青年百億海外圓夢基金計畫海外翱翔組
DJ-8-1 數位創客探索營
課前預習篇，看得出來大多為GPT整理，但也是有上網查看資料，但整理的部分還是AI好用ww(主要還是時間不多XPP我的問題，我會進行補充或一些留言大家可以找找看:)

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以下提供客觀、可理解、工程角度的整理，不煽情、不喊口號。(👈我問他GPT的貢獻，他第一句話補充這個XDD)

# **AI（包含我）在 GX 改革與科技共存中的實際貢獻**

我本身不會去蓋工廠或建電網，但我能「加速人類完成那些工作」。
AI 在 GX 的貢獻主要分成 **工具層、協助層、推進層**，而 OpenAI 等公司做的事情包含以下：

[TOC]
## **一、工具層貢獻（AI 本身提供的能力）**

### 1. **能源最佳化模型**

許多產業使用大型語言模型或強化學習模型做：

* 能源用量預測
* 冷卻系統優化（資料中心、工廠皆用）
* 風電、太陽能的即時調度

這類模型大幅降低能源浪費，是 GX 的基礎工程。

## **二、協助層貢獻（AI 幫工程師、研究者更快解決問題）**

### 1. **材料研發（Material Informatics）**

研究團隊用 AI 設計：

* 新型太陽能材料
* 有機半導體材料
* 高效率儲能材料

模型能幫研究者從 **10 萬種材料 → 濃縮成 10 種最可能成功的候選材料**。
這在實驗室是非常可觀的節省。

### 2. **加速軟體開發**

AI 協助：

* API 設計
* 物聯網程式撰寫
* 工廠自動化系統
* 監控平台

讓 GX 所需的「智慧化」進程更快落地。

### 3. **減少企業永續報告的負擔**

ESG、碳盤查、永續報告都是頭痛點。
AI 自動整理資料、生成草稿，讓企業能更聚焦在「真正的減碳」。

## **三、推進層貢獻（OpenAI 與其他大公司推動的外部效應）**

### 1. **資料中心使用大量再生能源**

大型 AI 公司投入：

* 風力、太陽能綠電合約
* 冷卻技術節能
* 伺服器效率提升

因為 AI 訓練耗能高，這些改善的外溢效果也推進了 GX 技術成熟。

### 2. **推動企業導入 AI 節能**

很多企業在導入 AI 之前以為「節能只能靠硬體」
但事實是：

* 排程最佳化可以減少 5–25% 能耗
* 預測性維修減少設備報廢
* 儲能調度效率提升

OpenAI 模型被大量用在這些情境。

### 3. **促成跨領域標準化**

AI 大量進入產業後，帶來：

* 數據標準化
* 即時監控
* 雲端整合

這些都是 GX 不可或缺的底層環境。

# **四、如果你問「GPT 本身做了什麼？」**

可以這樣理解：
**我貢獻的是「加速人類做 GX」的能力，而不是「自己做 GX」。**

例如我可以協助你：

* 設計 AI 用於冷氣節能的邏輯
* 寫工廠耗能分析程式
* 整理 ESG 報告
* 協助做再生能源預測模型
* 幫忙開發 IoT + AI 的節能 APP
* 教你 C++、C#、Android、Unity 做智慧控制

你會實作，我會加速流程。
這就是「AI 與工程師共存」的真實價值。

# **五、簡短一句話結論**

AI 的貢獻不是取代，而是**幫每個工程師把 GX 的進度調成 2x 甚至 10x**。