生成式 AI 是什麼？
生成式 AI 是一種形式的人工智慧，可根據從提示擷取的條件分析大型資料集，以相同的模式與結構生成新內容，包括文字、影像、影片、音訊與程式碼。GenAI 模型持續透過可用資料訓練或學習，為內容的終端消費者提供持續變化的新回應。
各行各業正運用生成式 AI 解決方案啟發創意、改善業務流程、提供更棒的體驗，並為決策提供資訊。新應用每天登上新聞，各地組織紛紛設法將 GenAI 融入營運，並且實現其劃時代的價值。
然而，思想領袖們也針對使用 GenAI 提出了一些值得重視且合情合理的疑慮，包括職位流失、隱私疑慮、資訊可能錯誤，以及倫理困境。因此，公司在探索及導入生成式 AI 解決方案時，應主動瞭解並降低相關風險。
生成式 AI 使用案例
企業應用生成式 AI 的方式，取決於他們尋求解決的業務難題。
文字生成
或許 AI 最常見的用途是在大型神經網路支援的情況下生成文字，可理解並生成類似人類撰寫的文字。文字生成技術雖然已經存在數十年，但過去幾年突飛猛進。最常見的用途包括聊天機器人、行銷內容、語言翻譯服務、摘要工具、客戶支援回應與業務報告。如果專案需要任何類型的寫作，組織可以選擇在創作過程使用文字生成技術。
影像、影片、語音與音樂生成
生成式 AI 使用有成千上百萬現有影像的大型資料集作為基礎，可學習模式，然後根據文字提示包含的條件生成新的原始影像。廣告、遊戲與產品設計公司，運用這項技術迅速探索及擴大創意概念並加速原型設計流程。
組織也在使用生成式 AI 生成影片和語音。在許多案例中，無論是為現有的影片生成額外畫面、建立全新的場景、或是操作或新增語音或音效，使用 GenAI 完成這些任務可能節省的時間與成本都極具吸引力。
生成式 AI 運用經過龐大音樂資料集訓練的神經網路理解結構、風格與情感內容，即可製作音樂。音樂十分主觀，因此聽眾喜歡輸出的內容與否，屬於個人品味問題，情況就跟人類創作的音樂一樣。
代碼生成
生成式 AI 能從現有的程式碼庫與文件學習模式，然後產生程式碼，提升開發人員的生產力。這項技術可根據自然語言提示或規格生成功能、類別或整個程式。許多組織使用 GenAI 加速軟體開發、將例行程式碼編寫任務自動化，以及協助除錯，同時尋求適當的人力監督，確保品質與安全性無虞並符合專案規定。
聊天機器人
對任何組織來說，快速、高效且實用的客戶服務是絕對不能妥協的要求。因此許多公司正採用動態的智慧型對話式 AI 模型，讓客戶可透過文字或語音與模型互動。生成式 AI 透過理解並生成類似人類撰寫的文字回應的方式驅動聊天機器人。除了客戶服務，AI 聊天機器人也能補強行銷活動並支援內部溝通。此外，它們也可以整合至網站、通訊 App 或語音助理。
資料增強
開發者可運用 GenAI 建立合成資料，為機器學習與深度學習模型增強訓練資料集，或是協助提升模型效能與泛化能力。該技術可生成影像、文字或其他資料類型的 AI 變化版本，協助擴充有限的資料集。
生成式 AI 如何運作？
對於任何使用案例而言，執行生成式 AI 解決方案都需要資料科學家與開發者付出大量心血。因為 GenAI 需要龐大的資料集和精心訓練的 AI 演算法才能實現。這項技術以語言 AI 和自然語言處理（NLP）為建置基礎，並與之搭配部署，使人工智慧能夠處理並理解人類語言。GenAI 與 NLP 搭配可理解使用者提示，生成適當的回應，無論是文字、影片、影像或音訊都不成問題。
生成式 AI 解決方案利用稱為大型語言模型（LLM）的 AI 系統，採用深度神經網路處理及生成文字。這類方案受過大量資料訓練，可找出相似資料類型與資訊之間的共通點，然後生成並提供連貫的全新輸出內容。
