你會下棋嗎?象棋、跳棋還是五子棋?你知道AI已經是世界上最厲害的西洋棋和圍棋高手了嗎?它甚至會炒麵、沖咖啡、帶位送餐、陪伴老人小孩和當管家、特助。昔日在實驗室裡艱深難懂的人工智慧研究,如今已深入我們日常生活的各種應用。生成式AI不只能執行,還能模仿、學習,提供給我們源不絕、獨一無二的創意靈感,幫助我們提升工作效率與生活品質。
一直忙於教導專業人士,無論是講師、顧問或醫師、律師們,如何經營自媒體的我,這幾年在AI的協助下,終於有餘裕和時間拓展其他新媒體。「自媒自創說AI」是我最新的文化教育類Podcast節目,希望陪伴聽眾輕鬆了解最新AI資訊與經營個人品牌的知識分享頻道。
透過詠唱(prompt)技巧,運用AI以我的品牌名稱「自媒自創」做了一首藏頭詩:「自我新思路,媒飛究色舞,自成萬里志,創新千秋錄。」一季12集的節目企劃,也在與AI的腦力激盪下,輕鬆完成。如果我時間再多一些,我甚至連節目主題曲都想用AI創作。這就是現代自媒體人幸福的地方,有了親民的新媒體工具和容易上手的AI工具,幾乎一人就能搞定所有事情。
因為現在的生成式AI(Generative AI)比以前更聰明更懂人們在說甚麼,更能發揮創作,應用的面向也更加寬廣。就像一位超強的「助手」,能理解我們下的指令快速去100%執行,依據它所學習的數據資料也就是大模型,去創作一篇文章、一幅圖畫、一段音樂或是影片。我們無須再耗費三年五年讓時間去驗證市場機制,而是在幾秒鐘內便知輸贏。
AI就是個殺手級應用,讓我們一用就愛上它,而且不得不進化我們自己。但其實AI在1955年就已經開始有人研究了,但只在實驗室,只針對單一功能,當時的運算速度也不夠快,所以研究成本很高。
經過40幾年後的1997年IBM的深藍,打敗了世界西洋棋高手,才有更多專業人士投入人工智慧的研究。又過了快20年,2015年Google的AlphaGo能運算比西洋棋更複雜的圍棋,於是有了世紀之戰,打贏了韓國圍棋高手李世乭。
這場AI獲勝的結果,比1997年那次更令人震撼的原因是,西洋棋棋盤是8x8格,每方各有16枚棋子可下。但圍棋是19x19格,361個交叉點,雙方都有機會放棋子。圍棋的組合數量遠遠大過宇宙中的原子數量,而且AlphaGo不僅模仿人類的策略,還創造出新招數,證明了AI在「深度學習」上的突破。
因此,AI從單一功能導向,逐漸走向多工的發展。在這之前的AI我們俗稱「弱AI」,之後的則叫「強AI」。於是,才會有2022年聽得懂人話,又能創造圖文、影像音樂的生成式AI:ChatGPT。
發展已經有70年之久的AI,像種竹子一樣,前四五年才長兩三公分,之後就每天長30公分。AI一開始醞釀期很長,之後的更新速度就越來越快!隨著我們電腦硬體發展,從早期的核心處理器是286、386、486…一直到現在,有Intel和AMD的CPU,還有NVIDIA的GPU。而AI也從「機器學習」進化到「深度學習」。
「機器學習」就是一直餵AI已知的資料,讓他一直不斷的去學習、模仿和分類,例如:餵他上千張各種貓的照片,讓他分析出貓的外觀特徵,找出規律性,之後他看到任何新的照片,就能判定他是不是一隻貓。
機器學習是人工智慧的重要基礎,但它在應對複雜問題時仍然存在一些局限。為了突破這些限制,科學家們進一步發展出了深度學習技術,是一種模仿人類大腦運作方式的人工神經網路技術(artificial neural network)。
AI不只是從餵養的貓照片去找出單一特徵來進行歸納,而是同時間分析更多細節,可能是從光影、毛色、輪廓、背景,是真正的具備「理解」而不是「識別」的能力。所以,AI可以應對更多已知,和未知的資料,甚至是理解程度來創造生成出我們想要的一切人事物。
深度學習的突破不僅提升了AI的理解能力,還讓它具備了更強的創造性。這也為生成式AI(Generative AI)奠定了基礎,使AI不再僅僅是識別或模仿,而是能主動創造圖像、文本、音樂等內容。這也是我們為何覺得AI越來越像人,AI很懂我們的主要原因。
