生成式 AI 是什麼？
生成式 AI 是一種人工智慧的形式，可根據從提示中提取的標準，來分析大型資料集，進而創作具有相同模式和結構的新內容（包括文字、圖像、視訊、音訊和程式碼）。GenAI 模型持續訓練或從可用資料中學習，為終端消費者提供持續演進的新回應。
各行各業 都在使用生成式 AI 解決方 案，激發創造力、改善商務流程、提供較佳體驗，並為決策提供資訊。每天都有新的應用案例成為頭條新聞，世界各地的組織都在想方設法將 GenAI 用於實際操作，並掌握它改變局面的價值。
然而，思想領袖也注意到了針對使用 GenAI 嚴重且合理的擔憂，包括工作流失、隱私問題、潛在的錯誤訊息和道德困境。因此，企業在探索及實施生成式 AI 解決方案時，必須有意識地努力了解和降低風險，這點至關重要。
GenAI 優勢
GenAI 的價值實現是通過個人和企業利用它生成的內容，來改善日常生活並實現目標：
- 個人化：生成式 AI 可根據個人喜好和需求，用於個人產品、服務和體驗。例如，在 醫療保健領域，GenAI 可根據病患的病史和測試結果，協助生成個人化治療計畫。金融組織可利用這項技術，根據市場資料與客戶偏好生成投資建議。
- 改善客戶服務：生成式 AI 可自動執行重複性工作，提供更有效率效能的客戶服務。這可以幫助客戶更快獲得解答，更輕鬆解決問題。
- 增加創造力：生成式 AI 可根據模式和偏好，打造新的獨特內容，例如音樂、藝術和寫作。例如，在零售領域，GenAI 可協助為面向客戶的電子商務網站，生成商品說明和影像。
- 改善無障礙環境：生成式 AI 可讓身障人士更容易使用商品和服務，例如生成影片字幕或將文字轉換為語音。
- 提升效率：生成式 AI 可自動重複耗時的工作，例如資料輸入、文件審核和語言相關工作。這有助於組織和客戶提高生產力，並更輕鬆實現目標。例如，在運輸和物流領域，GenAI 可用來根據流量資料和客戶偏好，生成送貨時間表進。
- 更好的決策：生成式 AI 可根據大量資料，生成深入解析和建議，讓個人和企業更輕鬆做出明智的決策。例如，在製造業，組織可利用 GenAI 根據現有商品和客戶偏好，生成新產品設計的創意。
- 全新的興奮體驗：生成式 AI 可打造全新的興奮體驗，例如虛擬和擴增實境，如果沒有這項技術，這些體驗就不可能實現。
GenAI 如何運作
為任何用例實施生成式 AI 解決方案都需要資料科學家和開發者勞心費力。這是因為 GenAI 的實現是依賴大量資料集和複雜訓練的 AI 演算法。這項技術是建立在語言 AI 和自然語言處理（NLP）的基礎上，並與其結合部署，使其得以處理和理解人類語言。GenAI 與 NLP 結合，能夠瞭解使用者提示，產生恰到好處的回覆，無論是文字、影片、影像或音訊。
生成式 AI 解決方案利用稱為大語言模型 (LLM) 的 AI 系統，採用深度神經網路來處理和生成文字。系統接受了大量資料的訓練，致力於找出相似資料類型和資訊之間的共通性，以創作和提供新的一致性輸出內容。
LLM 採用 Transformer 架構，以並行方式處理輸入序列，相較於傳統類神經網路，效能與速度獲得了改善。此外，資料科學家和主題專家輸入的內容，也為模型訓練提供了資訊，協助指導演算法學習，引導演算法產生更準確的輸出。
