生成式 AI 的完整概念
生成式 AI 能夠做到其他 AI 無法做到的事情 - 創造新的、獨特的內容。若要協助評估生成式 AI 如何最符合您的 AI 策略，請了解其功能、應用及影響與預測式和其他 類型的 AI 的比較。
生成式 AI 和其他類型的 AI
探索生成式 AI 與預測式以及其他類型的 AI 不同之處，以及其獨特優勢。
主要重點
- 生成式 AI 的創意能力標誌著 AI 技術的重要發展。
- 預測式 AI 會分析資料以預測結果，而生成式 AI 則會產生文字、影像、程式碼及其他輸出。
- 生成式 AI 和其他 AI 技術在產業之間具有廣泛的應用，包括財務、醫療保健和行銷等商務功能。
- 未來，生成式 AI 與其他 AI 模型之間將會進行更深入的整合。
- Microsoft 提供的六個以人為中心的做法，可協助組織以負責的方式開發及使用生成式 AI。
什麼是生成式 AI?
生成式 AI 會使用深度學習(可處理複雜工作與大型資料集的一種精密機器學習 (ML) 形式) 來建立新內容以回應簡單的自然語言提示。就像廚師會烹調獨特的菜餚、音樂家會創作歌曲、作家會寫故事一樣，生成式 AI 具有創意與創新性。
生成式 AI 是 AI 的子集，它指的是任何可以使用 ML 模型來識別並模擬所收集資料的模式，以執行類似人類工作的任何系統或機器。透過持續的意見反應迴圈，系統或機器會逐漸改善其效能。
從自動化例行作業到個人化客戶體驗，組織逐漸依賴商務用 AI 來提升效率、推動創新，以及打造競爭優勢。不過，AI 領域包含以不同方式運作的多種技術。
無論是文字、影像、音樂還是程式碼，生成式 AI 產生新輸出的能力，都代表 AI 技術的重要進展。它在短時間內，為不同產業的組織開啟了無限的可能性。
預測式和其他 AI 可以做什麼?
每種類型的 AI 都有特定用途，可滿足不同的業務需求。了解每種類型對貴組織可以和無法執行的工作，好讓您發揮最大的潛力。以下是一些常見的 AI 類型：
傳統 AI 會自動化並最佳化特定工作。由於它依賴於具有預先定義規則和演算法的 ML 模型，因此最廣泛地應用於製造業或資料處理等對效率和精確度要求極高的重複性工作。傳統 AI 包含預測式 AI 和交談 AI。
預測式 AI 會根據歷史資料的分析來預測結果。它可以分析過去的行為、偵測模式，以及以高正確性預測未來的結果。預測式 AI 是財務、醫療保健、製造和行銷的基礎。
交談式 AI 會支援聊天機器人和虛擬助理，透過文字或語音介面促進人類與機器之間的自然語言互動。交談式 AI 依賴 ML 模型和自然語言處理 (NLP) 來理解自然語言，並產生類似人類的回應。
是什麼讓生成式 AI 與眾不同?
以下生成式 AI 與其他形式 AI 的比較進一步突顯了生成式 AI 的運作方式，以及其創造性、適應能力與更具分析性、特定任務的 AI 類型形成對比。。
生成式 AI 與傳統 AI
傳統 AI (也稱為窄型或弱式 AI) 以規則為基礎，最適合執行預先定義的工作，例如自動化工作流程或根據固定演算法做出決策。它通常會使用受監督的學習技巧進行訓練。生成式 AI (也稱為創意或強式 AI) 會產生獨特的輸出，然後根據人類的指引和校正來進行微調。它通常會使用不受監督的學習技巧進行訓練。
生成式 AI 與預測式 AI
預測式 AI 會根據現有資料和趨勢的分析來預測未來的結果。生成式 AI 能超越預測，創造不受現有資料限制的全新內容。例如，生成式 AI 可以建立行銷活動，而預測式 AI 則可預測活動的成功。
生成式 AI 與交談式 AI
交談式 AI 能理解自然語言，並產生模仿人類語音的回應。生成式 AI 的範圍較廣，除了文字之外，還能建立各式各樣的其他內容類型，包括影像、音樂、語音模仿、影片和產品設計。
每個 AI 類型有什麽使用案例?
