詠唱出什麼樣的未來？AIGC 對各行各業帶來的影響（文末彩蛋：無料分享 ❮AI 工具資料庫❯）

• AI (Artificial Intelligence): 人工智慧
• AIGC (AI Generated Content): 人工智慧生成內容
• Generative AI：生成式AI
• Prompt：當動詞時是「提示」、名詞時則是提示語。在華文圈有許多人會用「詠唱」。意指輸入AI生成系統以生成內容的語句或關鍵字詞。

應用與影響

挑戰

模型訓練的內容來源

在AI模型訓練的過程中，需要非常大量的資料輸入到模型中，來讓機器進行學習和建模。以ChatGPT舉例，抓取了網路上直到2021年以前的極大量數據來進行訓練，而其中毫無疑問以「英文文本」佔絕大多數，因此造成了許多人對於ChatGPT的「語言和國籍」屬性的傾斜比重有很大的質疑。在Podcast中我們也提到，近期就聽到日本和中國有很大的聲音，呼籲應該要想辦法解決這個問題，無論是透過自建大型語言模型或是和OpenAI合作。

表現成果限制

以文字創作舉例，AI生成的內容可能缺乏人類創作者的獨特風格形成和自主情感表達能力，這可能會導致讀者的閱讀體驗單一，不過我們相信這店應該很快就能被克服。另外，呼應前文提及關於模型訓練來源大致為英文內容的質疑，這項特性也讓AI在產生非英語系的文字時，有時較難完成特殊語系的特殊需求，例如中文的對仗和押韻，或是難以了解深藏在語意真實情境，例如日文中的話中有話的藝術。

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以圖像生成來舉例，雖然生成的內容已經具有非常驚艷的品質，但是生成內容有時還是會出現明顯的缺陷，例如Midjourney知名的人物手指出現較不自然的形狀或是錯誤，還有如在其他物件出現錯置、破碎...等瑕疵。另外再多次生成圖片之間「同一元素延續性」也是一個還在逐漸解決的問題，例如每次不同的生成圖片中都要有同一個主角在裡面。

儘管目前AIGC仍有些不足地方，然而 AI版本迭代的速度正在持續快速地進行中，我們幾乎以週更甚至日更地體驗著這個技術在快速的進化，因此所有目前認為的缺陷與限制，相信不用多久就得以被克服，屆時AIGC將會以更快的速度與份量，充斥包覆在我們的日常生活、商業職場和教育場景之中，相信我們每一個人都應該要準備好面對這樣的未來。

現有法律與規範的爭議

舉例來說，目前圖片類的AIGC最大的爭議就是智慧財產權爭議：究竟AI生成出來的作品，具不具備智慧財產權？

若有，作品的智慧財產權該屬於AI公司、詠唱者、還是被AI用來參考和「致敬」的作品的原創者。其中後者又該如何「朔源」出究竟這一幅作品是參考了哪些作品後生成出來的？由於AI模型的複雜性，根據目前普遍的說法認為根本無法得知究竟一個生成內容曾參考了哪些作品，更遑論去計算每個來源的比重來分配智慧財產權。

此外，值得一提的是，AIGC在圖像生成技術的進化，更無異是為深偽科技 Deep Fake 推波助瀾，甚至助長了假新聞的流傳。

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結論