在過去的 AI 系統中，模型的生命週期往往是 「離線訓練 → 上線推理 → 週期性更新」，這種方式在面對快速變化的環境時顯得笨重且遲鈍。
2023 年開始，自適應 AI（Adaptive AI） 概念被推向主流，它不再依賴定期的離線再訓練，而是能在運行過程中 持續吸收新數據，動態優化行為與決策。
1) 為什麼需要自適應 AI？
- 環境變化加速：市場需求、使用者行為、威脅模式變化速度比 AI 更新週期還快
- 長尾問題：固定模型無法快速學會處理罕見但高影響的事件
- 高維動態數據：IoT、金融交易、實時影像等場景需要 AI 即時調整策略
- 生成式 AI 驅動應用：LLM 和多模態模型在真實世界中必須快速適應新領域知識
2) 核心技術基礎
- 在線學習（Online Learning）
- 模型在接收新數據後即刻更新權重，而非等待批量訓練
- 適用於數據流（streaming data）場景
- 強化學習（Reinforcement Learning, RL）
- 模型根據實時回饋調整策略，適合決策與控制類應用
- 例：廣告投放、智慧交通燈控制
- 聯邦學習（Federated Learning）
- 在分散節點本地更新模型，聚合後更新全局模型，保護隱私
- 元學習（Meta-Learning）
- 讓模型學會如何快速學習，提升遷移到新任務的速度
- 模型監控與漂移檢測（Model Drift Detection）
- 自動檢測資料分佈與模型行為是否發生偏移，觸發自適應調整
3) 與傳統 AI 的比較
| 特徵 | 傳統 AI | 自適應 AI |
|---|---|---|
| 更新方式 | 批次再訓練 | 即時或短週期更新 |
| 數據需求 | 預先收集完整資料集 | 邊運行邊收集與學習 |
| 適應性 | 弱 | 強 |
| 成本結構 | 高離線訓練成本 | 平均分散到運行期 |
| 風險 | 面對突發事件反應慢 | 有機會快速調整，但需防止災難性遺忘 |
4) 2023 典型應用場景
- 金融詐欺檢測：模型即時學習新的詐欺手法，降低漏報率
- 智慧製造：機器人能根據新零件規格即時調整操作
- 個人化推薦：電商與影音平台根據用戶最新互動即時調整推薦
- 資安威脅偵測：快速適應新型惡意程式與攻擊模式
- 語音助手：學會用戶的口音與語言習慣，回應越來越自然
5) 面臨的挑戰
- 資料品質控制：即時學習容易受到噪音與惡意數據影響
- 災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）：新數據覆蓋舊知識
- 合規與可解釋性：持續變化的模型更難通過審計與安全檢查
- 運算資源壓力：在線訓練與推理併行需更多硬體支持
6) 未來展望
- 與生成式 AI 融合：讓 LLM 在特定領域快速自我微調
- 結合 AI TRiSM：確保自適應 AI 在動態更新過程中的可控性與透明度
- 低功耗自適應 AI 晶片：支援邊緣裝置即時更新
- 自動化治理：透過 MLOps 2.0 平台監管自適應學習全流程