需求，我們將迎來一個產業主導的教育機會新時代，且這種保持學習與好奇心的終身學習方式，對個人和企業而言都大有益處，這將是不容忽視的潮流。
