2022年底推出的ChatGPT，與其他剛問世時討論度極高但沒多久就乏人問津的科技議題不同(還有人記得Clubhouse嗎？)，這項技術服務不僅熱度未退，OpenAI近期推出的GPT-4更讓AI持續成為媒體流量密碼。如果仔細觀察這股延續將近半年的熱潮，可以發現背後成因之一是「易用性」，ChatGPT的門檻極低，簡單到只要會輸入文字就可以使用，而且只要有手機、電腦就能發問、聊天，不像之前必須具備特定專業技能如編寫程式，或至少購入特定設備如Amazon Alexa、Google Nest才能使用，因此大家可以看到網路上有Youtuber問ChatGPT調酒配方，或是依照建議的景點安排旅行。
不具備專業技能者就能輕鬆使用，以極低使用門檻擴大使用族群，正是這幾年AI領域力推的公民參與、公民開發概念。在此概念下，訴求Low code或No code的AI平台紛紛問世，不過在初期，這類新平台的應用族群仍以產業為主，其中不少AI業者直接鎖定在半導體領域。
相較於其他製造業，半導體業者因本身即屬科技業，對新技術的理解與接受度原本就較高，在工業4.0、智慧製造概念尚未問世時，就已將資料科學(data science)玩得滾瓜爛熟，善用各種數據優化良率、製程效率。智慧製造技術成熟後，半導體業者也隨之進化，例如，之前透過自動化學檢測(AOI)檢視產品瑕疵，現在則開始嘗試導入AI，經過訓練的AOI不必每次都需經過人工重新設定，就可以自己推論出產品的瑕疵類型。
除了製程設備外，排程也是半導體製造業者的AI重點，此一環節的重要性不僅不遜於設備端，從整體產業來看，AI排程甚至已成為半導體產業的剛需。先從內部因素來看，半導體微縮是條單行道，未來只會越來越精細，現在的製造工序已達上千道、製程設備數百種；外部因素則是產品多元，少量多樣訂單所佔的比例越來越高，在此同時全球供應鏈也出現變化，急單、插單成為常態。綜合以上內外趨勢，可以看出半導體產業現在面臨的是客戶訂單又急又快，而且產品種類多樣，產線必須調整製程才能因應生產，然而大量製造工序、製程設備產生的排列組合，已經人力難以負荷的數量，唯有透過AI的高效處理能力才能因應，從而提升產能利用率，這也是AI成為半導體領域剛需的原因。
觀察市場現況，具備AI能力的產線排程系統已經問世，市面上不難找到這類型系統，而ChatGPT的出現將會讓排程系統再次進化，正如前文所敘，ChatGPT最大的特點是簡單易用，未來使用者不必再輸入設定條件，只要用自然語音跟系統介面對談，系統就能自動分析語意生成、調整出最佳化排程，除了排程外，產線上的其他設備像是AOI，製程人員也能透過語音調整參數，輕鬆強化產線品質與效率。
半導體製造的製程繁細、系統設備造價高昂，為了讓風險最小化，其中任何一環的變動都會十分謹慎，不過在競爭激烈的產業環境中，可優化產線效能的AI仍有其必要性，因此導入速度或許會偏慢，但發展方向相當明顯，未來可持續觀察。
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