就像曾在牛津大學、倫敦及威尼斯辦過畫展的艾達Ai-Da,世上第一位超現實主義AI機器人,她大量學習了許多藝術大師的作品,再運用自己的雙眼攝影機、機械手臂與人工智慧演算法來做藝術創作,甚至設計一些日常生活用品,用3D列印技術生產出來。
這聽起來就很令人興奮!我們一般人無法學會所有的藝術畫風,或是背完全世界各種文化歷史,但AI可以。我們只要學會如何要求AI,跟AI溝通,讓AI知道我們需要甚麼,他就能馬上告訴我們答案了。難怪生成式AI的普及,衝擊到許多各行各業,以及每個人無論是學生在念書;上班族在工作;農夫在種田;設計師在畫圖;導演在拍片,徹底改變了我們的思考與行為,大大縮減了執行上所需的時間。
儘管AI會幫我們自動「腦補」很多細節,讓生成結果更趨完美,產生令人驚豔的效果。但就是因為所有提問,AI都會使命必達的完成或回應,以致有時即使大模型的數據資料偏頗或短缺,也依然給予煞有其事的答案,也就是產生「幻覺」(hallucination)。
AI讓我們覺得它好像無所不能,其實它只是不懂裝懂、硬掰。所以我們依舊得靠其他方式學習知識,累積智慧及培養思辨能力,不能完全仰賴它給予的答案。需藉由所學知識,去進行詠唱才能深化生成的更有質感的效果,也能從中找出AI刻意潛藏在當中的誤謬。需反覆查證它生成出來的內容,是否有版權疑慮?或是「幻覺」捏造的非現實?
因為工作關係,我常使用文字型的生成式AI工具,例如能創作文章的ChatGPT、Copilot、Gemini等,和能快速閱讀檔案,進行分析、查詢的Claude及代替搜尋引擎的Felo。隨著AI工具越來越多,建議先從自己「順手的」使用起,開始熟悉在日常生活中、或工作過程中,進行人機協作。
像我擔任講師,在講課前最常做的準備工作就是,了解學員需求和規畫課程架構。我就會用Google表單收集學員們的提問,將收集到的資料倒進Gemini去進行理解及分類;列出學員最迫切的需求,決定接下來要講的課程方向及內容重點;再用ChatGPT、Copilot去規劃出符合時數、授課需求、及目標對象的課程大綱。運用不同AI工具的切換,節省不少備課時間,也就能服務更多培訓單位,進行客製化的主題課程設計。
在輔導企業主進行網站優化,或行銷經營建議時,我也會運用Felo做事前的搜尋,了解這家企業的背景及相關的商品或服務,快速掌握這家企業在該產業佔領的地位或優勢在哪?甚至藉由導入公司簡介資料,找出同產業的相關關鍵字詞,做為日後該公司的關鍵字廣告或SEO自然排序的轉介關鍵字。
此外,生成式AI的分析預測能力,也是一等一的高明。所以,身為行銷顧問,我常常用ChatGPT進行市場調查、商業評估、行銷活動規劃,甚至是文案的版本比較,這些都能降低試錯成本,快速得到最佳結果。
不僅在商業上產生莫大的幫助,其實生成式AI有源源不絕的創作靈感,也能協助大家在家庭親子上,有更靈活有趣的互動。例如:爸媽可依據日常瑣事、生活規範去生成睡前故事來陪伴並引導孩子;也能讓情人寫一首藏頭詩來表達愛意;或是幫人量身打造一份健康飲食,達到健身養生的目的。這就是人腦加電腦,碰撞出來的強大創作力!
生成式AI不僅僅是一個工具,更是一個改變我們生活方式的夥伴。從實驗室中的高深研究到日常中的隨手可得,它已經深深融入了我們的生活,讓我們挑戰效率的極限,體驗創造的自由。但最終,真正推動世界前行的,依然是我們每個人的好奇心與創造力。
我們何其有幸躬逢其盛,見證這場時代性的變革,一個人機協作的全新時代,每個人都能成為自媒體的創作者,都能藉由AI去突破想像的界限,書寫屬於自己的故事。我們不再是被動的觀察者,而是新世代創意的開拓者。
這股科技力量並不是要取代我們,而是要激發我們的潛力、釋放我們的創造力。讓我們擁抱這顆在七十年後爆發的科技「竹子」,用AI點燃創作的火花,跟上AI的腳步,而是引領它與我們共同編織充滿可能性的故事。世界在我們手中,讓創意與科技同行,展現無限可能!
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