最近...好像每個人都在談 AI，什麼都會被冠上 AI。有時候覺得有點吵，但靜下來想，又覺得有些點子...嗯，確實蠻有趣的。不是那種改變世界的大事，而是那種...如果真的做出來，好像我的生活會方便一點，或...解決一些很小但很煩人的問題。
所以今天想來聊聊的，不是那種遙不可及的 AI，而是幾個我覺得在 2025 年前後，真的有可能出現在我們手機裡的 App 點子。有些可能已經有雛形了，有些還在路上。就...當作一個發想的整理吧。
重點一句話
老實說，AI App 的關鍵不在技術多新，而是它到底有沒有解決一個「很煩」或「很渴望」的真人問題，不然都只是炫技而已。
有機會改變我們「個人生活」的幾個 AI 點子
我先把這些點子分成幾類，這樣比較好思考。先從跟我們自己最相關的開始，就是每天會用到的東西。
心理健康的 AI 陪伴...嗯，是個好夥伴還是個風險？
這個我很有感。一個能 24 小時跟你對話、分析你情緒的 App。聽起來很科幻，但說真的，現在的 NLP（自然語言處理）技術，已經能做到很不錯的對話了。它能從你的用詞、語氣...雖然手機上沒語氣，但從文字的選擇，去分析你現在的狀態是好是壞。
想像一下，半夜三點你心情很差，又不想吵朋友，這時候有個 App 能聽你說話，給你一些基於 CBT [認知行為療法] 的建議...聽起來很棒。我自己是覺得，它最大的好處是「隨時都在」而且「沒有偏見」。你不用擔心跟它說什麼會被評價。
不過呢，挑戰也很明顯。這些對話都超級隱私，資料安全怎麼辦？還有，AI 畢竟是 AI，它能「模仿」同理心，但它真的「懂」嗎？萬一誤判了使用者的狀況，給了錯誤的建議，這個責任誰來扛...這真的很難。
為你「量身訂做」的學習平台
這個也很有趣。我們以前上學，就是一個老師對幾十個學生，大家用一樣的課本、一樣的進度。但每個人學習方式根本不一樣啊。有些人看影片比較懂，有些人要做一堆題目才安心。
所謂的個人化學習平台，就是用機器學習去分析你的學習狀況。你哪裡錯比較多、哪個單元看很久，它都知道。然後它會動態調整給你的內容。你對圖片反應好，它就多給你圖解；你喜歡挑戰，它就多出點難題。
這樣一來，學習就不再是單行道了。不過...我自己會擔心，過度依賴這種個人化路徑，會不會讓我們的知識廣度變窄？而且，完全沒有老師或同學的互動，學習過程可能會變得很孤單。這點要怎麼平衡，是個大問題。
從「消費購物」到「理財」，AI 怎麼插手？
再來，就是跟錢有關的。這部分 AI 能做的事情真的很多，但也最敏感。
你的 AR 購物顧問，讓你少踩很多雷
網購買衣服最怕尺寸不合，買家具最怕風格不搭。AR [擴增實境] 加上 AI，就是來解決這個問題的。你只要用手機鏡頭對著自己，App 就能幫你「試穿」衣服；或者對著家裡客廳，就能看到新沙發擺進來的樣子。
AI 在這裡的角色是什麼？它不只是讓你「看到」而已。它可以根據你以前買過的尺寸、你喜歡的風格，甚至你儲存的穿搭照片，主動推薦你可能會喜歡、而且適合你的東西。這...真的超實用。可以想像電商的退貨率會降很多。
但它的挑戰也很實際。要做到非常逼真的 3D 渲染，手機要夠力，很吃運算資源。還有啊，每個人的身形、膚色都差很多，AI 模型要怎麼做到「包容性」，不要只對標準身材友善，這點...嗯，很重要。
AI 理財教練，是幫你還是控制你？
這個嘛...就更進階了。一個 App，連結你的銀行帳戶、信用卡，分析你所有的消費習慣、收入狀況，然後給你理財建議。像是「你這個月咖啡喝太多了喔」或者「根據市場趨勢，建議你把一部分資金轉到這個低風險基金」。
聽起來很方便，對吧？特別是對不太會理財的人來說，好像有個專屬顧問。但說真的，把所有財務數據都交給一個 App，我個人會有點怕怕的。資料外洩怎麼辦？如果它的投資建議是錯的，導致我賠錢了，算誰的？
