标题:从“数位佃农”到价值创造者：生成式AI的信任挑战与日本的应对战略
新闻来源:iknow科技产业资讯室
原文网址:http://bit.ly/4lI7Hbg
原文:
生成式AI技术正迅速演进，从文字生成扩展至图像、语音、程式码等多模态应用，对各产
业与社会带来深远影响。根据三菱总合研究所的预测，到2030年，全球生成式AI市场将达
2,110亿美元，日本也将成长至1.8兆日圆。然而，日本企业对这项技术的导入速度相对缓
慢，仅约14.6%的企业实际应用生成式AI。导入困难的背后，关键在于两大因素：第一，
AI技术本身的信赖性问题，包括正确性、安全性、透明性、公平性等使用风险；第二，企
业内部缺乏规范、准则与基础知识体系，在制度与环境面仍缺乏配套机制，造成尽管生成
式AI潜力庞大，企业仍无法有效活用。
三菱综合研究所在研究与政策提案报告《迈向可信赖的生成式 AI 》（活用信頼ある生
成 AI の利活用に向けて）透过模型试算指出，若能确立一套安全可信赖的生成AI使用体
系，仅就制造、通信、批发零售、医疗福祉与教育五大产业而言，潜在附加价值可望扩大
至21.3兆日圆。其中提升AI“正确性”的确保对产值贡献最大，约占总效益的1.4倍，显
示生成式AI若能更可靠地输出内容，将极大提升使用率与生产力。
面对这样的发展潜力与风险并存的情势，报告提出日本应采取的三大基本策略如下：
第一、掌握应用层的竞争优势，善用海外大模型资源。
虽然日本在大型语言模型（LLM）研发上不及美国，但可借由结合开放型大模型（如GPT等
）与在地产业应用，聚焦制造、行政、医疗等B2B与B2P领域，创造独特商业价值。企业可
利用自有资料进行模型微调，并结合专业知识设计客制化功能与接口，打造在地化、可信
赖的生成式AI应用。避免成为在数位领域中仅以租用云端空间来经营事业，如同依附地主
租田耕作的“数位佃农”，强化日本在应用层的竞争力与数位自主性。
第二、强化本地特化型生成式AI模型与基础设施建设。
除善用外部大模型，日本也应发展自有的高信赖、省资源特化型AI，不仅有助于减轻电力
负担，也能促进AI应用普及与缩小数位赤字。特别针对机密性高、法规严谨、资料敏感的
场景，如医疗纪录、政府文件、学术研究等。相较于全球企业在B2C市场的强势，日本国
产AI在B2B与B2P领域具发展优势，例如，语言生成式模型“ELYZA”、“Llama日语版”等
皆有潜力成为特定领域的可靠支柱。
第三、建立生成AI式的信赖性评估框架与资讯揭露机制。
为提升社会对AI技术的信任，需引入标准化的信赖性评估制度，结合第三方验证机构，针
对模型的正确率、偏差风险、输出可解释性等进行认证与揭露。此机制不仅可作为企业内
部风险管理依据，也可在对外提供服务时，对使用者揭露模型能力与限制，避免社会误用
与不信任风险，建立明确的风险边界与责任归属，避免因资讯不对等或过度信任导致社会
冲突与误用风险，也有助于企业与用户之间建立稳定关系。
生成式AI的进化为日本社会与产业转型带来巨大机遇，若无法妥善解决信赖性与基础制度
建构问题，不仅将错失产业升级契机，更可能扩大数位竞争力落差。因此，报告强调，日
本需跳脱过去在数位转型中“追赶者”的角色，透过透过前述的三项具体措施，强化生成
式 AI 的应用在社会与产业中扎根进而为提升日本整体产业竞争力做出贡献，朝向“安心
活用生成式AI社会”的愿景迈进，实现经济创造与社会共善的双重目标。
心得:
日本在推动生成式AI应用上确实还有很大的发展空间。虽然目前导入速度较慢，但若能逐
步建立信赖性机制并善用自身在B2B与高信赖场域的优势，仍有机会在应用层创造出具特
色的竞争力。关键在于政府与企业能否共同强化制度建设与基础设施，避免在全球数位转
型中失去主导性。这需要更积极但稳健的政策引导与产业投入。
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