生成式 AI 的運作方式

生成式 AI 使用進階機器學習技術來分析大型資料集，並根據原始資料的內容、樣式、結構和語調產生新內容。建立內容時，AI 模型會從資料中的模式進行繪製，以建立通常無法與人為建立內容區分的輸出，無論是文字、影像、程式碼或是音樂。

生成式 AI 的發展可以回溯到聊天機器人的早期階段，這些聊天機器人主要是具有有限交談能力的規則型系統。這是對話式 AI 的早期階段，與生成式 AI 的不同在於，其特別著重於與使用者進行協調對話的機器，這些機器通常是作為客戶支援或虛擬助理角色。

隨著運算能力與資料可用性增加，更複雜模型的引進標示了重要的里程碑。OpenAI 的 ChatGPT 展示了自然語言處理中的創新，展現產生自然、上下文相關對話的能力。神經網路的進展進一步改善了模型理解語言資料的能力，讓互動更加順暢且擬人化。

生成式 AI 已找到跨多個產業的應用程式，重新塑造組織處理創造力和解決問題的方式。生成式 AI 可協助撰寫指令碼、設計藝術，以及為音樂評分。其會根據特定對象的特定需求，建立量身打造的個人化內容。生成式 AI 也可以預測藥物之間的相互作用，並將結果總結成報告。甚至也可以在您需要協助時提供支援。藉由發揮創造力、提高生產力和簡化流程，生成式 AI 會持續改變我們與技術，以及彼此的互動方式。 

生成式 AI 建置於神經網路的基礎，這是啟發自人腦結構和功能的計算模型。這些網路是由多層互連神經層所組成，可處理和傳輸資訊，其中每一層在處理資訊上都有特定用途。

第一層 (即輸入層) 會接收原始資料，其會在每一層的傳輸過程中不斷轉換，最終在最後一層中產生輸出。這種階層式結構可讓神經網路學習資料中的複雜模式和表示法，而較深層級通常能識別更多抽象模式，就像人腦處理感覺中樞資訊一樣。

這些層級內的參數或權數非常重要，因為其決定輸入數據的轉換方式。例如，GPT-3.5 具有 1750 億個參數，展示了學習及產生複雜文字的龐大能力，因為每個參數都有助於模型識別語言和內容中細微差別的能力，進而產生更協調且與上下文相關的輸出。

生成式 AI 模型需要經過資料訓練。這包括將神經網路公開到大型資料集，在這裡模型會學習識別模式。訓練流程包含兩種類型的學習：受監督及未受監督的學習。在受監督的學習下，模型會提供標記的資料，讓模型能夠學習所提供輸入的特定輸出，而在不受監督的學習中，模型會探索資料，而不顯示明確標籤，並自行識別其原本的結構或群組。

在訓練期間，模型會學習反覆改善其預測，精簡其產生一致性和相關輸出的能力。這是透過稱為反向傳播的流程所達成，其中模型根據輸入資料進行預測、將其輸出與實際結果進行比較，然後計算錯誤或遺失。此意見反應迴圈可讓網路微調其參數，逐漸改善其產生正確且連貫的內容之能力。

在語言處理方面，生成式 AI 會根據模型設計，將文字細分為稱為權杖的較小、可管理單位，這可代表整個單字、子詞，甚至是個別字元。這可讓模型更有效地處理不同詞彙和語言變化。透過權杖處理，模型可以更了解文字之間的關係，並產生更細微的輸出，增強模型能力以在較長的段落中建立連貫句子和保持上下文，最終改善其工作 (例如文字產生和交談) 的效能。

生成式 AI 的應用程式範圍涵蓋各種的領域和產業。一些值得注意的範例包括：

• 擬人化的文字產生。生成式 AI 模型 (包括 GPT 系列) 可以建立文章、故事和社交媒體貼文，強化內容建立和行銷工作。他們可以為聊天機器人提供動力，使其能夠進行自然對話並提供客戶支援。生成式 AI 也可以協助摘要長文件，並產生適合開發人員的程式碼片段，進而提高生產力。
  
  
• 影像建立。DALL-E 等模型可以從文字提示產生獨特影像，讓使用者能夠產生反映特定概念或樣式的藝術作品或設計，這些概念或樣式非常適合遊戲中的美術設計、產品和視覺設計。
  
  
• 音訊產生。OpenAI 的 MuseNet 等工具可以撰寫各種類型的原始音樂，協助音樂家建立新作品、配樂和電影聲景。這些工具也可以產生逼真的配音和語音合成，可用於有聲書、虛擬助理和電玩遊戲。
  
  
• 影片建立。生成式 AI 可以透過建議編輯、插入轉場，甚至是產生新的連續鏡頭，來協助建立影片，並快速製作內容。Synthesia 等模型可以建立包含逼真虛擬人偶的合成影片，提供簡報或旁白內容，簡化教育與行銷工作。

生成式 AI 面臨多個挑戰和限制，包括：

• 資源需求。生成式 AI 模型需要大量的運算能力與精力來執行，使其訓練的成本高昂，且對環境造成影響。
  
  
• 缺乏透明度。模型的內部流程與決策路徑缺乏透明度，導致難以理解的輸出產生方式。這會阻礙 AI 負責任的能力。
  
  
• 創造力的複雜性。由於 AI 產生的內容通常是學習模式的結果，而不是真正的創新，因此 AI 仍然無法捕捉人類創造力的魅力和複雜性。
  
  
• 幻覺。生成式 AI 模型可能會產生貌似可信，但實際上錯誤的資訊，進而導致潛在的誤判。這會對重要領域 (例如新聞業、醫療保健和教育) 造成重大風險挑戰。
  
  
• 偏見。訓練資料可能包含固有偏見，導致延續刻板印象的輸出，使特定群體邊緣化。
  
  
• 有關智慧財產權的問題。對於作者身分、所有權和責任的倫理疑慮是 AI 領域中的持續議題，也凸顯了負責任 AI 做法和架構的必要性。
  
  
• 濫用的潛在風險。由於生成式 AI 能夠建立誤導的內容和 Deepfakes，因此也遭濫用於惡意用途，例如宣傳或詐騙。

隨著研究人員持續精簡其技術，生成式 AI 模型有望變得更精密且具責任。這可讓內容與上下文更相關，並且避免幻覺和錯誤資訊。研究人員也正在實驗增強的訓練方法，例如從人類意見反應中積極學習，這可能會產生更細微的輸出，並解決針對偏見的疑慮。

生成式 AI 預計會推動多個網域的重要創新。在醫療保健中，AI 正在產生針對個別病患產生量身打造的個人化治療計劃，以提供更優質的照護。在教育中，教師會使用 AI 來根據學生強項和弱點建立個人化課程。在創意產業中，AI 已經改變設計師、開發人員、廣告文編寫人和劇本作家打造作品的方式。然而，這些進展也伴隨著社會影響。由於工作市場的變化以及所有權的問題，對於有關 AI 在人類生活角色的更多法規架構需求逐漸增加。

隨著 AI 的時代持續進入創新且更令人振奮的階段，研究人員和實踐者必須透過與利害關係人持續對話，確保其進步是以服務大眾為目標，同時將風險降至最小。只要創新與道德之間維持平衡，AI 必定會開創一個更加光明且具生產力的未來。