最後更新日期：2024年03月07日
你有聽過「生成式 AI」嗎？這是一種可以讓電腦自動創造新的內容，像是文字、圖片、音樂、影片等，的人工智慧技術，它有什麼特別的地方？它又可以用在哪些方面呢？今天就讓我們一起來認識一下這個越來越流行的 AI 領域吧！
如果在閱讀文章的過程中有任何問題，可以前往「綜合疑難雜症討論區」尋求幫助，這是一個互助討論的 FB 社群，我有時間也會親自回覆，讓我開始今天的主題吧！
什麼是生成式 AI？
生成式 AI（Generative AI），即人工智慧生成內容，又稱 AIGC（AI Generated Content），生成式 AI 是人工智慧中的一個分支，主要用於創造性的工作，也就是讓電腦能夠模仿人類的創造力，產生出新的、原創的、有意義的內容。
生成式 AI 是通過學習大量的數據，從而可以生成與原始數據相似的新數據，它主要依賴於深度學習技術，其中最常見的是生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和 Transformer 模型（如 ChatGPT）。
生成對抗網絡是由兩個神經網絡組成，一個稱為生成器（Generator），負責生成新數據；另一個稱為判別器（Discriminator），負責判斷數據是真實的還是假的，這兩個網絡互相競爭，不斷提升自己的能力，最終使得生成器能夠產生出足以欺騙判別器的數據，GANs 可以用來生成圖像、影片、聲音等。
長短期記憶網絡是一種遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN），它可以處理序列數據，如文字、語音、時間序列等。它具有記憶單元（Memory Cell），可以保存長期的相關信息，並避免梯度消失（Gradient Vanishing）或爆炸（Gradient Exploding）的問題，LSTM 可以用來生成文本、音樂、語音等。
Transformer 模型是一種基於自注意力機制（Self-Attention Mechanism）的神經網絡架構，它可以捕捉序列數據中不同位置之間的關係，並且可以平行處理整個序列，提高了效率和準確性，Transformer 模型可以用來生成文本、圖像、音樂等，也可以用來做自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU）和自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）等任務。
生成式 AI 有什麼用途？
生成式 AI 的用途非常廣泛，它可以用來創造各種形式的內容，如文章、故事、詩歌、音樂、圖畫、影片等，這些內容可以用於娛樂、教育、研究、商業等不同的領域和場景，以下是一些生成式 AI 的具體應用範例：
- 文本生成：生成式 AI 可以學習一個大量的文本數據，然後根據給定的主題或提示，生成一篇新的文章。這可以用來寫新聞、廣告、小說、評論等。例如，ChatGPT 就是一個使用 AI 來產生文字的技術。它可以根據使用者的輸入，生成一段有意義且流暢的回答，就像是一個真人在對話一樣。
- 圖像生成：生成式 AI 可以通過學習一個大量的圖像數據，然後根據給定的描述或示例，生成一個新的圖像。這可以用來創造虛擬人物、風景、商品等。例如，midjourney 就是一個使用 AI 來產生圖像的技術。它可以根據使用者給出的文字描述，生成一個對應的圖像，就像是一個數位畫家一樣。
- 音樂生成：生成式 AI 可以學習一個大量的音樂數據，然後根據給定的風格或旋律，生成一首新的歌曲。這可以用來創作音樂、配樂、歌詞等。例如，OpenAI 的 Jukebox 就是一個使用 AI 來產生音樂的技術。它可以根據使用者選擇的歌手、風格和歌詞，生成一首原創的歌曲，就像是一個音樂製作人一樣。
- 影片生成：生成式 AI 可以學習一個大量的影片數據，然後根據給定的腳本或素材，生成一個新的影片。這可以用來製作動畫、廣告、紀錄片等。例如，Synthesia 就是一個使用 AI 來產生影片的技術。它可以根據使用者輸入的文字和選擇的演員，生成一個說出該文字的影片，就像是一個影片製作人一樣。
- 程式碼生成：生成式 AI 可以學習一個大量的程式碼數據，然後根據給定的需求或說明，生成一段新的程式碼。這可以用來編寫軟體、網站、遊戲等。例如，GitHub Copilot 就是一個使用 AI 來產生程式碼的技術。它可以根據使用者輸入的自然語言或部分程式碼，生成符合邏輯的完整程式碼，就像是一個程式設計助理一樣
生成式 AI 的優點和缺點
生成式 AI 有很多優點，例如：
- 提高創造力：生成式 AI 可以幫助人們發揮創造力，提供新的靈感和想法，讓人們能夠創造出更多的優質內容。
- 提高效率：生成式 AI 可以幫助人們節省時間和精力，自動化處理繁瑣和重複的任務，讓人們能夠專注於更高層次的工作。
- 提高品質：生成式 AI 可以幫助人們提高內容的品質和準確性，通過學習大量的數據，避免錯誤和偏見，並適應不同的需求和場景。
生成式 AI 也有一些缺點，例如：
- 引發道德問題：生成式 AI 可能會被濫用或操縱，用於製造假新聞、深度偽造、抄襲等不良行為，影響社會的真實性和信任度。
- 引發法律問題：生成式 AI 可能會涉及版權、隱私、責任等法律問題，例如誰擁有 AI 生成內容的版權？AI 生成內容是否侵犯了他人的隱私？AI 生成內容出現問題時，誰應該承擔責任？
- 引發技術問題：生成式 AI 需要大量的計算資源和數據來運行，可能會面臨成本、安全、可靠等技術問題，例如如何保護 AI 的數據不被竊取或竄改？如何確保 AI 的運行不會出現故障或錯誤？
生成式 AI 的未來趨勢
生成式 AI 是一個快速發展的領域，它有著無限的可能性和潛力。隨著技術的進步和應用的擴展，我們可以預見到以下幾個未來趨勢：
- 更普及：生成式 AI 將會變得更加普及和易於取得，不再是少數專業人士或企業的專利。更多的人將能夠使用生成式 AI 來創作內容，更多的領域將能夠受益於生成式 AI 的協助。
- 更多元：生成式 AI 將會變得更加多元和豐富，不再局限於特定的形式或風格。
- 更智能：生成式 AI 將會變得更加智能和自主，不再只是人類的工具或複製品。
生成式 AI 的學習資源
如果你對生成式 AI 感興趣，想要學習更多的知識和技能，你可以參考以下的學習資源：
- 書籍：《AI 生成時代》（The Age of Generative AI），由微軟首席技術長 Kevin Scott 著，介紹了生成式 AI 的概念、發展和應用，並提出了一些關於未來的思考和建議。
- 課程：《生成式 AI 創新學院》（Generative AI Innovation Academy），由 1111GPT.com.tw 提供，是一個可以幫助你學習生成式 AI 的線上平台。它提供了最新、最全面的 AI 知識和實戰案例，讓你能夠成為一個 AI 創作者。
- 工具：ChatGPT、midjourney、GitHub Copilot 等，都是一些可以讓你體驗生成式 AI 的實用工具。你可以通過它們來生成文字、圖像、程式碼等內容，並發揮你的創造力。
總結
生成式 AI 是一個令人興奮的人工智慧領域，它可以讓電腦自動創造新的內容，並幫助人們提高創造力、效率和品質。它也有一些挑戰和問題，需要我們謹慎和負責地使用它。它是一個快速發展的領域，有著無限的可能性和潛力。我們可以通過學習更多的知識和技能，來掌握這個領域的趨勢和機會，並在「AI 創作時代」中另謀高就。