生成式AI如何賦能研發創新：從基礎理解到導入實踐
在當今快速變化的科技浪潮中，生成式AI（Generative AI）正成為各產業加速創新、提升競爭力的關鍵引擎，尤其在研究開發（R&D）領域更是成果斐然。您可能已經聽聞，有企業透過導入生成式AI，將專利調查時間大幅削減高達80%。這項革命性技術不僅能協助我們克服傳統研發的瓶頸，更能開啟前所未有的創造力與效率。本文將為您深入解析生成式AI在研發中的應用方式、潛在風險及實施步驟，協助您找到最佳的導入策略，加速創新進程。
文章目錄
- 深入淺出：揭開生成式AI的面紗
- 研究開發過程中生成式AI的多元應用
- 研發專用的生成式AI工具與技術
- 生成式AI導入的預期效益與投資報酬率
- 研發領域使用生成式AI的應注意事項
- 研究開發部門生成式AI導入的關鍵步驟
- 點亮未來的科技之光
- 常見問題
深入淺出：揭開生成式AI的面紗
什麼是生成式AI？與傳統AI有何不同？
「生成式AI」是一種能夠基於學習過的數據，創造出全新內容的人工智慧技術。這些新內容可以是文字、圖像、程式碼，甚至是音樂或影片。它與我們過去所熟知的「傳統AI」有所不同，後者主要專注於分析、分類、識別或預測現有數據，例如辨識照片中的貓狗，或是預測股票價格。而生成式AI則更進一步，它能理解數據的「本質」與「模式」，並以此為基礎「無中生有」，創造出前所未有的產物。這種從0到1的創造能力，正是生成式AI與傳統AI最核心的差異。
| 特性 | 傳統AI (機器學習) | 生成式AI (Generative AI) |
|---|---|---|
| 核心功能 | 分析、分類、識別、預測現有數據 | 基於學習數據，創造全新、原創的內容 |
| 數據處理 | 識別數據中的模式並提供洞察 | 捕捉數據特徵，並生成符合這些特徵的新數據 |
| 輸出形式 | 標籤、分數、預測值 | 文字、圖片、程式碼、設計等獨特作品 |
| 典型應用 | 垃圾郵件篩選、人臉辨識、市場趨勢預測 | 文章撰寫、藝術創作、藥物分子設計、虛擬人物生成 |
為何生成式AI在研發領域備受矚目？
研發工作往往伴隨著海量的文獻與專利資訊，研究人員要完整掌握這些資訊幾乎不可能。在這樣的背景下，生成式AI因其兼顧「效率」與「創造力」的潛力而備受矚目。它不僅能從龐大的資料庫中快速提煉知識，還能提供人類可能忽略的視角，或是結合跨領域的知識來提出假設，甚至根據過往數據建議有前景的實驗條件。將繁瑣的資訊處理與實驗效率提升工作交給生成式AI，研究人員便能專注於更深層次的驗證與決策，從而加速整個研發進程。
研究開發過程中生成式AI的多元應用
生成式AI的應用貫穿研究開發的各個階段，從最初的資訊探索、構思，到實驗執行與結果評估，再到最終的成果文件化，都能發揮關鍵作用。以下將針對三大階段，介紹其具體的應用方法。
資訊探索與靈感啟發
研究開發的起點往往是資訊收集與假說建立，而這正是生成式AI的強項。它能執行全面性且多角度的文獻與專利調查，大幅縮短調查時間，並在不受限於研究人員既有知識框架的情況下，提供廣闊的視野，協助激發創意思維與新穎想法。
實驗設計與結果評估
在實驗階段，生成式AI同樣能助一臂之力。它能夠自動生成實驗計畫草稿、優化實驗參數，並在實驗結束後，高效地分析數據、整理實驗結果、自動生成摘要。藉由生成式AI的數據分析與建議，能有效減少反覆試驗的次數，建立更精簡且高效的實驗流程。
報告編撰與知識管理
每日記錄的實驗筆記，其斷裂的資訊片段常讓報告撰寫變得耗時。生成式AI能將這些零散資訊，快速轉化為格式完整的報告書或專利說明書草稿。同時，它也能協助整理內部資料，將其加工成易於檢索的資料庫，大幅提升知識管理的效率。透過最大限度地減少文書行政時間，研究人員能將更多精力投入到核心的研究思考與新專案的探討。
研發專用的生成式AI工具與技術
要在研究開發中有效利用生成式AI，不僅需掌握通用工具，更要學會結合內部數據、應用最新自主技術。以下介紹三種關鍵技術要素，以提升研發的智慧化水平。
文本型大型語言模型 (LLM) 提升效率