為了實現 GenAI 解決方案，企業可以從頭開始訓練 GenAI 模型，也可以選擇根據特定需求，進行微調的預訓練模型。舉例來說，可以依照組織客群基礎與商業模式的特定屬性，訓練 GenAI 聊天機器人演算法。或者，可以進一步專業化或微調旨在產生內容行銷文本的模型，著重在特定行業和受眾。特定領域的模型也正如雨後春筍般快速出現。相較於更大型的模型，這些模型訓練時使用的資料集更小，也更具針對性。初步結果顯示，如果使用精心挑選的資料訓練，這些小型模型能夠複製大型模型的準確性。
開發人員還可以使用檢索增強生成（RAG）， 在推理過程中使用向量資料庫中的最新、專有和機密資料，來補充預訓練模型。簡化了自訂和更新，並實現生成資訊歸屬的來源。
以下為三種常見 GenAI 模型概述（可能涉及較高深的技術細節）：
- 生成式對抗網路（GAN）：涉及兩個同時訓練的神經網路，生成器和判讀器。生成器建立新的資料實例，而判讀器根據一組真實資料對其進行評估。生成器的目標在於產生與真實資料無從區分的資料，而判讀器的目標在於正確地區分兩者。隨着時間推移，生成器會改善，生成越來越逼真的資料。
- 變分自編碼器（VAE）： 結合了神經網路和機率建模的原理，透過編碼和解碼過程產生新的資料實例。VAE 模型首先將輸入資料壓縮為其特徵的簡化表示。然後，解碼簡化版本，嘗試將輸入資料重建為原始形式。透過這個過程，VAE 可以學習資料的基本特徵和參數，幫助其產生更逼真且可自訂的輸出。
- Transformer 模型：生成式預訓練轉換器（GPT）這類模型可生成高度連貫且情境相關的文字。這些模型最初是為自然語言處理任務設計，在大型資料集上進行訓練，可以完成文字提示、翻譯語言、回答問題，甚至產生創意寫作。
在生成過程中，可以採用各種策略，平衡輸出的創造力和連貫性。目前的研究目標是讓這些模型更加透明、減少偏見並提高事實準確性。此外，也朝向可同時處理多種資料類型（例如文字、影像和音訊）的模型發展。
如何使用 GenAI
企業如何應用 GenAI 取決於其尋求解決的業務挑戰。
文字生成
也許 GenAI 最常見的用途是文字生成，這個由大型神經網路支援的技術，可理解並創作類人類的文本。文字生成已經存在數十年，但在過去幾年出現可觀的發展趨勢。熱門用途包括聊天機器人、行銷內容、語言翻譯服務、摘要工具、客戶支援回應和業務報告。如果專案需要任何形式的寫作，組織可以選擇探索文字生成作為創作流程的一部分。
影像、影片、語音和音樂生成
GenAI 以數百萬張現有圖像的海量資料集為基礎，可以學習模式，然後根據文字提示中包含的標準創作出新的原生圖像。廣告、遊戲和產品設計公司利用這項技術，快速探索和拓展創意概念，並加速原型流程。
組織也使用 GenAI 製作影片和語音。無論是為現有影片生成額外的幀、創建全新的場景，還是操縱或新增語音或音訊，在許多情況下，使用 GenAI 完成這些任務所節省的時間和成本都極具吸引力。
GenAI 也可以創作音樂，它利用經過大量音樂資料庫訓練的神經網路，來學習音樂的結構、風格和情感。音樂是高度主觀的，因此聽眾是否喜歡成果，取決於個人喜好，就像人類創作的音樂一樣。
代碼生成
GenAI 可藉由現有的程式碼庫和文件學習模式，來生成程式碼，進而提升開發人員生產力。這項技術可以根據自然語言提示或規格生成函數、類別或完整程式。許多組織使用 GenAI 來加速軟體開發、自動化日常編碼任務並協助調試，同時尋找適當的人工監督，確保品質、安全性以及符合專案要求。
聊天機器人
快速、高效且實用的客戶服務是任何組織不可妥協的要求。這就是為什麼如此多的公司正在實施動態和智慧的對話式 AI 模型，讓客戶可以透過文字或語音進行互動。GenAI 透過理解和生成類人類文本回應，以支援聊天機器人。除了客戶服務，AI 聊天機器人還可以協助行銷工作，並支援內部溝通。它們也可以整合至網站、通訊應用程式或語音助理。