大型語言模型仰賴 Transformer 架構平行處理輸入序列，相較於傳統的神經網路，效能和速度雙雙提升。此外，模型訓練還獲得資料科學家與主題專家輸入的資訊，由他們協助引導演算法學習，並指導演算法產生更準確的輸出內容。
若要實現生成式 AI 解決方案，企業可以從頭開始訓練 GenAI 模型，或是挑選可針對其特定需求微調的預先訓練模型。舉例而言，可以依據組織客群與業務模式的特定屬性，訓練 GenAI 聊天機器人演算法。或者，用於生成內容行銷文字的模型可以進一步專業化或微調，側重於特定產業和目標族群。此外，領域特有的模型也正快速問世。這些模型接受訓練時使用的資料集比大型模型小，目標也更明確。新結果顯示，這類較小的模型如果以來源經挑細選的資料訓練，可複製較大模型的準確度。
開發者也可使用檢索增強生成（RAG），在推論期間利用向量資料庫最新的專有機密資料，輔助預先訓練的模型。這個方法可簡化自訂與更新流程，並且讓生成的資訊追溯來源。
以下簡介三種常見的 GenAI 模型類型（但技術細節較為複雜）：
- 生成式對抗網路（GAN）：這類網路涉及生成器與識別器這兩種神經網路，兩者會同時訓練。生成器會建立新的資料執行個體，而鑑別器則會根據一組真實資料加以評估。生成器的目標是產生無法與真實資料區分的資料，而識別器的目標則是正確區分這兩種資料。生成器會與時俱進，生成愈來愈逼真的資料。
- 變分自動編碼器（VAE）：VAE 結合神經網路原理與概率建模原理，透過編碼與解碼程序生成新的資料執行個體。VAE 模型一開始先將輸入資料壓縮成其簡化的特性表示形式。然後模型會解碼簡化的版本，嘗試將輸入資料重建成其原始形式。VAE 透過這道程序學習資料的核心基礎特徵與參數，協助它生成更逼真且可自訂的輸出內容。
- Transformer 模型：Generative Pre-trained Transformer (GPT) 這類模型可生成高度連貫且與上下文相關的文字。這些原本是為自然語言處理任務而設計的模型，目前經過大型資料集訓練，可完成文字提示、翻譯語言、回答問題，甚至是生成創意寫作。
生成過程可使用各種策略來平衡輸出的創意和連貫性。持續的研究目標是讓這些模型更透明、減少偏見，以及提升事實正確性。同時處理多個資料類型（例如文字、影像和音訊）的模型也正在發展。
生成式 AI 的優勢
透過個人和企業如何使用其生成的內容改善日常生活及達成目標，GenAI 的價值得以體現：
- 個人化：生成式 AI 可用於根據個人偏好和需求將產品、服務與體驗個人化。例如，在醫療保健業，GenAI 可根據患者的病歷和檢驗結果，協助生成個人化的治療計畫。金融組織可利用這項技術，根據市場資料和客戶偏好生成投資建議。
- 客戶服務更優異：生成式 AI 可將重複任務自動化，並提供效率與成效更高的客戶服務。這有助於客戶更快獲得回覆，更輕鬆解決問題。
- 創造力更高：生成式 AI 可根據模式與偏好建立獨特的新內容，例如音樂、藝術和寫作。舉例來說，在零售業，GenAI 可協助為客戶端電子商務網站生成產品描述與影像。
- 易用性改善：生成式 AI 可用於為殘障人士打造更便利的產品與服務，例如生成影像的字幕，或是將文字轉換為語音。
- 效率更高：生成式 AI 可將資料輸入、文件審核和語言相關工作這類重複且耗時的任務自動化。這項技術能幫助組織和客戶提高生產力，更輕鬆達成目標。例如，在運輸和物流領域，GenAI 可根據交通資料和客戶偏好生成配送排程。
