五大理由用本地AI勝過ChatGPT等雲端服務

5大原因令我選擇在桌面使用本地AI，而非ChatGPT、Gemini或Claude

AI唔會消失，大家都知道依家全球唔同地方嘅人，用AI做各種唔同嘅事。有人視AI聊天機械人做朋友，有人用AI做研究，亦有人用AI寫信件同其他文件。

大部分人用AI，都係用ChatGPT、Mistral、Copilot、Gemini或者Claude等雲端服務，佢哋各有優點，但我一直都鐘意先用本地安裝嘅AI。

乜嘢係本地安裝AI？

顧名思義，本地安裝AI就係將所有運行AI嘅軟件安裝喺自己嘅電腦或者伺服器上，用法同雲端AI一樣。

雖然要啲技術知識先能做到，但其實唔難，例如你可以用五分鐘安裝Ollama同佢嘅桌面App，完成後就有自己嘅AI服務。

但點解要咁做呢？以下我分享5個原因：

1. 私隱保障

我係一個非常重視私隱嘅人，唔想自己同AI互動嘅資料被第三方收集用嚟訓練佢哋嘅大型語言模型（LLM），或者用嚟製作廣告定向嘅用戶檔案。

本地AI嘅好處就係你嘅數據唔會被傳送或者分享，完全係自己保管，令你研究嘅資料唔會落入第三方手中。

2. 成本問題

ChatGPT Plus每月要20美元，雖然唔算貴，但加埋其他訂閱服務，長遠嚟講都唔少錢。仲有，如果用量過多，可能會額外收費。

我用本地AI，全部免費。裝左Ollama同相關App後，唔使再付錢。試問點解要為一個可以免費用嘅服務付費呢？慳返每月二十蚊。

3. 速度穩定

雖然我哋冇數據中心咁強大嘅硬件，但用雲端AI時，網絡速度同穩定性會影響回應時間，網慢就慢。

用本地AI就唔使擔心網絡問題，速度穩定。如果覺得慢，可以自己升級電腦RAM或GPU，呢啲係雲端AI無法做到嘅。

4. 離線功能

有時網絡斷線，但我仍然可以用本地AI，因為佢唔需要連接互聯網，全部資料同模型都喺本機。

呢個功能好實用，當你冇網絡但又要做研究時，唔會浪費時間。

5. 環保考慮

MIT研究指出，訓練大型生成式AI模型耗電極高，導致大量碳排放同電網壓力。

AI數據中心除咗用電多，仲會排放大量熱能到環境，呢啲都唔可持續。

使用本地AI就可以減少依賴大型數據中心，對環境負擔較輕。

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評論與啟發

呢篇文章由一位資深IT寫手Jack Wallen分享，提供咗一個鮮明而實用嘅觀點：本地AI唔單止係技術上嘅一種選擇，更係私隱、安全、成本、效率及環保多方面考量嘅體現。

香港用戶尤其應該關注私隱同成本部分，因為本地AI可避免數據外洩風險，亦減低長期訂閱費用負擔。加上香港網絡環境偶有波動，離線功能同速度穩定性都非常實用。

環保角度則為AI發展帶來另一層思考，全球大量數據中心能源消耗問題日益嚴重，本地AI或許可視為一種分散式、低碳的替代方案。

不過，普及本地AI仍面對技術門檻，尤其對非技術用戶來講，安裝與維護仍有難度。未來若能有更多用戶友善嘅本地AI解決方案，結合雲端優勢，或可推動AI使用模式更趨多元化。

總括來說，作者提出嘅五大理由不單止是個人偏好，更反映出一種對數碼生活主權的追求，以及對可持續科技未來的期待。這對香港用戶而言，是值得深思與借鑒的方向。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。