生成式AI 表示人工智能模型，专门以文字、音讯、图像或影片的形式产生新内容。应用和使用案例相当广泛。生成式AI可用于根据特定作者的风格建立短篇故事、产生虚拟人物的真实图像、依著名作曲家风格谱写交响乐曲，或根据简单的文字说明建立影片。

为更了解生成式AI 的独特性，先了解与其他AI、程式设计和机器学习类型的差异：

• 传统AI系指AI 系统，可依循预先决定的规则或演算法执行特定工作细项。这些系统主要以规则为基础，无法从资料中学习，或随时间推移而改善；不同的是，生成式AI 可从资料中学习，并产生新的资料执行个体。

• 机器学习可让系统从资料中学习，而不是经过明确的程式设计。换言之，机器学习是电脑程式自主适应和学习新资料的流程，可发掘趋势和洞察资讯；生成式AI 会运用机器学习技术来学习，并建立新资料。

• 对话式AI可让机器理解人类语言，并以人性化方式回应。虽然生成式AI 和对话式AI 看似雷同（尤其当生成式AI 用于产生类似人类的文字时）主要差异在于他们的用途。对话式AI 用于建立互动式系统，可进行类似人类的对话；生成式AI 则更为广泛，包含建立各种资料类型，不只是文字。

• 通用人工智能（AGI）系指高度自主的系统（目前为假设性），在经济价值最高的工作表现上能超越人类。若能实现，AGI 将可理解、学习、适应和导入各种不同工作的知识。虽然生成式AI 可属于这种系统的一部分，但不等于AGI。生成式AI 着重在建立新的资料执行个体，AGI 则代表了更广泛的自主性和能力。

是什么让生成式AI 与众不同？

生成式AI 能产生各种类型的新资料执行个体，而不只是文字。 这有助于设计可提供人性化回应的虚拟助理、开发动态进化内容的电玩游戏，甚至能产生合成资料来训练其他AI 模型，特别是当收集实际资料较为困难或不可行时。

生成式AI 已对企业应用程式产生深远的影响：可促进创新、将创意工作自动化，并提供个人化的客户体验。许多企业将AI 视为一项强大的新工具，可建立内容、解决复杂问题，改变客户和员工运用技术的方式。

生成式AI 的运作方式

生成式AI 采用机器学习的原则：这是人工智能的分支，可让机器从资料中学习。但不同于传统的机器学习模型，透过学习模式、依此进行预测或决策；生成式AI 走得更远：不仅可从资料中学习，建立新的资料执行个体还会模拟输入资料的属性。

以下将详细探讨主要的生成式AI 模型，生成式AI 的基本运作流程如下：

• 资料收集：收集大型资料集，其中包含要产生的内容类型范例。例如：用于产生写实图片的图像资料集，或产生通顺文句的文字资料集。

• 模型训练： 使用神经网路来建构生成式AI 模型。模型会使用所收集的资料集进行训练，学习资料中的基础模式和结构。

• 产生： 训练完成后，便可根据使用的模型，从潜空间取样或透过生成器网路来产生新内容。产生的内容是模型透过训练资料所学习的合成内容。

• 微调： 根据工作类型和应用情况，产生的内容可能会再进一步微调或后制，以改善品质或满足具体要求。

生成式AI 的基础是深度学习，这种机器学习能模仿人类大脑处理资料的运作方式，建立决策的模式。深度学习模型使用的复杂架构称为人工神经网路。这类网路由无数个交互连结的层面组成，可模拟人类大脑神经元处理和传送资讯的方式。

生成式AI 的类型

生成式AI 范例及使用案例

生成式AI 的范例及使用案例数量与日俱增。生成式AI 建立新资料事例的功能相当独特，可为下列产业提供多元、有趣的应用方式：

• 艺术与娱乐：生成式AI 可用于创作独特的艺术作品、谱写乐曲，甚至为电影撰写剧本。目前已有专门的平台，运用生成演算法将使用者提交的图像转换为著名画家风格的作品。其他平台则采用了卷积神经网路，产生梦幻而精致的图像。深度学习模型可使用多种乐器来制作多种风格和类型的乐曲。此外，若有适当的提示词，便可用生成式AI 来产生电影剧本、小说、诗词，以及几乎每一种可想得到的文学作品。

• 技术和通讯：在技术和通讯领域中，生成式AI 可用于产生人性化的回应文字，让聊天机器人更吸引人，且可让对话更自然、更具延续性；此外，还能用于建立虚拟助理，互动性和趣味性更强。这类模型所产生的人性化文字，让这些虚拟助理比过往的虚拟助理技术更为细腻、实用。 

• 设计与建筑：生成式AI 用于产生设计选项和概念，协助平面设计师在更短时间内完成独特的设计。建筑师也采用生成式AI，根据相关的训练资料来制作独特、有效的平面图。

• 科学与医学：在生命科学领域内，生成式AI 用于设计全新的候选药物，将探索阶段从数年缩短为数天。 GAN 现在已用于医学影像处理，可产生脑部MRI 的合成影像来训练AI。在基于隐私权考量而缺乏资料时，这项功能特别实用。