資料增強
使用 GenAI，開發人員可以建立合成資料來增強機器學習 和深度學習模型的訓練資料集，或幫助提升模型效能和普及性。這項技術可生成圖像、文字或其他資料類型的 AI 變體，協助擴充有限的資料集。
GenAI 的挑戰
與大多數新興且不斷發展的技術一樣，實施和使用生成式 AI 同樣面臨挑戰。原則上，決策者應該意識到資料安全和隱私風險、運算資源和費用，以及道德和社會影響，包括傳播錯誤訊息的可能性。
用例的特定挑戰
每個生成式 AI 用例都有自己的挑戰：
- 文字生成：儘管每天看似都有令人難以置性的進步，但文字生成仍絕非萬無一失。因此關鍵在於，由真人監督整個過程，確保生成內容的準確性和適當性，並在許多情況下，為 GenAI 技術創建的初稿提供原創、深思熟慮且有價值的想法和語言。
此外，出於創作和法律原因，組織應該實施負責任地使用文字生成的指南，解決潛在偏見，並在發佈 AI 生成內容之前對其進行驗證。 - 影像、影片、語音和音樂生成：與文字生成一樣，使用 GenAI 創作圖像時也存在風險和潛在問題，特別是在創意、真實性和智慧財產權方面。才華橫溢的人類設計師不僅需要有效地提示 GenAI 工具，還要審查、完善和客製化由技術生成的圖像。
GenAI 影片和語音的潛在挑戰包括重大道德風險，從無心之失到深度偽造。因此，GenAI 視訊和語音應負責任地使用，最好由遵守正式品牌準則和組織監督的專業人士使用。
使用 GenAI 創作音樂時，組織應注意到，音樂家已經創作、表演和分享歌曲、聲音和節奏數千年，可以說他們為創造過程和結果帶來獨特的人類優勢。 - 聊天機器人：由於 GenAI 聊天機器人可以全天候處理日常查詢，因此有助於人類騰出時間來處理更複雜的問題。但與實施其他 GenAI 一樣，該技術的實現也有其限制。組織應確保必要時提供人工支援。此外，有效的實施需要根據使用者互動和意見回饋，持續監控和完善。
- 資料增強：除了實用效益，資料增強還有助於減少資料集中的偏差，並使模型更加穩健。然而，組織必須確保合成資料準確代表實際情境，並且不會引入新的偏見或錯誤。
負責任的 AI 考量
AI 創新領域的領導者正攜手合作致力於負責任的 AI 實務，以降低這些風險，同時最大限度地提升該技術為社會帶來的好處。負責任的 AI 關鍵屬性包括：
- 以安全、值得信賴和合乎道德的方式開發、評估和部署 AI 系統，確保多元化團隊打造包容的人工智慧。
- 尊重人權、實現人工監督、要求透明度和可解釋性，並致力於安全、可靠、個人隱私、公平和共容以及環境永續性。
- 堅持並歸因於強大的內部和外部治理。
- 參與多方利害關係人研究和協作計畫，協助減輕所有人在負責任的 AI 開發上的負擔。
GenAI 的未來
樂觀與活力正在推動世界各地的組織，研究生成式 AI 解決方案，提升效率並推動新的商機。展望未來，我們很可能會從科學研究到設計等領域看到新的應用實現：
- 決策過程將透過 AI 生成的場景和預測得到增強，幾乎可為各行各業提供有價值的深入解析。
- 產品設計和原型製作流程將變得更加高效和創新，加速上市時間。
- 聊天機器人和虛擬助理將不斷發展，處理更複雜的互動，改善客戶服務和內部支援。
- 大規模的個人化內容創作可能會徹底改變行銷和客戶參與策略。
這些可能性既令人興奮又無可估量。然而，組織需要開發健全的道德人工智慧架構和治理結構，確保負責任地使用，並且必須調整工作流程，提升員工技能，以創新並利用廣泛且不斷增加的機會。