預測一：生成式 AI 將具備文化意識
基於多種文化數據訓練而成的大型語言模型（LLMs），將能更細膩地理解人類體驗及複雜的社會問題。這種文化適應性有望降低全球用戶使用生成式 AI 的門檻。
人類一直以來習慣跨文化協作，而在未來數年，文化將在科技的設計、部署和使用方面發揮關鍵作用，而當中最明顯的影響將體現在生成式 AI 上。大型語言模型的系統若要惠及全球用戶，就需要具備人類與生俱來的文化適應性。在過去數月內，非西方大語言模型開始湧現：例如以阿拉伯語和英語數據訓練的 Jais、中英雙語模型 Yi-34B，以及使用大量日語網絡語料庫進行訓練的 Japanese-large-lm。這些發展意味具有文化準確性的非西方模型將把生成式 AI 帶給全球數億人口，其影響將涵蓋教育至醫療等各領域。
隨著大量的歷史和人類經驗被嵌入到模型中，我們將看到大語言模型開始形成更全面的全球化視角。而隨著各個大語言模型互相交流和學習，這些模型亦將從不同文化的視角更細緻地理解複雜的社會挑戰。這些進步將確保模型更具韌性以及能提供準確的回饋。
預測二：女性科創的崛起
隨著女性科技（FemTech）領域的投資激增，醫療護理走向多元化，我們有望看到女性健康迎來積極的改變。大量數據和科技應用有望推動更準確和更個人化的診斷和治療方法，緩解當前女性健康領域的問題，並推動整個醫療系統的發展。
現代醫學一直認為以男性為基礎。直到1993年《美國國立衛生研究院振興法案》生效後，女性健康才被納入臨床研究。由於女性被排除在試驗和研究之外，她們的診療結果往往不及男性。平均而言，女性在許多疾病的診斷上晚於男性，更有可能被誤診，而女性報告不良反應的比例更明顯高於男性。在雲端技術和數據存取更普及的情況下，針對女性醫療健康的投資正在不斷上升。
在過去一年，AWS 一直與女性創業家密切合作，並見證高達 197% 的資金增幅。隨著投資不斷增加、機器學習等技術的持續發展，以及專為女性設計的聯網設備的誕生，人們對女性健康的認知逐步提升，也逐漸改變了醫療方式。
女性科創公司將繼續積極應對過去被忽視的問題和需求。與此同時，由線上醫療平台、低成本診斷設備及線上醫療專家所構成的混合護理模式將會大幅提高女性獲得醫療服務的機會。
我們正處於女性醫療健康的一個轉捩點。大量多樣化的數據，加上電腦視覺和深度學習等雲端技術，將減少誤診並協助減輕對女性影響較大的藥物副作用，如子宮內膜異位症和產後抑鬱症將得到應有的重視。由於女性領導的團隊更傾向於解決廣泛的健康問題，相對於只由男性組成的團隊，女性科創不僅惠及女性，而且還會提升整個醫療系統的水平。
預測三：AI 助手重新定義開發者生產力
生成式 AI 將增強開發人員的技能，幫助他們編寫出更安全可靠的程式碼。借助廣泛使用的工具和系統，人們能以自然語言提示，生成完整的函數、類和測試。在2023 年 Stack Overflow 開發者調查中，70% 受訪者表示他們在開發過程中已使用或計畫使用 AI 輔助工具。
在不久的將來，AI 助手不僅可以理解和編寫程式碼，它們還可以支援團隊中的每一名成員，並在從檢查程式碼到產品策略的各個環節中做出貢獻。
AI 助手將具有高度的可定制性 — 可根據個人、團隊或公司需求進行個人化的定制。它們將能夠用簡單的術語解釋 Amazon S3 等複雜分散式系統的內部機制，成為極具價值的教學工具。初級開發人員可以借助這些工具快速熟習陌生的基礎架構，而經驗豐富的工程師則可以利用 AI 助手快速理解新的項目或程式碼庫。
未來數年，隨著 AI 助手普及至整個軟件行業，工程團隊將變得更具效率，得以開發出更高品質的系統，並縮短軟件發佈週期。
預測四：教育變革緊貼科技創新步伐
社會普遍認為，擁有大學學位是證明個人能力的必備條件。然而，隨著越來越多行業要求員工具備專業化的技能，學校教育與僱主需求之間的差距正在擴大。過往為少數員工而設計的在職培訓將逐漸演變成面向大眾、以行業為主導的技能培訓。
目前部分企業開始大規模投資於技能教育。Coursera 正與企業合作，加強提升員工技能和再培訓力度。亞馬遜亦宣布已為全球 2,100萬名技術學習者提供了技術技能培訓。這有賴於機械電子與機器人技術學徒計畫，以及 Amazon Cloud Institute 等項目，這些項目讓處於不同職業階段的人士均能獲得勝任熱門職位所需的關鍵技能，而無需攻讀傳統的多年學制課程。
這趨勢並不意味傳統學位將會消失。然而，在很多其他行業中，科技的影響已經超越了傳統教育系統。為了滿足商業需求，人們將迎來一個以行業主導的教育新時代。
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