生成式 AI 技術: 概念、應用和風險

什麼是生成式AI？

生成式人工智慧（Generative AI）是一種能夠創造新內容和想法的人工智慧技術，涵蓋創造對話、故事、圖像、視訊和音樂等多種形式。這種技術旨在模仿人類智能，特別是在一些非傳統計算任務中，例如圖像識別、自然語言處理（NLP）和翻譯。基本運作原理是通過學習大量的數據，生成與原始數據相似的新數據。其核心依賴於先進的深度學習技術，下面將介紹幾項生成式 AI 模型：

生成對抗網絡（GANs）

生成對抗網絡（GANs）是一種深度學習架構，用於生成新數據。GANs 通過訓練兩個神經網絡（生成器和鑑別器）彼此競爭，從而創造出真實的數據樣本。 其運作原理是由生成器來負責創建假數據，試圖使其看起來像真實數據，而鑑別器則負責區分這些假數據與真實數據。在多次訓練迭代後，生成器和鑑別器相互改進，最終生成器能夠生成高度逼真的數據，鑑別器無法區分這些數據是真實的還是生成的。

變分自編碼器（VAEs）

變分自動編碼器（VAEs）使用編碼器和解碼器兩個神經網絡，將數據壓縮到潛在空間，然後再解壓縮生成新數據。模型通過最小化重建損失和正則化項來訓練，生成具有一定隨機性的數據，同時保持數據的整體結構。這種方法廣泛應用於生成逼真的圖像、數據增強和數據補全等領域。

Transformer模型

Transformer 模型使用注意力機制來理解和生成數據，其運作方式是通過追蹤序列資料中的關係，理解上下文脈絡。這種模型在自然語言處理、圖像和音頻處理中表現出色。以其強大的能力和廣泛的應用領域而聞名，OpenAI 的 GPT（Generative Pre-trained Transformer），包括 GPT-2、GPT-3 和 GPT-3.5 都是以 Transformer 為基礎。

Chat GPT-4o

生成式AI的應用

設計與製造

生成式 AI 通過自動化設計流程和生成創新產品概念，提高了設計效率和創造力。強大的圖像生成工具如 Midjourney 和 Stable Diffusion，能生成高質量且創意豐富的圖像，特別適用於遊戲設計等行業。這些工具可生成不同風格的圖片，提升設計效率和創意。此外，Photoshop 等軟件整合了生成式 AI 功能，只需選定區域並輸入指示，即可快速填充、替換或擴展圖片元素，提高設計師的工作效率。

在製造業中，專業人員可以利用生成式AI尋找提高效率的方法，預測維護需求，幫助工程師更快地創建更好的設計，以及創建更具彈性的供應鏈。與此同時，通過加速設計過程，工程師和項目經理可以使用生成式AI生成設計思路，並要求AI根據項目的限制評估這些思路，從而更快地進行設計過程。

教育

生成式 AI 可以根據學生的學習歷史和表現，生成個性化學習計劃和輔導資料，幫助學生更有效地掌握知識，並自動生成練習題和考試試卷，針對學生的錯誤和薄弱環節提供練習，提高學習效率和效果。而在語言學習領域，它可以生成對話和文章來幫助學生提高語言技能，例如，視力障礙或閱讀障礙的學生可使用 Speechify 將文本轉換為語音，讓學生能更輕鬆地學習知識。

客戶服務

基於自然語言處理技術的AI聊天機器人能夠 24/7 全年無休地解答客戶問題，顯著減少了客戶等待時間，從而提高了客戶滿意度。此外，生成式AI能夠更快速地捕捉和理解客戶的需求，從而提供更加個性化的服務。在投資顧問服務中，生成式AI可以分析投資產品的報告，並生成個性化的配置建議，幫助投資者做出更加明智的決策。這種能力使得企業能夠更好地理解客戶的喜好和需求，並提供定制化的解決方案，從而提高了客戶的忠誠度和滿意度。

