淺談營造業近期生成式 AI 的近況與理想【66】
——從 BIM 的既視感,談 AI 的現實位置 近年來,LLM(大型語言模型)與生成式 AI 從 GPT-3 一路火紅至今,模型推陳出新,聲量也持續放大。現在甚至連 Gemini 都已發展至第 3 代,處理能力確實比早期成熟許多。 但在營造產業裡,筆者始終認為,在談任何應用之前,有一個觀念必須先被釐清: LLM AI ≠ 電子化 ≠ 自動化 這三者在實務上並不相同,但現實是,它們經常被刻意混在一起討論。或者拿著電子、自動化誇耀說是AI應用。 一、對 AI 的幻想,其實很熟悉 不少人對 AI 抱持高度期待,彷彿只要「導入 AI」,就能自然發生下列事情: 丟一張圖,數量自動算好 講幾句話,日報表自動生成 不需要再判斷、不需要再負責 問題在於,即便到了 GPT-5.2、Gemini 3 這個階段, 多數人依然不知道該怎麼用 ,更談不上如何在現場落地。 這種情況,對筆者而言並不陌生—— 這就像一堆 BIM 被過度神格化時的翻版。 二、BIM 給過的教訓,其實還沒學會 筆者本身具備獨立繪製 LOD300 上下(可能偏低) 模型的能力,早期在實際「應用」Revit 時,也曾對它寄予厚望。 但畫到某個階段,筆者開始反覆問身邊的組長一句話: Revit 到底實際幫助到現場什麼? 3D 模型確實好看,剖面也清楚。 但為了這些畫面,投入大量時間翻模、清圖、補資訊, 這樣的投入產出比,真的合理嗎? 也常有人說:「Revit 可以直接算數量。」 『當然還有其他所謂7D』 筆者並不否認技術可行性,但現實只有一句話: 不是不能算,是多數時候你不敢用。 這不是工具的問題,而是工程本身充滿非標準化變數。 而這個狀況,正好對應現在許多人對 AI 的期待。 【這邊不過度討論BIM】 三、問題從來不是 AI,而是你想解決什麼 筆者想把問題拉回最原始的位置: 你到底想用 AI 幫你解決什麼事情? 如果這個問題沒有先想清楚,那 AI 最終只會重演 BIM 的命運—— 看起來很先進,實際產值卻難以交代。 四、目前真正「用上 AI」的是哪一端? 從實際觀察來看, LLM 影響最深的並非營造現場,而是設計與繪圖端 。 (一)建築師事務所與繪圖公司 AI 已實際介入以下工作: 圖面清整與重構 渲染與視覺表現 清圖與重複性檢核 各式外掛與小工具的開發...