從資料驅動到經驗建構：AI邁向下個階段的智慧進化

　　隨著⽣成式⼈⼯智慧（Gen AI）的快速發展，我們正⾒證從機器學習（ML）、深度學習（DL）邁向多模態理解與代理式智能的歷史性轉變。從早期依賴⼤數據訓練的語⾔模型（如BERT、SVM、LSTM）與神經網絡，到今⽇能整合語⾳、圖像、⽂字等多種感知能⼒的模型（如GPT-4o、Kosmos、Gemini），AI的發展已逐漸從純資料驅動走向經驗建構與互動推理的新階段。

　　當前新興的「AI代理」（AI Agent）與「Agentic AI」體現出AI系統不再只是被動的⼯具，⽽是具備主動感知、決策與⾏動能⼒的智能體。 OpenAI推出的Agent系統、Meta的CICERO即為代表，這類技術將AI推向類⼈智能的轉捩點，並開啟「協同⼯作與策略架構」的嶄新格局。

　　與此同時，從智慧評分、智慧出題系統到網路釣⿂語意的識別，都強調⼀個關鍵趨勢：經驗規則的建構與應⽤。也就是從過去單純依賴模型預測，轉向結合⼈類專家知識、CoT（Chain-of-Thought）推理、長期記憶機制與使⽤者互動，建立出可重複使⽤的推理與決策框架。這不僅提⾼了AI的準確性，也讓其能更貼近真實世界的情境應⽤。

　　值得注意的是，在中⽂語境中，雖然多數⼤型語⾔模型（LLM）皆聲稱⽀援中⽂，但實際上，多數是透過即時翻譯技術處理中⽂輸入，因此在理解中⽂語意上仍存在誤差，尤其在⽣成內容或繪圖時，更常⾒語意錯置或語境混淆的情況。這⼀現象提醒我們：AI對語⾔的理解，仍需仰賴語料品質與語義建構的深度優化。

　　在這樣的背景下，AI對於研究者與開發者⽽⾔，既是危機也是轉機。⾯對⽣成式AI的快速崛起，研究者若能善⽤開源LLM進⾏領域專業的微調（Fine-tuning），將會是未來⼀個重要的突破⼝。未來的AI模型勢必會分化為「通⽤型模型」與「專業領域模型」兩⼤⽅向，後者將成為AI應⽤深化的關鍵。

　　另⼀⽅⾯，檢索增強⽣成（RAG）技術的興起，則是在⽣成內容的即時性與準確性之間提供⼀種平衡機制。透過將外部知識與⽣成模型結合，RAG能有效降低虛構答案的比例，並進⼀步與長期記憶系統結合，為多模態AI建立更堅實的知識基礎。

　　當代的⼈⼯智慧正已經由單⼀模型的演進，進⽽轉向到⼀個更複雜、具經驗、可協作的智能體系。未來的AI不再只是⼯具，⽽是夥伴，⼀個具備學習經驗、做出推理並與⼈協作的智慧代理。這樣的轉變，不僅會徹底改變⼈機互動的模式，也將深刻影響教育、產業、研究與社會的未來發展。