由於去年自動生成式人工智慧技術大放異彩，因此在今年初的CES 2024自然也是以人工智慧為主軸，在各方面領域的產品及技術展示都與人工智慧有關，就連此次大會主視覺都是藉由自動生成式人工智慧產生。
不過，人工智慧的議題其實早在過去多年的CES展會上一再被重複提到，實際上更凸顯人工智慧早已滲入所有人的日常生活，例如智慧型手機、數位車載，或是在各類家電、物聯網產品都已經加入人工智慧運算。
相比過往的人工智慧傾向於由使用者主動提供「數據」，例如使用習慣、照片、身體運動狀態等資料，人工智慧透過機器學習方式得知使用者經常使用哪些服務，或是在什麼時間點會作什麼事情，藉此給予使用者合適建議，或是協助使用者操作特定工作。
但這樣的互動方式，比較像是輔助使用者完成想要完成事項，但還談不上真正的便利，只是能以較快效率完成使用者所需。
隨著自動生成式人工智慧技術開始廣泛應用，許多人工智慧背後開始導入大型自然語言模型 (LLM)，意味人工智慧將能以使用者相同語言認知，更具體理解使用者需求，並且主動構思適合使用者的相關建議。
舉例來說，Walmarts此次與微軟合作的自動生成式人工智慧，可以讓使用者在Walmarts的線上購物系統輸入「晚上要在家辦派對」的需求，系統就會以其理解舉辦派對需要準備哪些東西，進而在搜尋結果條列適合派對上使用商品，即便使用者不熟悉舉辦一場派對需要什麼，透過自動生成式人工智慧輔助也能成為派對大師。
其他像是訓練機器人，過往作法必須準備許多相關數據，讓機器人進行深度學習，才能讓機器人知曉如何正確執行工作，或是讓自駕車順利在道路上行駛，而不會影響交通安全，因此如何準備充足且正確的數據，就會成為問題。
在自動生成式人工智慧技術普及之後，即可透過人工智慧方式更快產生更快、更正確且適合的數據內容，讓機器人可以在短時間內完成深度學習，這些都是過往人工智慧較難實現的應用作法。
至於能實現這樣的應用，除了在演算法、訓練方式有明顯突破，最重要的還是在於處理器算力提升。過往可能需要透過超算系統才能完成的人工智慧系統佈署，或是透過雲端協同方式才能完成的人工智慧運算，目前已經能透在PC端或手機端完成運算，而大型自然語言模型也已經能在裝置端進行運作，因此在邊緣裝置執行更快速的人工智慧已經不是難事，使得更多人工智慧運算應用想法得以實現。
相比過往使用者必須明確知曉個人需求，才能透過運算裝置輔助取得人工智慧執行結果，在當前的自動生成式人工智慧應用之下，則可交由系統推薦合適內容，同時也能改變傳統人機互動方式，例如直接透過口語方式下達指令，而非像過往需要透過不同搜尋關鍵字進行互動。
在大型自然語言模型等應用加持之下，除了改變過往以特定條件進行搜尋的互動方式，使用者目已經可以直接透過口語與人工智慧系統互動，而這樣的人工智慧系統不僅出現在每個人的手機、PC，就連生活家電、車輛也都會導入自動生成式人工智慧，因此也讓使用者與許多機器互動方式開始改變。
而就像隨著Qualcomm、聯發科開始讓手機上可以執行超過70億組參數的大型自然語言模型，從去年底開始有品牌業者推出的AI PC設計筆電，同樣也能執行各類大型自然語言模型，讓許多人工智慧應用技術可以在裝置端執行使用，無須像過往必須仰賴雲端協同運算才能完成，意味更多人工智慧應用服務可以在裝置端更快、更即時完成，使用者的隱私資料也不一定要上傳至雲端，因此可以預期接下來將會有更多運用諸如OpenAI技術的人工智慧應用服務問世，特別是OpenAI近期更宣布推出GPT Store，讓更多企業、開發者能以無編碼形式打造各類應用OpenAI技術資源的人工智慧服務。
只是現階段在實際應用層面可能還不會有太多顯著改變，畢竟目前許多提出人工智慧應用想法都還是與早期仰賴雲端協同運算的形式相仿，真正更明顯的殺手級應用預期還要再等一些時候才會出現，並且改變傳統人機互動方式，而實際等待時間或許會比想像更短，也許不久之後就能看見更多不一樣的AI PC、AI Phone的應用場景，並且深入一般生活、零售、展演、醫療、教育等日常情境，就像當年智慧型手機改變人們互動與生活方式。
