大型語言模型蒸餾正成為當前 AI 戰略版圖上的關鍵詞,特別是在中美大模型競爭與技術擴散的脈絡下。當我們討論中國大型語言模型能否「追上甚至超越」美國前沿模型時,蒸餾究竟是決定性武器,還是被誇大的助攻工具,是一個值得冷靜拆解的問題。 本文聚焦於一個核心提問:蒸餾對大型語言模型的真正影響有多大? 什麼是大型語言模型蒸餾?從「知識轉移」到「合成資料」 在工程實務中,「蒸餾」已遠遠超出教科書中狹義的知識蒸餾定義。如今談的大型語言模型蒸餾,大致包含以下幾層意義: 使用更強模型的輸出,去訓練較小或較弱的模型 大量生成高品質合成資料(synthetic data),再用來微調或後訓練 在特定能力上進行「能力搬運」,例如推理、Agent 行為、工具調用等 換句話說,蒸餾已經不只是「壓縮一個模型」,而更像是用算力把一部分模型能力轉成資料資產,再讓自己的模型去學。 在當前 LLM 開發流程中,蒸餾與合成資料的重要性體現在: 補足人類標註資料的成本與稀缺 快速試驗新能力(如長鏈推理、複雜工具編排) 讓中型模型在特定場景逼近或超越巨型模型表現 也因此,當談到中國大型語言模型的突飛猛進時,外界自然會把目光聚焦到:這些模型到底從美國前沿 API 蒸餾了多少能力? 蒸餾操作的真實規模:數十億還是數千億 Tokens? 近期有國際公司公開指出,多家中國實驗室透過...
中國利用ChatGPT企圖發動對日本首相的影響操作,正把亞洲的資訊戰推向新階段。當中國執法機關被指試圖透過生成式AI策動跨國輿論戰時,日本與整個民主世界都被迫重新思考「政治安全」與「數位安全」之間的界線究竟在哪裡。 中國利用ChatGPT鎖定日本首相的案例:訊號大於成效 在最新曝光的一起事件中,一名與中國執法單位相關的使用者,被指多次利用大型語言模型,要求協助設計一場針對日本首相高市早苗的線上影響操作。內容包含: 批量生成負面留言與輿論帶風向文案 捏造關於移民政策與生活成本的民怨投訴 將高市描繪成極右派、軍國主義與歷史修正主義者 利用關稅與對美國不滿情緒,將憤怒導向日本政府 同時加入歌頌內蒙古人權與經濟狀況的宣傳內容 由於模型本身的安全防護拒絕了這類明顯帶有操弄目的的請求,相關帳號最後遭到封鎖。但後續發現,同一名使用者之後仍回到系統,請求協助潤飾「行動成果報告」,內容顯示該場影響操作已改用其他本地AI工具繼續推進。這透露出一個關鍵事實:就算某一款國際主流AI系統設有限制,真正有意進行資訊戰的行為者,仍可輕易改用不設防或本地部署的模型來達成目的。 更值得注意的是,這名使用者在報告中提到,相關「特別行動」橫跨數百個海外與中國國內平台,以數千個帳號散布數萬篇內容,甚至對在外異議人士、人權團體與批評者展開長期騷擾與抹黑。從資訊戰角度看,這已不再是零星的「網路帶風向」,而是工業化的「數位鎮壓作戰」。 從網路水軍到生成式AI:影響操作的全面升級 中國的線上影響操作並非今日才出現。過去多年,外界已多次揭露,大量「網路水軍」與虛假帳號長期在各國社群平台上推送親中敘事、攻擊批評者,並干預他國政治議題。不同的是,生成式AI的出現,讓這種操作從「人海戰術」升級為「演算法放大」。 在這起針對日本首相的案件中,可以清楚看到幾項關鍵升級趨勢: 內容產能倍增:AI可以在短時間內生成大量不同語氣、不同語言版本的貼文,大幅降低「洗版」成本。 語言與在地化門檻下降:透過自動翻譯與在地化調整,外國操作者可以「講出像當地人會說的話」,降低被識破的難度。 精準投放與心理操作:在掌握關鍵詞、熱門議題後,AI能快速產出貼近特定族群焦慮的敘事,例如「年輕世代被社福負擔壓垮」這類情緒化說法。 內部作業也AI化:不只對外發文,連內部行動報告、成效追蹤與策略調整也由AI協助撰寫,讓整個資訊戰行動更像一條完整的「數位產線」。 這些能力疊加起來,即使單一行動的外部成效有限(例如數萬篇貼文中真正有高互動者極少),也象徵一種長期、結構化的施壓機制:讓所有批評者都知道,自己隨時可能成為下一波「輿論攻擊」的目標。 為何鎖定日本首相高市早苗? 高市早苗成為中國影響操作鎖定的對象,絕非偶然。近年來,她在國安與對中政策上的立場鮮明,包括: 對台灣安全採取較為明確的支持姿態 將可能的台海危機視為日本的「生存威脅」 對中國內部人權議題,例如內蒙古民族政策,提出公開批評 這些立場直接撞上北京的「紅線」,在戰略思維上就會被視為必須被削弱公信力的對象。於是,我們在這次曝光的行動計畫中看到幾個典型手法:...
