生成式 AI：讓機器學會創造的魔法
2024 年 8 月 16 日
科技日新月異，AI 的應用範圍越來越廣泛。機器學習 (Machine Learning) 賦予電腦自我學習的能力。深度學習 (Deep Learning) 更進一步，讓 AI 具備理解複雜模式的能力。而生成式 AI (Generative AI) 則是 AI 技術的顛覆性突破，不僅能分析數據，還能創造內容，正在迅速改變我們的世界。本文我們將以深入淺出的方式，探討這項技術及其對各行業的潛在影響。
什麼是生成式 AI？
生成式 AI，簡單來說是一種可以「創造」新內容的 AI。可以把它想像為一位藝術家，它能根據過去的所見所聞，創作出新的畫作、音樂、文本、影像，甚至協助設計產品。不同於只會辨識與分析資料的傳統 AI，生成式 AI 能夠從零開始，為我們帶來新的靈感和創意。
生成式 AI 如何運作？
生成式 AI 的工作原理就像是大腦中的「記憶」和「想像」。它首先會學習大量的數據，若以繪圖為例，AI 先記住了成千上萬張圖片的模樣。當我們請它繪圖，它會根據學到的內容，創造出一個全新的作品。比如，我們可以要求它畫一張「沙漠中的樂園」，它會利用記憶中的沙漠、樂園、建築等元素，生成一幅獨特的畫作。就如同我們人類的學習模式，先吸收，再模仿，然後進行創作。若是生成文章，也是一樣的模式，先吸收大量的文本資料，再學習如何生成新的、富有創意的文章或對話內容。
生成式 AI 的核心技術
生成式 AI運用的是深度學習技術。這種技術就像是一個複雜的網絡，能模仿人類大腦的思考過程。過去，生成對抗網絡 (GANs) 和變分自動編碼器 (VAEs) 曾是這個領域的核心技術，隨著技術的發展，這些模型逐漸被更先進的方法所取代，以文字與圖像生成來說，生成式 AI 目前的主要核心技術包括大型語言模型 (Large Language Model) 和擴散模型 (Diffusion Model)。
- 大型語言模型 (Large Language Model，又稱 LLM)：這些模型能夠生成文本，比如撰寫文章、回答問題等。它們通過大量的文本資料訓練，能夠理解和生成自然語言，如：Open AI 的 ChatGPT、Google 的 Gemini、Meta 的 LLaMA。
- 擴散模型 (Diffusion Model)：這些模型則更擅長生成圖像或影像。它們能夠根據輸入的文本或圖像提示，創造出新的視覺內容，從藝術作品到產品設計，應用範圍非常廣泛，如 Open AI 的 DALLE-3、Google 的 Imagen。
從宏觀的角度來看，我們可以這樣理解各種名詞的關係：
生成式 AI 的應用
生成式 AI 的應用展現了無限潛力。在廣告和行銷中，生成式 AI 可以生成吸引眼球的廣告文案與視覺內容，在客戶服務中，AI 驅動的聊天機器人能即時解答顧客問題，提升服務效率。生成式 AI 還能協助企業根據市場趨勢，規劃行銷策略。甚至，在醫療領域，生成式 AI 可以根據大量的化學數據生成新的化合物，加速新藥開發，或是模擬並優化分子結構，提高藥物效果與安全性。隨著技術的進步，生成式 AI 正為各行各業帶來嶄新的可能，提升企業效率，改善人類生活品質。
生成式 AI 的無限潛力
生成式 AI 技術正在重新定義我們與數據互動的方式，從基本的內容生成到複雜的創作過程，它的應用範圍與潛力都在持續擴展。如果您對 AI 的應用感興趣，歡迎造訪我們的官網，探索更多關於 AI 技術如何協助企業成長的詳細資訊。