• 电子商务：许多公司已运用GAN 来制作广告用的高度写实3D 模型。这些AI 产生的模型可以量身打造，以符合相关的族群及美学需求。生成演算法也用于产生客制化的行销内容，协助企业与客户有效沟通。

导入生成式AI 的挑战

导入生成式AI 的挑战包含了一系列技术和伦理问题，必须随着技术普及而妥善因应。此处我们将探讨几项当今企业面临的主要挑战。

• 资料需求：生成式AI 模型需要大量高品质、高相关性的资料，才能有效训练。取得这些资料可能充满挑战，特别是在资料缺乏、敏感性或受保护（如医疗或财务领域）的情况下。此外，要确保资料多元且具代表性，避免输出内容衍生偏见，也是一项复杂的工作。 这项难题的其中一项解决方式，或许是使用合成资料（由人工智能建立、模拟实际资料特性的资料）。有愈来愈多资料公司专门产生合成资料，不仅可供人工智能训练使用，也能保留隐私和机密性。

• 训练复杂性：训练生成式AI 模型（特别是GAN 或变换式模型等复杂模型）不仅运算密集，也相当耗时而昂贵。这需要许多资源和专业知识，对小型组织或AI 新手而言都是阻碍。 分散式训练（将训练流程分为多部机器或GPU）有助于加速流程。此外，迁移学习（由预先训练的模型针对特定任务进行微调的技术），也可降低训练的复杂性和资源需求。

• 控制输出：控制生成式AI 的输出可能相当困难。生成模型或许会产生不理想或不相关的内容。例如：AI 模型可能会生成虚假、错误、冒犯性或具有偏见的文字。 若能提供具多元性和代表性的更多资料来改善模型训练，则有助于管理此问题。此外，筛选或检查生成内容的导入机制，也可确保相关性和适当性。

• 伦理问题：生成式AI 会引发几个道德问题，特别是生成内容的真实性和完整性。 GAN 所建立的深伪技术可能会遭滥用于传播错误资讯或诈欺行动。生成文字模型可用于建立误导性的新闻文章或虚假评论。 制定完善的AI 伦理准则，对生成式AI 的运用极为重要。数位浮水印或区块链等技术有助于追踪和验证AI 生成的内容。此外，提升大众的AI 素养也能降低错误资讯或诈骗的风险。

• 监管障碍：生成式AI 的运用仍缺乏明确的监管准则。人工智能持续快速发展，法律及管制规定却跟不上脚步，导致种种不确定因素和潜在的法律争议。

技术人员、政策制定者、法律专家和广泛的社会大众必须持续展开对话与合作，方能形塑全面、有效的监管架构，应宣导以负责任的方式使用AI ，并降低风险。

生成式AI 的发展史

生成式AI 的发展史有几个关键进展和里程碑。 1980 年代，资料科学家试图超越传统人工智能的预先定义规则和演算法，着手开发简易的生成模型（如单纯贝氏分类器），开启了生成式作法。

后续在1980 及1990 年代，霍普菲尔网路（Hopfield Network）和玻尔兹曼机（Boltzmann machine）模型诞生，旨在建立可生成新资料的神经网路。但扩展为大型资料集并不容易，种种问题（如梯度消失问题）也使深度网路难以训练。

在2006 年，受限玻尔兹曼机（RCMM）化解了梯度消失问题，而能预先训练深度神经网路的层次。这种方式促进了深度网路的发展，是最早的深度生成模型之一。

2014 年，生成对抗网路（GAN）问世，展现了生成写实资料（特别是图像）的惊人能力。变分自动编码器（VAE）也大约在同期出现，为自动编码器提供了一种概率方法，采用更合乎原则的架构来生成资料。

2010 年后期，变换式模型兴起，特别是在自然语言处理（NLP）领域。生成式预先训练模型（GPT）、基于变换器的双向编码器（BERT）等模型带来理解及产生人性化文字的能力，彻底改变了NLP 领域。

现在，生成式AI 已是蓬勃发展的领域，具有积极的研究项目和多样化的应用情境。这项技术不断演进，GPT-4，DALL-E 等更新的模型持续突破AI 生成力的疆界。此外，大众也逐渐重视生成式AI 的可控性及其伦理责任。

生成式AI 的发展史，就是AI 在过去几十年来取得巨大进展的证明：稳健的理论基础结合了创新的实务应用，创造了这股力量。往后，历史经验将可作为我们善用生成式AI 实力的指南针，打造负责任、高效率的未来，让AI 前所未有地提升人类的创造力和生产力。

结论

生成式AI 一词，曾经只像是科幻小说中的概念，如今已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。在广大AI 领域内，这项技术兴起代表着重大的突破性进展。传统的AI 功能可从资料学习、制定决策、自动化流程，而现在增加了创造的力量。这项创新技术也为过往难以想像的应用情境开启了新道路。

对所有产业的公司而言，生成式AI 催生了真正的「企业AI」，可协助组织实现流程自动化、改善客户互动，以各种方式提升效率。企业AI 能为游戏产业产生写实图像和动画、建立可草拟电子邮件或撰写程式码的虚拟助理，还能建立研究与训练用的合成资料， 协助公司改善各环节的绩效，推动未来成长。

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