AI 聊天機器人辨識 AI 生成影片的能力,正在成為資訊安全與選舉公信力的關鍵議題。當深偽技術與文字轉影片模型愈來愈強大時,如果連 AI 聊天機器人本身都難以分辨 AI 生成影片與真實畫面,我們對「數位真相」的基本假設就必須全面重寫。 AI 聊天機器人為何難以辨識 AI 生成影片? 多數人直覺會以為:既然聊天機器人是 AI,理論上應該更懂得如何識破 AI 生成影片。事實剛好相反,現階段的主流程設計,主要是為了「理解與生成內容」,而不是為了「鑑定真偽」。 技術架構上的天生盲點 當前主流 AI 聊天機器人(包括 ChatGPT、Gemini、Grok 等)多半是: 以文字大型語言模型為核心 再疊加影像、影片理解能力,變成多模態模型...
生成式 AI 正在重塑數位廣告版圖,而「ChatGPT 廣告」無疑是這場變革的核心關鍵。當全球用戶把各種生活與工作決策搬進對話式 AI,中長期來看,這不只是一項新功能,而是一個足以改寫 Google、Meta 等巨頭遊戲規則的廣告新戰場。 生成式 AI 與 ChatGPT 廣告:為何是廣告業的下一個爆點? 與傳統搜尋廣告或社群廣告不同,生成式 AI 的互動是「連續對話」而非「單次點擊」: 使用者會在 ChatGPT 裡規劃旅遊、比較產品、設計行銷策略、研究投資工具 這些對話高度具備「商業意圖」,遠比滑過一則動態牆貼文更接近最終決策 AI 能即時理解上下文,精準判斷使用者處在決策旅程的哪一個階段 當一個擁有數以億計活躍用戶的對話式 AI,開始提供 ChatGPT...
OpenAI 收購 Convogo 團隊:AI 雲端與主管教練工具的關鍵一役 OpenAI 收購高階主管教練 AI 工具 Convogo 背後的團隊,再次把「acqui-hire 人才併購」與「AI 雲端平台」推上焦點。這不只是另一宗 AI 產業併購,而是大模型公司如何搶占企業級應用入口的縮影,尤其是在領導力發展、HR 科技與顧問服務這三大場景。 Convogo 的產品聚焦高階主管教練與顧問市場,協助自動化領導力評估、回饋報告與相關文字工作。如今產品將被陸續關閉,而核心團隊則轉向為 OpenAI 打造 AI 雲端能力,這個轉折本身就說明了產業優先順序正在改寫。 為何 OpenAI...