如ChatGPT或Gemini這類文本型大型語言模型 (Large Language Model, LLM)，因其導入門檻低且見效快，是研究人員初期導入的理想選擇。它們能直接在瀏覽器上操作，高速處理日常文本任務，例如翻譯和摘要海外論文、生成實驗用的Python程式碼等。這些模型對專業術語的理解力高，適合作為研究人員的專屬助手，透過對話來整理思緒。建議從文本型LLM開始導入，精簡日常業務中的冗餘環節。
RAG (檢索增強生成) 活化內部數據
通用型LLM無法接觸企業內部的非公開數據。此時，RAG (Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成) 技術便應運而生。RAG機制能讓AI在生成回答前，先去檢索企業內部的實驗報告或技術文件，並依據這些專屬內容來產生答案。透過RAG，企業能有效運用過往失敗案例與資深研究員的經驗，全面提升組織的技術水平。
代理人型AI：自動化複雜任務
作為最新趨勢，代理人型AI (Agentic AI) 備受矚目。這類AI能自主制定計畫並執行任務，與傳統生成式AI僅能回答問題不同。代理人型AI能自動完成一連串工作，例如搜尋文獻、整理重點，再將資訊登錄至內部資料庫。研究人員只需下達一次指令，AI便能操作多個工具來達成目標，有望將日常業務的自動化程度推向新高峰。
生成式AI導入的預期效益與投資報酬率
導入生成式AI的效益不應僅停留在「便利性」，而應以具體數字與事業成果來衡量。以下將從業務時間縮減、開發流程加速、專案成功率提升等角度，闡述導入生成式AI所能帶來的實際效益。
顯著縮減研究員資訊處理時間
除了核心研究活動，研究人員常耗費大量時間於文獻調查、數據整理、報告撰寫等資訊處理工作。生成式AI能有效削減這些業務時間。例如，三井化學便透過其自主開發的生成式AI聊天機器人，將內部文獻與技術調查、新用途探索等業務時間減少了80%。將這些省下的時間投入到需要人類深度思考與創新的實驗中，可全面提升研發的生產力。
大幅減少實驗與試作次數
生成式AI有助於壓縮實體實驗次數與開發週期。富士軟片結合材料資訊學（Materials Informatics，一種機器學習方法）與生成式AI，實現了化合物結構預測到評分的全自動化。透過精準篩選有潛力的候選化合物，原本以年為單位的材料探索週期，如今能縮短至數個月。這不僅加速開發進度，更能讓產品更快進入市場。
提高新專案與新事業成功機率
從經營層面來看，提升新專案與新事業的成功率至關重要。生成式AI能結合跨領域知識，多角度呈現人類可能忽略的應用潛力或風險因素，有助於規避潛在風險或擺脫既有思維定式，這些往往是新事業失敗的主因。透過減少遺漏與偏誤等失敗因素，有望提升整體專案的成功率。
研發領域使用生成式AI的應注意事項
生成式AI雖然是強大工具，但在研發應用上仍需謹慎。機密資訊洩漏、錯誤資訊傳播、侵權等問題，都可能損害企業商譽。為確保安全使用，以下將解析四個必須掌握的風險應對策略。
機敏資料與未公開數據的安全防護
研發數據是企業競爭力的核心機密。若輕易將這些數據輸入通用型生成式AI工具，可能被作為學習數據再利用，導致資訊間接流向競爭對手。因此，務必設定「選擇退出（opt-out）」機制，禁止AI將輸入數據用於模型訓練，並確保在機密性受到嚴格保障的環境中使用。建立能物理性阻斷資訊洩漏的環境是不可或缺的。
警惕生成結果的「幻覺」現象
生成式AI有時會產生「幻覺」（Hallucination），意即看似真實卻與事實不符的內容。尤其在專業性極高的研究領域，它可能生成不存在的論文或虛構的實驗數據，務必小心。研究人員不應全盤相信生成式AI的回答，必須親自查證資訊來源的真實性與內容的準確性。切勿過度依賴AI能力，最終判斷與責任仍歸於人類。
謹慎處理智慧財產權與著作權
生成式AI所創造的成果，其智慧財產權歸屬問題仍在法律界持續討論。生成式AI輸出的文字或程式碼，可能在不知不覺中侵犯他人的著作權。此外，僅由生成式AI創造的發明，在某些情況下可能不被認定為專利，因此需記錄人類在創作過程中的參與程度。為避免侵權並利於專利申請，建立明確的使用規範，並保存如提示詞（Prompt）與修改紀錄等能證明人類創作貢獻的證據至關重要。