媒體與娛樂

從音樂到視覺內容，生成式AI帶來了高質量、多樣化的創意產品，並顯著提高了製作效率。在音樂內容方面，Google的Magenta Project提供了一個多樣風格的音樂創作平台，幫助音樂家和製作人尋找靈感並創作新作品。與此同時，生成式AI不僅能生成音樂，還能根據用戶需求製作各種風格和情感的音樂。

在視覺內容方面，生成式AI成為製作高品質視覺內容的不可或缺的工具，從動畫到影視特效。它可以幫助製片人和廣告創作者快速生成視覺效果、添加圖形元素，甚至創建動畫序列，從而節省大量的製作時間和成本。尤其是在廣告和電影製作方面，它能夠根據用戶的偏好和行為生成個性化內容，提高觀眾的黏性和視覺效果。

市場營銷

通過分析消費者的行為習慣，生成式AI能夠製作個性化廣告內容，以吸引消費者的注意力。對於營銷人員來說，生成式AI可以在靈感枯竭時能提供大量可選方案，幫助進行頭腦風暴，從而提高工作效率和創意產出。此外，生成式AI還可以幫助營銷專業人員創建一致的、品牌化的文本和圖像，用於營銷活動。據Gartner預測，到2025年，營銷專業人員將使用生成式AI創建30％的外部營銷材料。

生成式AI的風險

資料可信度低

生成式 AI 模型缺乏真正的對錯觀念，無法進行真正的推理，加上 AI 不會故意欺騙，多數使用者不會檢查內容的真實性，這大大削弱了生成式 AI 的可信度。例如，Meta 的生成式人工智慧機器人卡拉狄加 (Galoida) 的創建目的是濃縮科學訊息，幫助學者和研究人員快速找到論文和研究。相反，它產生了大量錯誤訊息，錯誤地引用了著名的科學家。

侵犯智慧財產

生成式 AI 技術利用神經網絡，在現有的大型資料集上進行訓練，根據輸入資料中的模式創建新的資料或對象，如文字、圖像、音訊或視訊。這包括用戶輸入的數據，這些數據被工具保留以不斷學習和建立知識，可能會將私人或專有資訊暴露給公眾。企業使用生成式 AI 技術越多，其資訊被他人存取的風險就越大。

此外，生成式 AI 根據組織的提示創建的內容可能包含其他公司的智慧財產，這可能導致生成內容的作者和所有權不明確，從而引發抄襲指控或版權訴訟的風險。為了保護智慧財產權，同時獲得生成式 AI 的好處，組織應評估如何將其數據用於訓練和公共消費。資料匿名化和去識別化是一種解決方案，但這需要供應商提供服務或在向供應商發送資料前應用，並且需要基於合約協議。缺點是企業可能無法從其他組織的數據中獲益。

道德與倫理問題

雖然生成式 AI 能提高生產力，但也可能生成有害或冒犯的內容，尤其是生成內容的真實性和完整性。因 AI 本身無法察覺，類似 Deepfakes 的工具可以製作虛假的圖像、影片或言論，這些虛假內容可能助長仇恨言論或引發歧視。例如，GAN 技術可能會被濫用於製作深偽技術，進而散布錯誤資訊或進行詐欺。生成文字模型也可能被用於創作誤導性新聞或虛假評論。因此，制定完善的 AI 倫理準則對生成式 AI 的應用至關重要，此外，提升大眾的 AI 素養也能減少錯誤資訊或詐騙的風險。

高度依賴訓練資料

生成式 AI 模型的訓練需要大量高品質且相關的資料。然而，在資料缺乏、敏感性高或受保護的領域（如醫療和財務）中，獲取這些資料可能相當困難。同時，確保資料的多元性和代表性，避免輸出內容偏見，也是一項複雜的工作。加上算力的問題，訓練生成式 AI 模型（特別是 GAN 或變換式模型等）不僅需要大量計算資源，還耗時且昂貴，這對於小型組織或 AI 新手來說是很大的阻礙。