人工智慧（AI）并非新的概念。把意识植入非生命物质的想法已历经了数百年的讨论。不过AI的技术历程直到1950年代才开始。

「由於生成式AI的问世，人工智慧窜起，如今人人皆可使用。这也带来超凡的诸多契机。」

一开始，AI的起步并不容易：电脑缺乏足够的运算能力，严重阻碍了这项技术的发展。直到像是高登．摩尔（Gordon Moore）等晶片技术先驱的介入，AI才获得所需的前进动能。

时至今日，这种开创性精神仍存在比利时微电子研究中心（imec）所进行的研究中；这些研究都在为创造更小尺寸、更高效且具备成本及能源效率的晶片而准备。

创新技术向下扎根

目前CMOS电晶体架构发展的研究就是其中一例，这些架构在尺寸微缩和成本上面临着前所未有的挑战。imec致力於投入这些研究，预计透过系统技术协同优化（STCO）来开发CMOS 2.0的全新架构范例。为了找出最隹的选择，系统技术协同优化（STCO）涉及了系统设计人员与多个技术团队紧密合作，而不是依赖现成的微缩方法。这代表要在多个3D堆叠层之间，运用机智策略来进行多个功能分区，以打造出专属设计的晶片。

晶背供电网路（BSPDN）的应用是imec进入CMOS 2.0时代的初步徵兆之一。主要的晶圆代工厂全都已经宣布正在开发采用晶背供电系统的晶片，这些供电系统对实现高性能、高能源效率的电子装置来说越来越重要。利用晶圆背面来运作晶片开启了不同的契机，包含整合像是电源开关等装置，移动原本设於晶圆正面的全局时脉布线，或是新增晶片的系统功能。

图一 : imec总裁暨执行长Luc Van den hov（source：imec）

另一个例子是imec为开发类神经网路晶片所进行的研究；这些晶片利用脉冲神经网路（模仿生物神经元群的运作模式）来快速有效地执行复杂的运算。举例来说，当用来处理雷达讯号时，imec所用的方法已经证实能够降低功耗高达100倍，同时缩短10倍的延迟。因此，类神经网路晶片可以让具备多感测器的智慧低功耗感知系统几??在瞬间做出决策。

或者，想想imec开发的新型後摩尔运算架构范例，例如超导体或低温运算；这些架构在超低温环境下，运用材料的近零电阻来提升200倍的能源效率，使其优於现有的处理器，同时还能增加运算密度。

另外，发展成熟的量子系统也是前沿的研发重点；这些系统所用的量子位元具备更隹的效能、更低变异度与更高的保真度，更容易控制与建立连结。imec正在imec开发矽材与超导体的量子位元和控制系统，以先进半导体工具的超高精确度和准确度为基础，推动量子位元走出实验室，进入晶圆厂。2023年imec达成的其中一项创举，就是展示一款超低功耗的低温CMOS多工器，该元件能在打破纪录的10mK低温环境下运作。

换句话说，技术专家都在为开发新世代的高性能运算应用，不断精进其所亟需的组件。2023年，这些努力促成了生成式AI的发展开端，成功导入像是ChatGPT、微软 Copilot和DALL-E等热门应用。

这项发展是一场重大变革。以往的AI应用较为谨慎，用途包含个人化的网页广告、Netflix 片单推荐或是Siri和Alexa等虚拟助理，直到近期才发生改变。由於生成式AI的技术进展，人工智慧的应用潜能现在能真正触及每个人，开启不凡的发展契机。例如，现在能在单一指令下，创作文字、图像和其他内容。或者，随着汽车导入基於AI的驾驶辅助系统，试想AI能带给道路安全的影响。健康照护方面，放射科医师也在运用AI来协助他们解读复杂的扫描影像。

不过同时也引发一些疑虑，包含有关隐私权、AI系统本身的偏误，以及深度造假（deepfake）的可能性。更不用说好莱坞（Hollywood）编剧因为AI违反着作权法而愤然罢工的事件，他们也担??AI可能会取代自己的工作。