美國一名聯邦法官近日裁定,馬斯克控告OpenAI的訴訟可以進入正式審判程序,而不是在程序階段即遭駁回。 這起「馬斯克控告OpenAI」的案件,表面上是創辦人決裂與股權爭奪,實際上卻是一場關於 AI 未來治理模式的公眾公投:究竟「非營利使命」能否在龐大的資本與權力壓力下存活? 在生成式 AI 爆炸成長、各國監管仍追趕不及的此刻,這宗訴訟為產業敲響了一記警鐘:AI 創新若完全交給董事會與投資人決定,社會能否接受其外部成本與風險? 馬斯克控告OpenAI:不只是私人恩怨 這場訴訟的核心,是對「非營利轉營利」的強烈質疑。指控的主軸可以概括為三點: 當初以「非營利、造福人類」為號召,吸引捐助與人才加入 隨著技術突破與商業機會浮現,組織結構逐步轉向營利導向 重大商業合作與資本挹注,讓外部投資人與合作夥伴取得實質影響力 從外界角度來看,這起OpenAI訴訟不只關乎合約條款是否被違反,更關乎一個根本問題: 當 AI 實驗室從「為公益」轉向「為獲利」時,原本對社會做出的承諾,還算數嗎? 非營利轉營利,引爆的三大結構性爭議 1. 公共利益 vs 股東利益:誰說了算? AI 的特殊之處在於,它同時是:...
企業 AI 代理管理平台正在成為新一代企業數位轉型的核心關鍵。對想要系統性導入生成式 AI 的組織而言,光有大型語言模型不再足夠,真正的戰場已經移轉到「如何建構與管理 AI 代理」這一層基礎設施。 企業為何需要 AI 代理管理平台? 過去兩年,多數企業導入生成式 AI 的方式,大多停留在聊天機器人、問答助理或單一流程自動化工具。這些應用固然有價值,但難以在全公司規模上真正改變工作方式。AI 代理管理平台的出現,正是為了解決這個瓶頸。 一個成熟的企業級 AI 代理管理平台,至少要做到: 讓企業能批量建立、部署與維運多個 AI 代理 統一控管這些代理能存取的資料與系統 監控、追蹤、調整代理行為與績效 與既有 IT、雲端與安全架構順暢整合...
用AI出貓正迅速成為香港學界的新難題,尤其在口試與寫作評核上愈演愈烈。當學生利用生成式AI寫演講稿、作文甚至整份報告時,老師與同學面對的,不只是一次單純的作弊事件,而是一場關於信任、公平與教育方向的大考驗。 為何學生愈來愈傾向用AI出貓? 在不少家長和老師眼中,「用AI出貓」似乎難以理解,但對學生來說,這往往只是「順手一試」的選擇。背後有幾個關鍵原因: 工具極度易得:智能手機、平板、家中電腦隨處可見,只要輸入題目,AI便能在幾秒內生成完整演講稿或文章。 學業與評分壓力沉重:呈分試、升中派位、校內排名等壓力,令部分學生寧願鋌而走險,以「靚分數」為首要目標。 對AI出貓的道德感模糊:不少學生會認為:「我只是用AI幫手改寫,不算抄襲。」這種灰色地帶令紀律教育更具挑戰。 家長與老師對AI理解不足:成年人本身對AI工具的掌握有限,更難向子女清楚解釋「何謂合理使用、何謂作弊」。 當上述因素交織,「用AI出貓」便從個別學生的秘密行為,逐漸變成班級之間口耳相傳的小道「攻略」。 口試與演講評核:AI出貓最易「出事」的場景 語文說話評估、演講考試,本來是要測試學生的語言組織、即場表達與臨場反應。但在AI盛行的年代,以下幾個風險急速上升: 有學生提早得知題目,用AI生成完整演講稿再背誦。 有學生在候考期間偷用手機,輸入題目後即時取得「完美稿」。 老師若未有嚴密監察與清楚規範,很難第一時間察覺內容是否「人手」或「AI製造」。 一旦有人用AI出貓被揭發,學校為維持評核公平,很可能只能選擇「全班重考」。在未有成熟處理機制之前,這種集體後果往往會產生幾重副作用: 守規矩的學生感到極度不公平 班級氣氛轉趨緊張與對立,互相猜疑 家長對學校判斷與安排提出質疑 這些看似只是一宗學校紀律個案,其實折射出整個制度對AI時代準備不足的脆弱。 AI出貓與傳統作弊有何不同? 有人會問:用AI出貓,不就是另一種「抄答案」嗎?事實上,兩者有幾個關鍵差異: 1. AI是「隱形槍手」 傳統作弊常見的是: 把小抄帶入考場...