生成式 AI、預測式 AI 和其他類型的 AI 在各種產業和商務功能上都有廣泛的實用應用。以下是如何使用不同類型 AI 的一些範例：
生成式 AI 的應用包括:
- 跨產業: 協助員工進行日常工作，例如摘要電子郵件、產生簡報，以及呈現深入解析。
- 工程: 產生合成資料以分析不同條件下的刺激。
- 醫療保險: 為藥物發現設計新分子。
- 產品設計: 製作新產品的原型，並創造創新的視覺效果設計。
- 軟體開發: 協助撰寫程式碼，並自動化重複的程式設計工作。
- 電動遊戲: 建立故事、人物、圖形和音效。
- 金融: 預測股票表現、信用評分及經濟趨勢。
- 行銷: 產生預測客戶喜好設定和最佳化行銷活動所需的客戶深入解析。
- 零售: 協助需求規劃和庫存預測。
- 製造: 監視供應鏈中斷，並預測設備故障。
- 裝配線生產: 使用 AI 引導的機器人執行精確動作。
- 汽車: 允許駕駛人透過語音助理與汽車資訊娛樂與瀏覽系統互動。
- 商務自動化: 以最少的人為介入處理像是資料輸入或發票處理等一些日常工作。
- 客戶服務與支援: 透過 AI 驅動的聊天機器人提供全天候協助。
- 零售: 透過提供個人化建議來增強購物體驗。
AI 決策簡報
取得 2025 年 AI 決策簡報
閱讀來自 Microsoft 和 AI 領導者的專家觀點，以深入了解如何引領 AI 平台轉移。
公平性
AI 系統應防止可能導致不平等對待和歧視某些群體的偏見。它們應該為身處類似情況 (例如就業機會) 的所有使用者產生相同的輸出。
可靠性和安全
確保 AI 系統可靠且安全地工作，有助於建立信任並防止傷害。AI 系統應該在各種條件下一致且準確地執行，並持續防範錯誤和網路攻擊。
隱私權和安全性
AI 系統應支援使用者的權益，保護個人和機密資訊以避免未經授權的存取。系統也必須主動識別並補救一系列其他網路威脅，包括惡意程式碼和拒絕服務。
包容性
AI 系統的設計應該能賦予各種不同使用者能力並讓不同的使用者參與。包容性設計做法可解決潛在的排除障礙，並支援建立所有人都能存取的體驗。
透明度
組織應該提供其 AI 系統如何運作和做出決策的清楚說明。透明度可促進理解和信任，並協助使用者識別並解決任何可能的問題。
問責性
AI 系統以及開發及部署它們的人員應該對其動作和決策負責。這需要組織建立流程與機制，以監督負責任 AI 並解決任何負面影響。
生成式 AI 的光明未來
作為下一波 AI 驅動的企業轉型與創新的關鍵角色，生成式 AI 有望繼續重塑組織的運作方式以及與客戶互動的方式。
尋找下列趨勢：
ML 模型的持續改進將包括更聰明的訓練演算法、自我監督的學習，以及模型架構和訓練的其他進展。這將會產生更高品質的輸出，以及更直覺的使用者體驗。
生成式 AI 與其他類型的 AI 的互補可增強系統功能並提升效率。例如，針對產品開發，組織可以使用預測式 AI 來識別未來的市場需求、使用生成式 AI 來建議符合這些需求的新產品，和使用交談式 AI 來收集客戶的意見反應，以持續精簡產品設計。
生成式 AI 與其他類型的 AI 的深入整合可加強複雜決策的制定和解決問題的流程。例如，針對客戶服務，結合 NLP 與生成式 AI 的聊天機器人或虛擬助理，可以根據使用者需求、情緒和內容即時分析，動態建立智慧又個人化的回應。
對負責任 AI 的重視程度將會提高。企業、政府、學術界和其他組織將繼續在 AI 開發和部署強調公平性、透明度、問責性和其他做法。深入了解 Microsoft 對負責任地使用 AI 的承諾。此外，存取工具和流程可協助貴組織有效地管理 AI 風險。
您將如何使用生成式 AI?
無論是單獨運作或與其他 AI 結合，了解生成式 AI 和其他類型 AI 的獨特之處，是從每種 AI 獲得最大優勢的關鍵。
與預測式 AI 不同的是，生成式 AI 不會根據歷史資料預測結果。與交談式 AI 不同的是，它不會產生類似人類的對話。它以最少的人力投入創造出新的作品，同時不斷反覆執行和改進其輸出 - 這是在當今數位世界中推動創新和保持競爭力不可或缺的能力。
繼續了解生成式 AI 與其他類型的 AI，以及如何在貴組織中以最佳方式運用生成式 AI
常見問題集
常見問題集
- AI 使用機器學習來執行類似人類的工作，具有多個子集，包括生成式 AI、傳統 AI、預測式 AI、交談式 AI 和大型語言模型 (LLM)。
- 生成式 AI 創造全新的輸出，包括文字、影像、音訊、產品設計及程式碼。
- 預測式 AI 會根據歷史資料來預測結果，而生成式 AI 則會產生新的獨特內容。
- 生成式 AI 可以建立各式各樣的內容，文字只是其中一個範例。LLM 是生成式 AI 的子集，特別著重於如文字產生和翻譯等語言工作。
- 機器學習是所有 AI 類型的基礎，讓模型能夠接受並學習資料。生成式 AI 會使用 ML 技術來建立新輸出，而傳統 ML 模型則著重於分類和預測等工作。
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