AI 如何改變產業？2025 年 5 大領域轉型趨勢與應用實例

最近在想... AI 這個詞。2025 年了，感覺它已經不是一個「工具」了。

更像是一個... 作業系統。一個在背景運行的東西。看不到，但無所不在。有些產業跟上了，有些... 就被甩在後面。以前覺得是科幻電影的情節，現在變成會議室裡的策略。嗯。

重點一句話

AI 不再只是加速器，它在改寫各行各業的遊戲規則，重點從「取代人」轉變成「強化人」。

改變最大的幾個領域... 一個個來看

OK，先說醫療。這塊最明顯。

AI 在這裡的角色，不是要取代醫生。老實說，那種說法太簡化了。我自己是覺得，它更像一個超強的助理，或... 賦予醫生一種超能力吧。

原文提到了 Google 的 MedPaLM-2，這東西很關鍵。它的診斷準確率，據說已經能跟頂尖的醫生比。還有像 PathAI、Aidoc 這些平台，主要幫放射科或病理科醫生看片子。在成千上萬張影像裡，快速標出可疑的地方。人眼會累、會分心，但機器不會。

所以，一個醫生的工作流程就變了。從「大海撈針」變成「驗證 AI 找到的針」。效率... 聽說 Montefiore Nyack 醫院用了 Aidoc，急診室的處理時間快了將近三成。這是很大的數字。

這點在美國很普遍，很多新創公司在做。不過呢，說到這個，台灣的情況就有點不一樣了。我們有獨一無二的台灣健保資料庫。這對訓練 AI 來說... 簡直是金礦。資料量大、又相對完整。所以你會看到，台灣的發展比較多是從大型研究機構或醫院本身發動，針對本地的健康數據去做預測模型，像是預測疾病風險、優化病床分配之類的。這跟美國那種商業驅動、百花齊放的模式，路徑不太一樣。各有優劣吧，主要是法規和資料所有權的思路不同，美國有 HIPAA，我們有我們的一套個資法規。

然後是教育。

一對一的家教，但老師是 AI。這大概是最好的形容。傳統那種「一個老師對全班」的模式，正式過時了。AI tutor，像 Khan Academy 推出的 Khanmigo，它可以根據你的學習進度來調整。你哪裡卡住，它就換個方式教你；你哪裡學得快，它就給你更深的挑戰。真正的個人化學習。

這對老師來說，反而是解放。自動批改作業、分析學生的學習弱點... 老師終於可以花更多時間去關心學生、設計課程，而不是淹沒在行政工作裡。John Jay College 的例子就很有趣，他們用 AI 預測可能畢不了業的學生，然後提早介入輔導，畢業率因此拉高了十幾個百分點。這證明了 AI 能真的改變結果。

再來，金融。這塊水很深。

用「演算法取代顧問」來形容，有點聳動，但也八九不離十。像 Wealthfront 這種機器人理財服務，早就不是新聞了。你把錢放進去，AI 根據市場狀況全自動調整投資組合。

更有趣的是，對沖基金用 AI 去分析... 全球的地緣政治新聞、社群媒體上的情緒... 然後在人類交易員讀完標題之前，就完成交易了。這是速度的戰爭。不過對我們一般人或小公司來說，AI 的角色比較像個財務秘書。自動開發票、預測現金流、處理薪資。把那些繁瑣但重要的事情搞定，老闆才能專心做生意。

還有娛樂產業。這個... 變化超大。

以前拍片是大事，要團隊、要預算。現在？用 Runway 或 Pika 這種工具，一個人，甚至只要輸入文字，就能生成電影等級的短片。這讓獨立創作者的門檻，幾乎降到零。人人都能是導演。

劇本... AI 也能寫初稿。還有 AI 配音，可以即時把一部劇翻譯成幾十種語言，而且語氣還算自然。虛擬網紅也越來越多，背後就是大型語言模型在跟粉絲互動。所以，重點變了。觀眾好像越來越不在乎內容是人做的還是機器做的，他們只在乎... 內容本身夠不夠好、有沒有打動他們。

最後是零售。

亞馬遜那個「預測性出貨」的專利最經典。在你下單前，他們就猜到你想買什麼，然後先把貨送到離你最近的倉庫。雖然還沒全面實施，但這個想法... 就點出了零售業的核心：預測和個人化。

現在的電商，已經不只是推薦「買了A的人也買了B」。而是... 「根據你過去一週的瀏覽紀錄、今天的天氣、還有你行事曆上週末的派對... 我們猜你可能會需要這個。」從商品推薦到倉庫管理、物流路線，全都是 AI 在即時優化。實體店也一樣，用影像分析人流熱點，調整商品陳列。體驗，體驗決定一切。

新舊做法，到底差在哪？

我想了一下，整理個表格可能會清楚一點。這不是嚴謹的定義，比較像是我自己的感覺。

但導入 AI，沒那麼簡單吧？

對。上面講的都是光鮮亮麗的一面。但實際導入的過程... 常常是一團混亂。

這是我覺得最重要，但很多人會忽略的部分。那個「混亂的過程」(The messy middle)。

首先，成本。好的 AI 系統很貴。不是買個軟體裝上去就好。再來是資料，大部分公司的資料都亂七八糟的，格式不一、散在各處。AI 需要乾淨的資料才能學得好，光是整理資料可能就要耗掉大半時間和預算。

還有，人。員工會抗拒，怕被取代。舊有的工作流程要改，很痛苦。然後是那些老舊的 IT 系統，根本沒辦法跟新的 AI 平台對接。最後，還有道德和偏見的問題。如果你的訓練資料本身就有偏見，那 AI 只會放大那個偏見。這問題很大。

常見的幾個誤解

所以，整理一下，關於在公司導入 AI，最常看到的幾個錯誤心態：

• 誤解一：把 AI 當成神丹妙藥。 以為買了 AI 就能解決所有問題。但 AI 只是工具，如果你連問題本身都定義不清楚，給它再多資料也沒用。
• 誤解二：只想著技術，忘了要解決什麼事。 很多人會陷入「我們該用哪個模型？」、「這個技術好酷！」的迷思。但應該反過來問：「我們現在最大的痛點是什麼？AI 能不能幫上忙？」
• 誤解三：忽略了人的因素。 導入新系統，最重要的永遠是「人」。沒有讓團隊理解、接受，沒有相對應的教育訓練，再好的技術也推不動。最終還是要人去用它、信任它。

總結來說，我自己是覺得，未來的重點不是去擔心「哪個工作會消失」。

更該思考的是... 「我的工作裡面，有哪些任務會被 AI 取代？」然後，「哪些任務是 AI 做不到，而人的價值會因此更凸顯的？」

判斷力、同理心、創意、策略思考... 這些好像越來越重要了。人的角色，從執行者，慢慢變成一個... 提問者、引導者、和最後的把關者。嗯，大致上是這樣。