Gartner認為生成式AI正處於「過高期望的膨脹期」
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Gartner在1995年提出「炒作週期 」（Hype Cycle）的理論，用來分析新興技術標準採用
模型的勝與衰之生命週期變化。其中，許多新興技術由於走不出「過高期望的膨脹期」（
Peak of Inflated Expectations），就面臨雷聲大雨點小的情況，結束了飆漲之旅。例
如：2021年位於「過高期望的膨脹期」的NFT（Nonfungible tokens），於2022年底就面
臨圍繞在該技術的炒作逐漸式微的情況，加上元宇宙沒起飛，未來NFT的發展只能一步一
步來了。
這一次Gartner提出的2023年Hype Cycle的新興技術指標是生成式AI。
Gartner表示，生成式AI當然不是一項單一技術。從基礎、擴散模型到即時工程工具都涵
蓋其中，這些都成為推動了生成式AI的趨勢。
可是不可否認的，整個生成式AI正進入過高期望的膨脹期。Gartner解釋，如今每個供應
商都會向企業資訊長或技術長推銷其已經將生成式AI放入其產品中。但是對於高階主管來
說，其必須弄清楚生成式AI對其安全和隱私可能帶來好處和缺點。
簡單來說，Gartner認為AI已經達到炒作週期頂峰的主要原因是大量產品聲稱內建了生成
式AI。因為許多企業無法分辨其好處，因而出現混亂的現象。如何讓生成式AI確保在面向
客戶的案例中而不會產生幻覺就是個挑戰。
生成式AI在技術炒作週期的下一步是泡沫化的低谷期。Gartner認為，從某種意義上，生
成式AI已經發生幻滅低谷的情況，只是現在的案例尚不多，所以還足以支撐整個生成式AI
往上的力量。
如今最大的問題是，這項技術能否為企業甚至整個社會帶來長期增加的價值？ 根據
Gartner的追蹤，其看到了一些早期證據，但是尚未有客戶說「我已經試過了，未來再也
不想在這領域花一分錢」的情況，簡單來說，就是沒有出現戲劇性的幻滅。
根據Gartner的長期研究，有些新興技術會從「過高期望的膨脹期」直接跳到「實質生產
的高峰期」(Plateau of Productivity)。也就是說，經過市場的嘗試採用之後，快速進
入主流採用階段，並且得到廣泛性的市場採用，以及相關性的明顯回報。就在這種正向循
環之下，對社會帶來非常大的效益。可是以目前所有評估生成式AI來看，其對未來社會衝
擊是有的，所以到底會形成多少反抗力量，這關係著生成式AI的未來走向啊！
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