AI面對各地獨特挑戰 美國房產市場、地震應變揭示在地化關鍵

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商傳媒｜簡明心／綜合外電報導

人工智慧（AI）技術的快速發展，使其應用日益普及，但也面臨著如何適應各地獨特需求與規範的挑戰。這種「AI在地化問題」，指的是人工智慧模型在應用於特定地區或產業時，因面臨不同的文化習慣、法規限制、資料特性或實務操作而產生的挑戰。例如，在美國房地產市場，AI代理程式試圖以自動化方式存取多重上市服務（MLS）的房源資料，以協助買家搜尋、進行不動產市場分析（CMA）及趨勢研究。

然而，這些AI代理程式的行為經常與MLS的內部規定（bylaws）相牴觸，引發了資安與合規的擔憂。資安公司Solid Earth的數據顯示，其安全軟體每天攔截多達1,200次的AI代理程式惡意存取企圖，而六個月前，這個數字每天不到10次，顯示問題的嚴重性急遽升高。部分房產仲介甚至在YouTube上推廣使用AI繞過規範的方式。一名房產經紀人William Zhang便因AI代理程式以類人類瀏覽方式存取MLS資料，收到了當地MLS的警告。

另一方面，AI在解決特定在地化問題上也展現潛力。美國南加州大學（USC）維特比工程學院的Cyrus Shahabi教授團隊開發了一款名為DeepStateGNN的AI模型，專為地震等自然災害後的交通流量預測設計。傳統AI交通預測模型在路網結構因災害改變後便會失效，而DeepStateGNN透過「元節點」（meta-nodes）技術，能夠吸收路網變化而無需重建圖形，每秒可評估超過1,000種路況配置，比傳統模擬器快至少四個數量級，為加州等地震頻繁地區的緊急應變提供了快速決策支援。

隨著AI融入企業核心營運，企業也開始關注「主權AI」的概念，確保對AI系統的行為、數據及運作成本有完全控制權。Deliverance AI公司與慧與（HPE）合作，提供在客戶資料中心內部署AI解決方案，使企業能完全掌控AI代理程式的行動及資料流，並可選擇使用前沿模型或開源模型。同時，Scytale公司也推出了Scytale MCP（模型上下文協議伺服器），將AI工具直接連接到企業的即時合規數據，讓AI能以自然語言查詢合規狀況並執行例行任務，確保數據符合地域性法規。

此外，業界也積極開發專門的評估標準來衡量AI在特定領域的表現。例如，Halluminate這家金融AI新創公司推出「Westworld金融盡職調查基準」（Westworld Finance Diligence Bench），測試AI模型在88項金融盡職調查任務上的表現。結果顯示，表現最好的前沿AI模型僅達到51%的平均分數，凸顯在高度專業化的任務中，AI仍需人類的監督協作。同時，中國AI新創公司DeepSeek推出一系列開源（open-weight）大型語言模型（LLM），在成本效益和部分性能上挑戰美國科技巨頭，其AI模型DeepSeek-R1在2025年1月推出時，以較低成本達到與大型美國模型相匹敵的表現，也引起美國科技公司與政界對AI主導權的擔憂。

這些案例都反映出，無論是面對既存的在地規範、獨特的環境挑戰、企業對數據主權的需求，或是不同國家間的技術競爭，AI技術的有效落地與廣泛採用，都必須更深入地理解並解決其所處的特定在地化問題。對於台灣而言，這些經驗也提供了寶貴的借鑑，無論是應用AI於防災應變、智慧城市治理，或是推動產業數位轉型，在地化適應與合規考量都將是成功關鍵。

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