個人化AI猶如貼身助手（林國誠）
近年新產品談人工智能（AI），已不再把它當成一個「特色功能」宣傳，而是直接內置在系統之中，變成你每天都會用到的預設能力。這種內置AI最大的吸引力，是反應更快：你不需要把聲音、相片或文件上載雲端等回傳，結果幾乎是即時出現。這不但改善流暢度，也讓私隱風險留在裝置內部。對用戶而言，AI不再像是一個「要打開」的工具，而成為日常操作一部分，就像相機一樣，隨手可用。
不過，內置AI也面對一些現實限制。手機或筆電的運算力始終有限，要兼顧散熱與耗電，因此能運行的模型多為「精簡版」，理解力與生成能力不如雲端大型模型。更現實的痛點是硬件壽命：你今天買回來的AI功能，幾乎固定不變，但外界的雲端模型每隔幾個月就更新。結果是，舊裝置表面仍能運行AI，但輸出的質素、反應靈敏度，逐漸與新機拉開距離。AI仍在「運作」，但它已不再那麼「聰明」。
雲端AI正好補足這些短板。雲端模型更新頻密、學習速度快，用戶毋須更換硬件，就能體驗最新能力。尤其擅長處理龐大、複雜的任務，例如長文寫作、策略推理、內容創作或多資料整合。不過，雲端AI依賴高速網絡，所有資料須上載至遠端伺服器運算，這帶來私隱與延遲的顧慮。結果是，本機和雲端AI成為互補關係：一個重視即時與安全，另一個講究深度與強度。
真正值得關注的下一步，是「個人化AI」的出現。AI若只是通用功能，再強也只是工具；但當它能理解你的習慣、記住你的偏好、用你熟悉的語氣與邏輯整理資訊時，就開始像一個真正的助手，而這種體驗的關鍵在於「理解你」。
香港有一個相當貼切的例子：「AI神數」。開發者結合自己對AI演算法的研究，以及整理賽馬歷年來的正確資料，並融入獨家的玄學曆法與推算秘技，對核心算法與校正資料保持高度保密，從而建立一套「懂馬迷思維」的分析系統。它不只是單純數據統計，而是以賽馬作為切入點，將數據、分析與個人觀點融會貫通，輸出更貼近你思考方式的結果。換言之，它不只是回答問題，而是幫你整理出該先知道什麼。個人化AI的真正價值，正是縮短「資訊到判斷」的距離，協助人更快作出聰明的決定。
隨技術發展，內置AI與雲端AI的界線愈來愈模糊。前者負責即時回應與私隱防護，後者負責持續提升與深度運算，個人化AI則把兩者黏合起來，讓你感覺AI不是一個功能，而是一個熟悉的幫手。當AI真正成熟時，用戶未必再問「這是本機AI還是雲端AI」，因為最理想的體驗，是你只感覺一切變得更順，而AI也愈來愈懂得你。
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