生成式AI是什麼？概念、工具應用全解析，洞察產業影響與未來挑戰
AI是現在不可忽視，且必須跟進的話題與趨勢，但你知道什麼是生成式AI嗎？生成式AI工具的應用幾乎已滲透到各行各業，有人利用它加強工作效率，也有人害怕被它取代，但唯一可以確定的是，如果你能深入且全面地去了解生成式AI，就能妥善運用。因此本文從概念、主流工具到產業應用等，讓生成式AI成為你工作與生活上的得力助手。
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何謂生成式AI？基本概念與工具應用說明
生成式AI (Generative AI)，白話來說就是由AI人工智慧生成創造出的內容，其方式是生成器與鑑別器不斷利用海量的數據訓練，分析數據並學習模式後產出。如同人的腦神經，生成式AI也能多層次地處理信息，並根據指令生成出相對應的文字、圖片、影片等內容。
因此當生成式AI數據資料累積的越多，演算法不斷提升之下，生成式AI也會隨之優化，降低假信息產出，使內容更完整。而這樣的技術工具，目前已有許多模型，並且已被運用在各個產業，以提高效率。
主流生成式AI有哪些？3種工具應用與概念介紹
生成式AI工具目前已有許多模型，而不同的模型有不同擅長的任務，例如：生成文字、圖像、程式碼和音樂等，使用者可以根據需求，選擇對應的生成式AI工具應用，以目前來說，最主流的生成式AI工具有以下3種：
✔️ChatGPT
由OpenAI開發的生成式AI聊天機器人，雖然是以文字互動，但GPT可以使用自然對話方式，理解指令並生成流暢語句。只要輸入文字指令，GPT就能以你問我答的方式，將文字企劃、圖片、程式碼等，以模擬真人的語氣，清晰迅速的產出，多樣性和靈活性相當高。不過某些知識性的輸出，因為數據不足而會與事實有落差，在使用上建議仍需多方面求證。
✔️Claude
過去人們總擔心AI可能侵犯隱私或威脅人類等倫理問題，但Anthropic在訓練Claude的過程中，因為遵循了合憲人工智慧原則，是款相當注重安全性和道德的AI助手。同樣是模擬人類語言，能以自然的方式互動，除了各種文字編輯、撰寫程式，也能解決專業技術與領域的複雜問題。因為有著高道德標準與社會責任，因此也吸引了教育、客服等重視專業的行業使用。
✔️Stable Diffusion
僅需要輸入文字，並敘述想要的風格和細節，就能快速幫你生成出高品質且逼真的圖像、動畫、影片，還可用於圖像生成、內部補繪與外部補繪等功能，具有很高的開放性與靈活性。另外使用時Stable Diffusion不會收集與使用相關的信息，相當注重隱私，因此是許多創作者愛用的生成式AI工具。
生成式AI對哪些產業會造成較大的影響？
生成式AI工具可應用的範圍廣泛，已不侷限於科技業運用，各種行業也開始導入，並積極嘗試讓生成式AI與工作結合，尤其對以下幾個產業來說，更在降低成本、提高效率上，直接或間接產生了或大或小的影響。
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媒體與娛樂
生成式AI可自動生成新聞稿、劇本、歌曲或文章，甚至生成虛擬圖片、影片、故事、音樂、遊戲、人物等，也能用於分析熱門主題，幫助編劇和作家獲得靈感，並提高創作效率，為使用者創造更新穎難忘的娛樂體驗。
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客戶服務
生成式AI聊天機器人，已進化到可以用自然擬人的語調回應問題，所以需要全天候提供服務的行業，就可透過生成式AI回覆問題，並做即時的處理，進而提升客戶的滿意度並減少人力成本。
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教育領域
生成式AI能針對課程與學生屬性，生成個性化的教材、試卷、講義、文稿等內容，讓學生更樂於學習並理解知識，幫助老師和學生更有效率地完成教學和學習。
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市場營銷
從內部來看，生成式AI可分析數據、營銷，判斷消費者可能的行為模式，並優化行銷方式；對外來看，生成式AI可以生成產品描述、廣告文案或社交媒體內容，並根據市場趨勢和消費者行為自動調整行銷策略，為品牌塑造出更好的形象。
