什麼是多模態 AI（Multimodal AI）？

用白話先理解多模態 AI

多模態 AI 是能同時理解與處理多種資料形式的人工智慧，例如文字、圖片、聲音或影片，而不是只專注於單一類型的資訊。

現實世界的資訊並不只存在於文字中。我們在溝通時，會同時使用語言、視覺與聲音，但早期的 AI 系統通常只能處理單一資料形式。

為了讓 AI 更貼近人類的理解方式，研究者開始嘗試讓模型能整合多種輸入來源，多模態 AI 正是在這樣的需求下發展而成。

可以把多模態 AI 想像成一個能「看、聽、讀」的人。當你指著一張圖片問問題時，它不只看圖片，也會結合你的文字描述一起理解。

這種能力讓 AI 不再只是在處理單一資訊，而是能綜合不同線索，做出更接近人類直覺的回應。

在生成式 AI 的生態中，多模態 AI 代表的是更高階的互動能力。它讓使用者可以用圖片加文字、聲音加指令等方式與 AI 溝通。

在 Vibe Coding 或產品設計流程中，多模態 AI 能幫助理解設計稿、分析畫面、解讀語音需求，讓創作流程更自然。

第一個常見誤解是，以為多模態 AI 等於「什麼都懂」。實際上，不同模態的理解能力仍有差異，效果取決於模型設計與訓練方式。

第二個誤解是，認為多模態 AI 只是把不同模型拼在一起。真正的多模態系統，重點在於不同資訊之間的整合與關聯理解。

如果你的需求只涉及單一資料形式，例如純文字分析，使用單模態模型通常更簡單、成本也更低。

多模態 AI 的價值在於跨資料形式的理解，而不是所有任務都必須使用。