生成式 AI 基礎

生成式 AI（GenAI）是 AI 最新的一種子型別，它廣泛地描述了機器學習 (ML) 模型或演算法。GenAI 正在重塑創造力和創新的格局。大家可能都瞭解ChatGPT，但您是否想過它是如何像人類一樣聊天的呢？這都要歸功於生成式 AI。這項智慧技術充當 ChatGPT 的大腦，使其能夠像真人一樣生成回覆。因此，當您與 ChatGPT 聊天時，您實際上是在觀察生成式 AI 的強大功能。

在本章中，我們將概述生成式 AI，以及它的演變過程、用例、優勢和侷限性。

傳統 AI 與生成式 AI 的區別

顧名思義，生成式 AI 會生成新的文字、音訊、影片或任何其他型別的內容。它從現有的訓練資料中學習模式，並生成新的、獨特的輸出，這些輸出類似於真實世界的資料。

儘管 AI 和 GenAI 之間存在層級關係，但它們的目標和方法卻有所不同。下表描述了傳統 AI 和生成式 AI 之間的區別：

生成式 AI 的用例

• 內容生成 - 它可以建立文章、部落格和其他型別的內容。
• 聊天機器人和虛擬助手 - 您可以使用生成式 AI 實現用於客戶支援和服務的聊天機器人。
• 深度偽造的建立 - 生成式 AI 可用於透過應用深度偽造來模仿個人。
• 文字摘要 - 您可以使用它來建立複雜報告或任何其他型別的通訊的簡潔易讀的摘要。
• 程式碼生成 - 其功能可用於編寫、理解和除錯任何程式碼。
• 獨特藝術創作 - 您可以使用生成式 AI 以特定風格建立逼真的藝術作品。
• 音樂創作 - 您可以使用生成式 AI 以特定的風格或音調創作音樂。

生成式 AI 的優勢

我們上面已經看到，生成式 AI 可以應用於許多業務領域。讓我們看看實施生成式 AI 的一些好處：

• 它自動化了內容寫作過程。
• 它減少了回覆電子郵件的工作量。
• 它提高了對技術問題的響應能力。
• 它簡化了內容建立過程。
• 它建立了個人逼真的表示。

生成式 AI 的侷限性

以下是在使用生成式 AI 應用時需要考慮的一些侷限性：

• 缺乏來源驗證 - 它並不總是驗證內容的來源。
• 倫理問題 - 生成式 AI 內容（如深度偽造）可能會被濫用。
• 過度強調連貫性 - 由於過度強調連貫性，它可能會生成有偏差的輸出。
• 創造力問題 - 有時，生成式 AI 難以生成真正有創意的輸出。
• 微調複雜性 - 將模型微調以適應特定任務可能具有挑戰性。
• 依賴訓練資料 - 輸出取決於訓練資料的質量。