OpenAI Codex 應用程式一週破百萬下載:AI 程式碼生成的臨界點 OpenAI Codex 應用程式在上線首週就突破一百萬下載,凸顯 AI 程式碼生成工具已從實驗玩具,正式躍升為主流開發者工具。對於軟體產業來說,這不只是亮眼的下載數字,而是一個象徵:開發流程正在被 AI 重寫。 在這個關鍵時刻,理解 OpenAI Codex 應用程式為何能爆發式成長、它如何改變開發者生態,以及企業應該採取什麼策略,就成了每一位技術主管與工程師無法忽視的課題。 為何 OpenAI Codex 應用程式能在一週內衝上百萬下載? AI 輔助開發工具並非新概念,但 OpenAI Codex 應用程式的爆發,代表幾股力量同時到位。...
當 ChatGPT 廣告 正式出現在對話介面裡,生成式 AI 的商業模式也邁入了全新的階段。對使用者、品牌與整體數位廣告產業而言,這不只是介面多了一塊「贊助內容」,而是關於信任、隱私與權力分配的大型實驗。 ChatGPT 廣告是怎麼推出的? 目前廣告首先鎖定美國的免費方案與低價訂閱層級,較高階的付費方案則暫時不顯示廣告,形成「付費免廣告、免費看廣告」的典型分層模式。 平台同時宣稱幾個關鍵原則: 廣告不會影響 ChatGPT 回答內容 廣告會被清楚標示為「贊助」或類似標記 廣告與「自然回答」在版面上有視覺區隔 廣告主只會看到彙總的成效數據,而非個別對話內容 這些設計,目的在降低「演算法被廣告商買走」的疑慮,維持 ChatGPT 作為問答工具的基本信任。 為什麼 ChatGPT 需要廣告? 生成式 AI...
在過去一年,AI 程式代理的演進速度遠超多數開發者的想像,而「代理式程式開發(agentic coding)」正成為關鍵字。隨著 OpenAI 在 macOS 推出全新的 Codex 應用程式,代理式程式開發不再只是概念,而是直接落地到開發者每天打開的桌面環境。 什麼是「代理式程式開發(agentic coding)」? 傳統的 AI 程式工具,多半停留在「自動完成」與「聊天問答」階段,本質上仍是輔助型工具;代理式程式開發則不同,它強調的是「可自主執行任務的程式代理(AI agents)」。 在代理式程式開發中: 開發者描述目標(例如:為專案新增一個登入流程) AI 程式代理會自己: 理解既有程式碼結構 查詢相關 API 或範例 寫出多個檔案、修改設定、執行測試...
生成式 AI 時代的「ChatGPT 廣告」難題:便利、金錢與信任的三角拉扯 生成式 AI 正在成為新一代網絡入口,而「ChatGPT 廣告」這個關鍵字,已經不再只是遙遠的想像。當聊天機械人從實驗玩具變成日常基礎設施,如何變現、是否應該加入廣告,以及廣告會如何改變我們獲取資訊的方式,正在成為產業與用戶都無法迴避的現實問題。 ChatGPT 廣告:從理想訂閱制走向混合模式 早期的生成式 AI 服務,喜歡把自己包裝成「高級訂閱工具」: 你付月費,我給你乾淨、不被廣告干擾的體驗。 但隨著模型變大、用戶暴增、雲端運算與 GPU 成本居高不下,單靠訂閱費支撐一切變得愈來愈困難。 於是,以下幾個現實因素開始推動「ChatGPT 廣告」模式浮上檯面: 推理成本(Inference cost)仍非常昂貴:每一次對話背後都是大量運算,即使成本逐年下降,用戶一多仍然是天文數字。 免費用戶占比高:多數人習慣免費使用,真正願意付費的比例往往只是少數菁英或重度使用者。 投資人期望現金流:燒錢換增長可以撐一陣子,但不能永遠,最現實的收入模式仍然是廣告與電商分成。 結果是:...