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

現在哪個資深繪圖人員，手上沒有幾套自己用的外掛？
筆者本身亦不例外，也早已開發多款只為「讓自己好用」的小工具。

這些應用，確實在降低個人作業負擔上，有實質效果。

（二）營造工地端：數位化被當成 AI

反觀工地端，目前市面上多數被包裝為「AI 導入」的產品，本質仍是：

這些只是把紙本換成螢幕，把資料丟上雲端。
這叫數位化，不叫生成式 AI。

（三）少數真正碰到 AI 的場景：職安

目前在工地上，較接近 AI 應用邊界的，反而集中在職業安全衛生領域，例如：

  • 電子圍籬

  • 影像辨識開口是否復原

  • 判斷施工人員是否配戴安全帽

這類屬於「判斷型任務」，才真正符合現階段 AI 的能力特性。

五、AI 在營造業不是沒用，而是不會用。

若因此斷言 AI 在營造業沒有價值，筆者並不認同。

至少在目前階段，AI 真正有用的地方，反而很小、很碎，但很實在：

  • 提升文件品質

  • 減少重複性行政時間

  • 協助判斷，而非替人背責任

  • 產生各種「只省 30 分鐘」的小工具

短時間內LLM AI就是不【生成】各種小工具來輔助我們，輔助營造業

問題是，這些從來不是企業簡報最愛講的內容。

六、企業的想像，與現場的需求，本來就不一樣

企業高層常談的是：

  • 戰情室

  • 全案預測

  • 自動排程

而現場真正需要的，往往只是：

不要再把工程師的時間耗在瑣事上。

就個人層級而言，筆者實際導入過的 LLM 應用包括：

這些並不宏大，但很現實。

結語｜技術不是瓶頸，想像力才是

筆者在實際開發與使用過程中，反而有一個愈來愈清楚的體會：

現在最大的瓶頸，往往不是技術，而是不知道要它做什麼。

AI 已經強大到令人咋舌，但我們卻常常只拿它來做最表層的事情。
就像拿著智慧型手機，卻只用來打電話。

所以，與其反覆討論 AI 會不會取代誰，
不如先靜下來問自己一句話：

你到底想用 AI 幫助你完成什麼事情？

如果這個問題沒有答案，
那它終究只會成為下一個被過度神格化的 BIM。


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