生成式AI已潛入企業與個人身活
本月初，管理顧問公司麥肯錫（McKinsey & Company）的報告顯示，全球有超過7成的企業和組織採用AI技術。其中65%的受訪者表示，他們的公司已定期使用「生成式AI」，而這個比例是2023年的兩倍。
事實上，不論是否為企業用戶，能創造出全新內容，包含文字、圖片、音樂的生成式AI，都能帶來許多好處和效益，從個人旅遊規劃到商業廣告製作，生成式AI都幫得上忙。
市面上的生成式AI模型不斷推陳出新，每一次都引發話題，究竟這可能讓你我的生活與工作方式產生巨變的技術為何？而它又有哪些發展挑戰呢？
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什麼是生成式AI？
生成式AI（Generative AI，或稱GenAI），會利用用戶輸入的各種提示（prompts）來生成全新的內容，包括文字、圖像、影片、聲音、程式碼等。這種AI技術透過訓練，學習網路上已經存在的文字與圖像，並逐漸演進，模仿既有的行為或素材。
生成式AI主要靠深度學習模型來運作，而這些模型的基礎則是神經網路。 想像生成式AI是一位大廚，而神經網路則是他的廚房工具箱。這位大廚需要根據客人提供的口味偏好（prompts）來調配出菜餚。
這裡的「工具箱」裡裝滿各式各樣的工具，這些工具就代表神經網路中的各層，且各有特定功能。例如第一層是簡單將食材洗淨和切割；第二層是調味，根據以前的經驗（以往的數據）來判斷哪些香料最適合這些食材；最後一層則負責將這些成分混合、烹調，最終呈現出符合客人喜好的一道精緻菜餚。
深度學習模型就是透過神經網路來學習數據的特徵和模式，這些模型能從大量數據中自動學習和改進。
因此在生成式AI的應用中，這些深度學習模型可以識別數據中的模式，例如在處理圖像時識別顏色、形狀等特徵。還有最重要的「生成新內容」，就是以學習到的模式和結構為基礎，創造出全新的圖像、文字等，讓內容看起來像是真實存在或由人類創造，但卻是前所未見的。
生成式AI主要靠深度學習模型來運作，而這些模型的基礎則是神經網路。
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生成式AI的優勢與挑戰
優勢一：內容創作自動化
生成式AI能自動創作內容（品質優劣會因指令、模型以及個人喜好而異），大大降低人工創作的時間和成本，讓個人或企業用戶都能更高效地產出。例如，新聞業者可以使用生成式AI撰寫報導、整理資料，設計師則可以利用AI生成的圖像進行靈感創作。
優勢二：創新與創造力
生成式AI能夠刺激各式各樣的創意，例如藝術家用AI生成獨特的藝術作品，而且超乎以往的想像。AI音樂家則可打造出新的音樂曲目，突破想像力的界線。甚至是公司的行銷企劃，也可以使用生成式AI規劃出不同的新方案吸引用戶。
生成式AI可以自動創作內容，大大降低人工創作的時間和成本，讓個人或企業用戶都能更高效地產出。
挑戰一：資料偏見與倫理問題
雖然生成式AI容易上手且效果驚人，但其實它們的訓練數據，可能會包含偏見和不準確的訊息。這對於某些敏感應用，如醫療診斷和法律決策等，可能會引發嚴重後果。此外，生成式AI的應用還涉及倫理問題，如隱私保護、數據安全和智慧財產權等。
挑戰二：假訊息和深度偽造（Deepfake）的出現
生成式AI的使得假訊息和深度偽造更加普遍且難以識別，這對社會的穩定和訊息可信度會構成威脅。假新聞和假影片經常被用來誤導民眾，從操縱輿論、干預選舉甚至是用來「犯罪」都有可能發生。
挑戰三：計算資源與能源消耗
生成式AI模型的訓練和運行需要大量的計算資源和能源，這對於環境保護和永續發展來說是個挑戰。隨著模型規模不斷增大，如何降低能源消耗、提高計算效率將是急需解決的問題。
生成式AI作為一項革命性技術，擁有改變世界的巨大潛力。未來，隨著技術不斷進步和深入應用出現，企業和開發機構也都需要積極應對生成式AI引發的挑戰，打造「負責任」與可持續發展的生成式AI將會是關鍵課題。
資料來源：Coursera、TechTarget、Mickinseys
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