图二 : 晶背供电网路（BSPDN）的应用是imec进入CMOS 2.0时代的初步徵兆之一。（source：imec）

正视大众疑虑与未知变数

如果imec希??每个人都加入这场AI潮流，让所有人都在AI发展契机中获益，正视这些疑虑将是关键。所幸，目前已在开发规范框架，以减缓与AI相关的风险。

例如欧盟人工智慧法案（European Artificial Intelligence Act）等倡议，这项法案在2023年开始筹备，目标是建立世界第一个针对AI所建立的完整法律框架。透过这项AI法案，欧盟执委会（European Commission）希??能确保欧盟所用的AI系统都能达到安全、透明、可追溯、无差别待遇和环境永续。该法案也呼吁要以人为监督来避免负面结果。

欧盟会员国正在推动该法案上路，而美国也在考虑建立AI法规。不少AI法案都已送交各委员会，拜登政府也计画发布一道行政命令，以在现行法律下应对AI的应用风险。目前也在致力於推广开发与导入AI所应负的责任，而数间科技公司自发性承诺会投入AI安全与透明化。

当然，地区性的倡议也能带来极高价值，例如过去数月来，imec可以看到用来规范生成式AI应用的协议在学校和职场迅速发展。

AI进入日常的方方面面 迅速整合的成果卓然

为了描绘AI深入大众生活的样貌，imec提到了把人工智慧当作必要组件的汽车产业，实现像是车道偏离警示、行人侦测及防撞等先进的汽车安全功能。事实上，为了符合汽车产业的严苛规范，AI已成为汽车的标配。这也是imec研究计画，例如专注在开发先进感测融合系统的SensAI研究计画，正在努力提升的发展领域。

健康照护则是另一个蓄势待发的领域，能够交由AI驱动其发展。除了加速完成复杂诊断，AI也在改革个人化治疗的发展，也被用来测试和优化新型药物的药效。而且AI在未来也会是用来实现大规模蛋白质（蛋白质体）研究的关键技术。

AI带来的影响也延伸到预防性健康照护。近期，一间比利时的医院与imec研究团队合作，一起开发用来预测急性肾衰竭转成慢性状态的演算法。根据这些预测来进行早期介入可以大幅减缓病痛。

AI快速整合到几??每个生活面向，其实可说是奇迹。2023年是这段发展的关键时刻，生成式AI的技术突破更是其中亮点。

不再是特定少数的专用技术

ChatGPT和DALL-E等应用的问世，扫除了（生成式）AI是独家技术的看法，它并非仅限开放给少数的幸运之人。恰恰相反，AI是人人可用，在某些情况下甚至还能免费使用。

毫不意外，像是ChatGPT等AI应用的采用率在去年快速攀升。OpenAI推出的聊天机器人在推出後的短短两个月累积了1亿个活跃用户，成为史上成长最快的消费性应用程式。

所以imec可以肯定，2023年imec已经达到AI应用的发展关键，对很多人来说，其存在与网路一样不可或缺。

图三 : AI快速整合到几??每个生活面向其实可说是奇迹，生成式AI的技术突破更是其中亮点。

AI的发展动能出於imec

简言之，AI具有潜力透过前所未见的方法来重塑社会。2023年会被视为AI普及化的一年，带来各种发展机会与敏感议题。

然而，衡量一项技术的优缺点也是一种自然演变。从几千年前开始熟练生火，到今日引进生成式AI，每次的突破都会经历一段学习过程。

这些考量深植於imec研究团队。一方面，imec努力要开发出更高效且节能的晶片，以强化AI的永续发展。同时，imec也设法克服挑战，像是优化晶片能源效率、面对AI偏误问题，并推动可解释的AI，这些议题也都是imec研究规划的重点。

但最终重点还是要避免因为不了解或缺乏技术应用的洞见而摒弃一项科技。毕竟推动技术（包含AI）发展的动能，在於imec每个人。

（本文作者Luc Van den hov为imec总裁暨执行长；编译/吴雅婷）