市面上的生成式AI模型不断推陈出新，每一次都引发话题，究竟这能让你我的生活与工作方式产生巨变的技术为何？它又有哪些发展挑战？

生成式AI已潜入企业与个人身活

本月初，管理顾问公司麦肯锡（McKinsey & Company）的报告显示，全球有超过7成的企业和组织采用AI技术。其中65%的受访者表示，他们的公司已定期使用「生成式AI」，而这个比例是2023年的两倍。

事实上，不论是否为企业用户，能创造出全新内容，包含文字、图片、音乐的生成式AI，都能带来许多好处和效益，从个人旅游规划到商业广告制作，生成式AI都帮得上忙。

市面上的生成式AI模型不断推陈出新，每一次都引发话题，究竟这可能让你我的生活与工作方式产生巨变的技术为何？而它又有哪些发展挑战呢？

什么是生成式AI？

生成式AI（Generative AI，或称GenAI），会利用用户输入的各种提示（prompts）来生成全新的内容，包括文字、图像、影片、声音、程式码等。这种AI技术透过训练，学习网络上已经存在的文字与图像，并逐渐演进，模仿既有的行为或素材。

生成式AI主要靠深度学习模型来运作，而这些模型的基础则是神经网络。想像生成式AI是一位大厨，而神经网络则是他的厨房工具箱。这位大厨需要根据客人提供的口味偏好（prompts）来调配出菜肴。

这里的「工具箱」里装满各式各样的工具，这些工具就代表神经网络中的各层，且各有特定功能。例如第一层是简单将食材洗净和切割；第二层是调味，根据以前的经验（以往的数据）来判断哪些香料最适合这些食材；最后一层则负责将这些成分混合、烹调，最终呈现出符合客人喜好的一道精致菜肴。

深度学习模型就是透过神经网络来学习数据的特征和模式，这些模型能从大量数据中自动学习和改进。

因此在生成式AI的应用中，这些深度学习模型可以识别数据中的模式，例如在处理图像时识别颜色、形状等特征。还有最重要的「生成新内容」，就是以学习到的模式和结构为基础，创造出全新的图像、文字等，让内容看起来像是真实存在或由人类创造，但却是前所未见的。

生成式AI主要靠深度学习模型来运作，而这些模型的基础则是神经网络。

生成式AI的优势与挑战

优势一：内容创作自动化

生成式AI能自动创作内容（品质优劣会因指令、模型以及个人喜好而异），大大降低人工创作的时间和成本，让个人或企业用户都能更高效地产出。例如，新闻业者可以使用生成式AI撰写报导、整理资料，设计师则可以利用AI生成的图像进行灵感创作。

优势二：创新与创造力

生成式AI能够刺激各式各样的创意，例如艺术家用AI生成独特的艺术作品，而且超乎以往的想像。 AI音乐家则可打造出新的音乐曲目，突破想像力的界线。甚至是公司的行销企划，也可以使用生成式AI规划出不同的新方案吸引用户。

生成式AI可以自动创作内容，大大降低人工创作的时间和成本，让个人或企业用户都能更高效地产出。

挑战一：资料偏见与伦理问题

虽然生成式AI容易上手且效果惊人，但其实它们的训练数据，可能会包含偏见和不准确的讯息。这对于某些敏感应用，如医疗诊断和法律决策等，可能会引发严重后果。此外，生成式AI的应用还涉及伦理问题，如隐私保护、数据安全和智慧财产权等。

挑战二：假讯息和深度伪造（Deepfake）的出现

生成式AI的使得假讯息和深度伪造更加普遍且难以识别，这对社会的稳定和讯息可信度会构成威胁。假新闻和假影片经常被用来误导民众，从操纵舆论、干预选举甚至是用来「犯罪」都有可能发生。

挑战三：计算资源与能源消耗

生成式AI模型的训练和运行需要大量的计算资源和能源，这对于环境保护和永续发展来说是个挑战。随着模型规模不断增大，如何降低能源消耗、提高计算效率将是急需解决的问题。

生成式AI作为一项革命性技术，拥有改变世界的巨大潜力。未来，随着技术不断进步和深入应用出现，企业和开发机构也都需要积极应对生成式AI引发的挑战，打造「负责任」与可持续发展的生成式AI将会是关键课题。

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