導入研究倫理與治理機制
生成式AI的訓練數據中可能包含偏見，進而導致研究結果出現意想不到的偏誤。若使用偏重特定數據集的模型，可能產生缺乏公平性的分析結果或具有倫理爭議的產物。為管理這些風險，制定使用指南，明確生成式AI的使用範圍與責任歸屬機制是不可或缺的。在使用過程中，除了技術上的實用性，也必須確認其是否符合倫理規範。
研究開發部門生成式AI導入的關鍵步驟
成功導入生成式AI，應避免一步到位，而應循序漸進。以下提供四個步驟，幫助企業避免現場混亂，逐步累積成果。
盤點現行流程，找出「瓶頸」
首要步驟是檢視現行業務流程，找出耗費研究人員時間的「瓶頸」。透過與研究員訪談，釐清「文獻調查時間過長」、「報告格式修改需手動進行」等具體痛點。一旦明確了待解決的課題，就能據此規劃高成本效益的導入計畫，確定應在何處、使用何種工具。因此，精確掌握「正在面臨什麼困擾」是導入的開端。
從小型概念驗證 (PoC) 專案開始
確定課題後，切勿貿然導入大規模系統，應從限定於特定團隊或任務的小型「概念驗證（Proof of Concept, PoC）」專案開始。選擇風險較低、效果易於感受的業務著手，例如從文獻調查或報告書製作等專案開始。透過累積小型的成功經驗，能降低現場的心理門檻，為逐步擴大正式導入奠定基礎。
標準化成功經驗，擴展至全組織
當PoC證明有效性後，下一步是將其推廣至整個組織。若只有特定研究人員能熟練運用，生成式AI在研究所內的效益將受到限制。應建立有效提示詞集（Prompt collection）與業務專屬手冊，確保每位研究人員都能以相同方式使用生成式AI。舉辦內部研討會與案例分享會，推廣知識經驗，能將個人智慧轉化為組織整體生產力的提升。
與全公司數位轉型 (DX) 策略整合
研究開發部門生成式AI導入的成功案例，能加速其他部門的數位轉型（Digital Transformation, DX）。例如，研發部門累積的技術趨勢分析經驗，可應用於經營企劃部門的新事業規劃。不應僅限於研發部門，而應與事業部門、製造現場等協同合作，實現全公司的數據運用。透過橫向展開至事業部門與經營企劃，能進一步強化企業的整體競爭力。
點亮未來的科技之光
生成式AI在研究開發領域的應用，正像一束光芒，照亮了效率提升與創新突破的道路。從智慧化的資訊探索到實驗流程的自動化，再到成果文件的精簡，它無疑是加速開發速度的強力夥伴。未來，隨著技術不斷演進，我們將看到生成式AI更加深度地融入研發的每一個環節，不僅能解放研究人員的潛力，讓他們能專注於更具創造性與戰略性的工作，更將推動企業在高度競爭的全球市場中，持續取得技術領先地位，為人類社會帶來更多顛覆性的創新成果。
常見問題
Q1: 什麼是生成式AI，它與傳統AI有何根本區別？
A1: 生成式AI是一種能夠創造全新內容的AI，例如文本、圖片或程式碼。與之不同的是，傳統AI主要用於分析、分類和預測現有數據。生成式AI的根本區別在於其「創造性」，能從0到1生成新的東西。
Q2: 生成式AI在研究開發領域有哪些具體應用？
A2: 在研發領域，生成式AI可用於文獻與專利調查、加速假說建立、自動生成實驗計畫、分析實驗結果、編撰報告草稿，並協助內部知識管理。它貫穿了從前期探索到後期文件化的整個研發流程。
Q3: 企業導入生成式AI主要能獲得哪些效益？
A3: 主要效益包括：顯著縮短研究員的資訊處理時間（例如文獻調查）、大幅減少實驗與試作次數，從而加速開發週期，以及透過提供多角度洞察來提高新專案與新事業的成功機率。
Q4: 在研發中使用生成式AI時，需要特別注意哪些風險？
A4: 需要注意的主要風險有：機敏資料洩漏、生成結果出現「幻覺」（與事實不符的內容）、智慧財產權與著作權歸屬問題，以及因訓練數據偏見導致的研究倫理風險。務必採取相應的安全與治理措施。
Q5: 企業應該如何循序漸進地導入生成式AI？
A5: 建議導入步驟包括：首先盤點現行研發流程，找出效率「瓶頸」；接著從風險較低、易見成效的小型「概念驗證（PoC）」專案開始；成功後再將經驗標準化並擴展至整個組織；最終，將生成式AI的導入與全公司的數位轉型（DX）策略整合，實現跨部門協作。