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設計與藝術
有了DALL-E這類的生成式AI，當設計藝術者缺乏靈感創意時，就可以用文字描述，生成作品，或是轉換風格，提高創作效率。
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金融服務
可24小時待命，回應客戶需求，並且能根據客戶喜好與行為數據，開發出更符合客戶需求的金融產品。並且可進行大量數據的快速分析，幫助識別異常交易減少詐騙行為，並協助分析師分析報告、財務預測等風險評估，以做出最佳決策，也能根據客戶的喜好與行為數據，開發出更符合客戶需求的金融產品。
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醫療健康
生成式AI工具可從大量藥物數據中，篩選出有最佳療效和最低副作用的組合，甚至模擬臨床試驗等，透過人機協作，為許多的疾病治療帶來一線曙光。另外也可協助病歷報告與醫學研究生成，加速研究的進程。
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汽車與製造
可根據產品需求優化汽車與製造業的零件、內部結構，或找出最適合的材料等，以降低不良率並提高生產效率，同時也可模擬分析出多種設計方案，讓外型擁有最佳設計。
生成式AI未來可能面臨的挑戰＆可能的發展方向
能幫助到各產業，滿足多元需求的生成式AI，在逐漸普及與發展的同時，該如何妥善運用，並改善現有缺點，是對人工智慧抱有期待的我們，應該都要去了解的課題。
－ 生成式AI面臨的挑戰 －
1. 數據隱私與安全
產出的數據是否侵害了他人隱私？生成式AI的數據在未經同意下被取用，可能會洩露了敏感資訊或構成隱私的侵犯。未來在工具的訓練過程中，應加入隱私技術，或制定相關法律法規，以保障數據的隱私與安全。
2. 偏見與公平性
生成式AI是利用大量數據來進行訓練與判斷，如果數據本身存在有偏見或誤差，也會使生成的資料有錯，甚至出現不公平或歧視性的內容，因此該如何辨別真假與維持公正的回應，也是未來生成式AI需要改進的重點。
3. 內容質量控制
生成式AI雖能快速生成內容，但質量不一，甚至有時候還會出現邏輯不一致或自相矛盾的情況，因此生成後，必須再次確保內容的準確性和適用性。如果未來生成式AI的數據庫能篩選出高品質的數據，也能改善此一狀況。
4. 倫理與責任
生成式AI討論最多的一個議題之一，就是倫理與責任的問題了，該如何杜絕假新聞和深偽技術，可以更放心的使用？未來開創生成式AI工具者，都應該建立起相關的法律法規和倫理規範。
5. 知識產權
生成式AI目前並無明確的版權法律框架，所以該如何保護數據隱私，以及如何釐清知識產權歸屬，以避免法律糾紛，是在使用上也需要特別留意的問題。
－ 生成式AI未來可能的發展方向－
✔️增強人機合作
生成式AI可以克服人類在身體上的限制，像是快速處理大量數據，可感知到紅外線等能力，而人類則是擁有無限的創造力與靈活性，若是兩者相輔相成，就能補足缺陷與不足，讓生成式AI以並非完全取代人力的方式，提高生產力。
✔️改進算法與模型
隨著技術進步，可以想見未來生成式AI，如果持續不斷的優化改進，將會出現更高效、更智能的生成式AI工具，並生成出更高品質的內容。
✔️多模態生成
可一次多功處理文字、影像、音訊的多模態生成，是生成式AI演進的趨勢，使用者可以期待未來將有更廣泛的場景可應用。
✔️自動化內容審核
研發出自動化的監控和審核機能，讓內容都能在通過合規性，以及合乎倫理下再產出，以達到保障隱私與安全的標準。
✔️可持續性與環保
可別以為生成式AI與環境無關，生成式AI需要大量的計算過程，如果能找到更節能的計算方法，就能有效減少碳足跡，讓科技與環境保護達到共生的目的。
生成式AI的應用為個人和企業提供更高效的工具，也是不可擋的趨勢。而我們都必須找到與生成式AI共存的方式，並善用它為我們創造更高的價值。Netron網創資訊是全方位一站式的雲端顧問服務公司，身為AWS進階合作夥伴，以及擁有每人都有數張證照的專業團隊，能幫助你精準運用這些資源，讓企業與使用者在數位時代中，得到最大的效益。
