變革的速度在過去一年急劇加快，雲端技術、機器學習以及生成式AI變得更加普及，從撰寫郵件到開發軟體，甚至是早期的癌症篩檢，這些技術影響我們生活的各個面向。
在歷史的長河中，人類不斷發明各種工具和系統，藉由創新不僅增長了能力，也造就新的工作和職位，人們也持續調整自己來適應這些改變。今年一月初，Amazon亞馬遜技術長Werner Vogels對外分享其對於2024年及未來技術趨勢的預測，未來幾年，我們將迎來更多產業創新，推動技術的廣泛應用，幫助我們跟上日益加快的生活節奏，而這一切都將始於生成式AI。以下為Werner Vogels的四大預測:
預測一：生成式AI將逐漸具備文化意識
基於文化多樣性資料訓練的大型語言模型（LLM），將能夠更細膩地理解人類體驗以及複雜的社會，這種「文化流利度」有望讓全球用戶更方便地應用生成式AI。用於訓練大型語言模型的Common Crawl資料庫大約有46%的內容是英語，且大比例的內容以西方文化為基礎。非西方語境的大型語言模型在過去幾個月已經開始出現，例如基於阿拉伯語和英語資料訓練的Jais、中英雙語模型Yi-34B，以及使用大量日語網路用語庫進行訓練的Japanese-large-lm。這些跡象表明，具有文化準確性的非西方模型將把生成式AI帶給數億人，並影響從教育到醫療等各方面。
大型語言模型將開始形成更廣泛的全球化視角，拓展視野並理解文化。在這種文化交流中，有兩個研究領域將發揮關鍵作用：一是基於AI回饋的強化學習（reinforcement learning from AI feedback，RLAIF），即一個模型可以吸收另一個模型的回饋，不同的模型之間能相互影響，並根據這些影響，更新對不同文化概念的理解；二是透過自我辯論，即一個模型的多個執行個體生成回應，之後針對每個回應的有效性及背後的推論展開辯論，最後根據辯論過程得出一致的回應。這兩個研究領域都能降低訓練和微調模型所需的人力成本。大型語言模型在相互學習的過程中，從不同文化的視角獲得對複雜社會的細緻理解，這將確保模型提供更具韌性和準確性的回應。
預測二：女性科技終於崛起
隨著對女性科技（FemTech）的投資正在不斷上升，在雲端技術、機器學習及大數據的幫助下，我們正身處一個前所未有的轉捩點，女性科技公司積極應對過去被忽視的各種醫療狀況和需求。AWS一直與女性領導的新創公司密切合作，見證了女性科技的發展。僅僅在過去的一年，相關投資就增加了197%。以及專為女性設計的物聯網設備出現，不僅關係到人們對女性護理的認知，也涉及到相應的管理方式。Tia、Elvie和Embr Labs等公司展示了利用資料和預測分析提供客製化護理的巨大潛力，無論是在家還是在旅途中，都能給患者提供舒適的體驗。
線上醫療平台、便捷低成本的診斷設備以及隨需獲取的醫療專家構成的混合醫療模式，將大幅增加女性獲得醫療服務的機會。借助應用程式和遠端醫療平台，農村等醫療資源匱乏地區的女性將更容易聯繫到婦產科醫生、心理醫生等專家。透過獲取豐富多樣的資料，並結合電腦視覺和深度學習等雲端技術，將