我覺得這類 App 的發展，會很需要法規的介入。像是美國他們有在推一些框架，比如 NIST 的 AI 風險管理框架 (AI Risk Management Framework)，就是想把這些風險標準化。但在台灣，我們的討論好像比較多是圍繞在個資保護本身，對於 AI 決策的「可解釋性」和「責任歸屬」，感覺還沒有一個很明確的共識。這會是個很大的門檻。
幾個 AI App 點子的快速比較
講了這麼多，我把它們整理一下，用一個比較口語的方式來看看。這樣比較好懂。
| AI App 點子 | 開發難度（我的體感） | 隱私風險高低 | 我自己會不會想用？ |
|---|---|---|---|
| AI 心理夥伴 | 超高。不只是技術，倫理問題超複雜，要跟心理專家合作，不是工程師自己能搞定。 | 極高。對話內容都是最敏感的個資，資料庫被駭客攻破就完蛋了。 | 會...吧。但只敢用那種大公司、信譽很好的。而且心裡還是會毛毛的。 |
| 個人化學習平台 | 高。演算法要一直優化，還要準備超大量的、各種形式的教材。是個重工。 | 中等。主要是學習紀錄和偏好，雖然也算個資，但沒有上面那個敏感。 | 會！這個我超想用。特別是學新語言或新技能的時候，有人幫忙規劃路徑感覺省事很多。 |
| AR 購物助理 | 高。3D 模型跟 AR 渲染很吃技術，而且要做到跨平台、跨手機型號都順，很煩。 | 中低。頂多就是身材數據或家裡格局吧，跟金融數據比起來還好。 | 絕對會用！特別是買家具或大型家電，能先「放」在家裡看看真的差很多。 |
| AI 理財教練 | 極高。金融市場瞬息萬變，演算法要跟得上，而且法規遵循超級麻煩。 | 破表的高。基本上你所有的金流都被它看光光，信任成本無限大。 | 大概...不會。我寧願自己做功課，或付錢請真人理專。把錢交給 code，心臟要很大顆。 |
那...社會層級的 AI 呢？像是抓壞人或假新聞？
除了個人用，還有一些 AI 的應用是...嗯，影響整個社會的。這部分就更複雜了。
原文裡有提到兩個，我覺得很有代表性。一個是 [AI 公共安全監控]，用攝影機去分析人流、預測犯罪熱點。另一個是 [Deepfake 偵測工具]，就是用 AI 去抓 AI 製造的假影片、假聲音。
這兩個根本就是一體兩面。一個是用 AI 監控，一個是用 AI 反制監控或濫用。公共安全監控的好處很直接，可能可以降低犯罪率。但壞處呢？隱私被看光，演算法如果帶有偏見（例如對特定族群有更高的「懷疑」），那不就變成了科技輔助的歧視嗎？這在很多地方都已經吵翻了。
而 Deepfake 偵測，就是所謂的「道高一尺、魔高一丈」。製造假訊息的 [生成式對抗網路 (GANs)] 技術一直在進步，偵測的技術也必須一直追。這是一場沒有終點的軍備競賽。我們能做的，可能就是建立一個像數位內容的「身分證」系統，比如用區塊鏈之類的，來驗證來源的真偽。但這又是一個超級大的工程。
所以，結論是？
聊了這麼多，感覺有點發散。我自己是覺得，AI App 的未來不是看它有多聰明，而是看我們人類有多聰明地去「使用」它、「規範」它。
技術本身是中性的，但它會放大我們的意圖。用在好的地方，它可以是個人化家教、是貼心的健康助理。但如果沒有想清楚那些倫理、隱私跟公平性的問題，它也可能變成最可怕的監控工具或偏見放大器。
對開發者來說，可能不能再只是「我想做個酷東西」了。現在可能更需要問的是：「我這個酷東西，會不會不小心傷害到誰？」
這大概就是我對 2025 年 AI App 的一些...嗯，比較雜亂的想法吧。
聊了這麼多，我很好奇，如果是你，上面提到的這些 AI App 點子，你最希望哪個能成真，或者...你最害怕哪個？在下面留言分享看看吧。
