多模態 AI (Multimodal AI) 代表了生成式人工智慧下一個重大的進化步驟。與受限於單一數據類型的傳統模型不同，多模態系統可以輸入、處理並結合來自不同來源和格式的信息——例如文本、語音、圖像和影片——以生成更全面且具備情境感知能力的輸出。

什麼是多模態 AI？

多模態 AI 的核心在於透過同時分析不同形式的數據，對任何給定主題獲得更廣泛的理解。傳統的 AI 模型是「單模態」的，意味著它們只能處理一種數據類型（例如僅限文本）。多模態 AI 則打破了這一屏障，以統一的方式處理文本、音訊、圖像和影片。這種能力對於現代企業至關重要，因為非結構化數據（如社群媒體貼文、照片和文件）正驅動著企業洞察。Gartner 預測，到 2027 年，40% 的生成式 AI 解決方案將具備多模態能力。

運作原理：智慧的架構

多模態 AI 系統透過提供情境豐富的輸出來克服單模態 AI 的「範圍限制」。例如，多模態系統可以接收文本和圖像作為輸入，並生成文本和圖像作為回應。

底層技術

從單模態到多模態的轉變涉及多個複雜模組：

• 輸入模組 (Input Module)： 由針對特定數據類型量身定制的多個單模態神經網路組成。
• 融合模組 (Fusion Module)： 對來自不同模態的數據進行對齊和結合。
• 編碼器-解碼器框架： 使用特定的編碼器（例如用於圖像的電腦視覺、用於文本的 NLP）和注意力機制來整合多樣化的信息。
• 轉換器模型 (Transformer Models)： 高效處理順序數據並理解輸入之間的長距離依賴關係。
• 嵌入模型 (Embedding Models)： 將複雜數據轉換為數值向量（嵌入），讓 AI 能夠理解關係並在向量數據庫中平等地搜尋數據。

現實世界的應用

雖然仍處於早期階段，但多模態 AI 已經產生了重大影響：

• 零售業： Sephora 利用電腦視覺提供個性化的護膚和化妝建議。
• IT 與虛擬助手： Atera 的 AI Copilot 同時支援語音和文本輸入，以加快 IT 技術人員的工單處理和疑難排解。
• 金融業： 透過跨不同數據流的高級模式識別來增強欺詐檢測。
• 自動駕駛汽車： 結合攝影機、雷達和光學雷達 (Lidar) 感測器數據，以提高行車安全。
• 醫療保健： 為複雜的醫學和科學研究建立自動化工作流。

多模態方法的優勢

• 更高的準確性： 多個數據流提供了事件或主題的「全景」。
• 增強問題解決能力： 為複雜任務（如醫療診斷）提供更多數據點。
• 模式識別： 更好的情境讓系統能夠識別跨領域的相關性。
• 改善自動化： 提升聊天機器人和擴增實境 (AR) 等工具的效能，提供優質的使用者體驗。

未來展望：值得關注的趨勢

該領域正朝向 統一架構 發展（如 Google 的 Gemini），在單一模型中處理多種數據類型。關鍵的未來發展包括用於 AR 和自駕車的即時多模態處理，以及跨模態交互以創造更清晰、情境更準確的輸出。然而挑戰依然存在，包括龐大的數據和能源需求、對標註良好數據集的依賴，以及確保數據隱私和無偏見的結果。