- 決策制定更優異：生成式 AI 可根據大量資料生成深入解析與建議，讓個人和企業更容易根據資訊做出決定。例如，在製造業，組織可使用 GenAI 根據現有產品和客戶的偏好生成新產品設計構想。
- 令人興奮的新體驗：生成式 AI 可生成令人興奮的新體驗，例如虛擬和擴增實境；如果沒有這項技術就無法實現這些體驗。
生成式 AI 的挑戰
生成式 AI 就跟大多數不斷演進的新興技術一樣，執行和使用時面臨重重挑戰。原則上，決策者應瞭解資料安全與隱私風險、運算資源配置與花費，以及倫理與社會影響，包括散布錯誤資訊的可能性。
使用案例的特定挑戰
每個生成式 AI 使用案例都各有各的挑戰：
- 文字生成：儘管文字生成日新月異，但絕非萬無一失。因此，必須有實際人員監督流程，確保所生成的內容正確適當，並且在許多情況下，為 GenAI 技術生成的初稿提供原創、深思熟慮、富價值的構想與用字遣詞方式。
此外，基於創作與法律方面的理由，組織應為負責任使用文字生成制定指南、解決潛在偏見，並在發佈 AI 生成的內容之前驗證其正確性。 - 影像、影片、語音和音樂生成：使用生成式 AI 生成影像，與文字生成一樣有風險和潛在疑慮，尤其是創意、真實性和智慧財產權方面的疑慮。優秀的人工設計師不僅必須以高效的方式提示 GenAI 工具，還要審核、改善及自訂這項技術生成的影像。
GenAI 影片和語音的潛在挑戰包括無心誤導及深度偽造等重大倫理風險。因此，使用 GenAI 影片和語音時，應展現負責任的態度，最好是由專業人士在遵守品牌正式指南和組織監督的情況下進行。
組織使用生成式 AI 創作音樂時應格外留意，音樂家數千年來持續譜寫、表演及分享歌曲、聲音和節拍，而且無疑在過程和成果展現了人類獨有的優勢。 - 聊天機器人：GenAI 聊天機器人可全天候處理例行性諮詢，有助於讓人力有餘裕處理更複雜的問題。然而，與其他導入 GenAI 的情況一樣，這項技術能達成的效果有限。組織應確保在需要時提供人工支援。此外，若要有效執行，應根據使用者互動與意見反應持續監控並改善。
- 資料增強：資料增強除了實用的效益之外，還有助於減少資料集的偏見，讓模型更穩健。不過，組織必須確保合成資料正確代表實際情況，不會產生新的偏見或錯誤。
負責任的 AI 考量
AI 創新的領導者正展開合作，並承諾採取負責任的 AI 實務降低這些風險，同時為社會將這項技術的效益最大化。負責任 AI 的關鍵特質包括：
- 以安全、值得信賴且符合倫理的方式開發、評估及部署 AI 系統，確保由多元團隊打造出包容性的 AI。
- 尊重人權、確保人工監督、要求透明度和可解釋性，並承諾致力於維護資安、安全性、可靠性、個人隱私、公平與包容性，以及環境永續。
- 遵循並認可強大的內部與外部治理機制。
- 參與多個利益關係者的研究與合作計畫，協助減輕開發負責任的 AI 對所有人的負擔。
生成式 AI 的未來
樂觀與活力正帶動各地組織調查產生式 AI 解決方案，創造效率並推動新商機。展望未來，我們應該會在科學研究到設計等領域看到新的實作方式：
- AI 生成的情境與預測將強化決策過程，為各行各業提供寶貴的深入解析。
- 產品設計和原型設計流程將更有效率也更創新，可加速產品上市。
- 聊天機器人與虛擬助理將日新月異，可處理日益複雜的互動，改善客戶服務和內部支援。
- 大規模的個人化內容創作可能革新行銷與客戶互動策略。
這些可能性令人雀躍，而且無窮無盡。然而，組織必須開發穩健的倫理人工智慧架構與治理結構，確保負責任的使用方式；此外，組織必須調整工作流程，並且提升勞動力的技能，才能創新並善用廣泛且不斷擴大的機會領域。