本次年会总共可以归纳成三项主轴：
- 大量 AI 运用案例已实际走入各行各业
- 怎麽面对 AI 出现後的法律、职业伦理冲击
- 导入 AI 的实际痛点
「用 AI 的人，正在取代不会 AI 的人；会用 AI 的企业，正在取代不会用 AI 的公司；而会用 AI 的国家，将会在文化上取代不会用 AI 的国家。」前 Google 台湾董事总经理简立峰博士为今年 Generative AI 年会做了一个有力的注脚。
某种程度上 Generative AI 年会内容本身就能反应 AI 发展速度，去年年会度主轴之一还在讨论人怎麽跟 AI 对话，打磨、扩充自己的想法；但到今年，生成式 AI 发展已经来到了 100% 的应用阶段，不管虚拟还是现实，也不管是创新还是传统产业，各行各业已经出现更大量、也更细致的 AI 运用案例。
今天的电通邵懿文【代理商如何革自己的命】、李昆谋【零售业 AI 产业应用】、徐铭霞【金融服务建置生成式 AI 的困境与攻略】、艾立运能陈凯翔【AI 打造物流新格局】正属此类。邵懿文分享，「消费者研究」是广告代理商的基本工作之一，台湾电通内部也有很庞大、完善的消费者资料库，在这层面上，电通生成式 AI 开发了「自动人物志」更完善质化研究，来跟客户、消费者构通。
李昆谋说明，零售业一直存在「人怎麽跟商品配对」的基本问题，AI 能解决的，也不会跳脱这个领域；但现在可以用消费者端、销售端，Engine 跟 Agent 描绘出四种零售业的 AI 应用场景。徐铭霞则是分享玉山目前已经成功大量金融业知识，写出内部专用的生成式 AI 平台—GENIE。
陈凯翔展示了艾立运能目前结合 LLM、OCR 系统组成了「AI 订单助手」，物流第一线人员只要截图自然语言的需求、上传，马上就能进系统派车；另外也用 AI 处理回单，用上 OCR+LLM+RPA 确认纸本物流三连单，马上完成数位化，处理效率比传统手动快 10 倍以上。
只是生成式 AI 虽带来无穷创新的潜力，但就跟许多人认知的一样，也正在剧烈冲击现有的伦理、规范。侯宜秀的【人机协作的规则怎麽订】、李怡志【媒体如何度过生成式 AI 元年】各自分享了法律、媒体目前在运用 AI 所面临的限制。
李怡志分享，生成式 AI 技术对媒体同时产生了严重的正面、负面冲击，AI 已经可以进入到媒体内容产制流程的任何一个环节里，但在媒体对自己有高度伦理需求之下，AI 内容可能还是会出问题。因此「正派媒体」马上推出了许多使用 AI 的标准与规范，但对下流媒体来说，这技术带来一个新天堂。但回到阅听众角度，这时代确实要花更多时间去辨别正确资讯，或是挑正规媒体确保阅听品质。
侯宜秀则点出全球对 AI 治理安全已开始监管化，各国一共已提出 195 项 AI 监管倡议、280 个国家战略议程，还有 78 个资料管理、存取倡议，向美国就已行政命令为主，并且三个月定期更新；欧盟也有以 GDPR 为首的数位法律。另外值得一提的是，目前中国「除了遇到国安要转弯的部份」之外，事实上法律立法技术，尤其在创新部分颇为进步、精致，反而具有很高的参考价值。
不过应该还是会有不少人正在此时此刻思考「怎麽导入AI」这个大哉问。
简讯设计共同创办人张志祺就以自己公司的经验，分享新创公司导入 AI 共有三大痛点：
- 复杂任务仍需大量人工介入、来回修改
- 实际上不到 10% 人可以跟 AI 顺利合作
- 知识经验难以移转、无法有效沟通
Photo Credit: 简讯设计
简讯设计的解法是先把流程切细，用不同 AI 尝试，然後再把个别 AI 串连起来；最後写出「流程操作平台」SimpleInfo.AI，就算是新进同事，也能在 AI 协助下快速建立专案流程，生成业配案的角色、故事。
另外，萨泰尔共同创办人郑晴元也分享目前萨泰尔目前已经使用生成式 AI，达成「一键生成合约与劳报单」，但这看似方便的魔法，也必须得靠背後资料的标准化、纪律化，日期、数字都有特定格式，来实现「资料纪律」。
定义未来！2024 Generative AI 年会回放票热烈开卖中：https://videos.gaiconf.com/
