甚麼是生成式人工智能？探索創新AI科技

生成式人工智能是人工智能的一個分支，利用深度學習（神經網絡）模型，並在龐大數據集上進行訓練，以創造新內容。這些模型學習文字、圖片、音頻或其他數據中的模式，從而能根據用戶提示產生原創輸出（如文章、圖片或音樂）。

換句話說，生成式人工智能是從「零開始」生成媒體，而非僅僅分析或分類現有數據。此處的圖示說明生成模型（中間圓圈）如何位於神經網絡內部，而神經網絡是機器學習及更廣泛人工智能領域的一部分。

例如，IBM 將生成式人工智能描述為深度學習模型，能「根據訓練數據生成高質素的文字、圖片及其他內容」，並依賴複雜的神經算法，從龐大數據中識別模式以產生新穎輸出。

生成式人工智能的運作原理

建立生成式人工智能系統通常包括三個主要階段：

訓練（基礎模型）：一個大型神經網絡（通常稱為基礎模型）在大量原始、未標記的數據上進行訓練（例如數TB的網絡文字、圖片或程式碼）。訓練過程中，模型透過預測缺失部分（例如填寫數百萬句子中的下一個詞）來學習。經過多次迭代，模型調整自身以捕捉數據中的複雜模式和關係。結果是一個能根據輸入自主生成內容的神經網絡。
微調：初步訓練後，模型會針對特定任務進行微調。這可能包括在標記範例上進行額外訓練，或採用人類反饋強化學習（RLHF），由人類評價模型輸出，模型據此調整以提升質量。例如，聊天機器人模型可用一組客戶問題及理想答案微調，使回應更準確和貼切。
生成：訓練及微調完成後，模型會根據提示生成新內容。它透過從學習到的模式中抽樣來實現——例如文字逐字預測，或圖片逐步優化像素模式。實際上，「模型透過識別現有數據中的模式來生成新內容」。根據用戶提示，AI逐步預測一連串的詞元或圖像，創造輸出。
檢索與優化（RAG）：許多系統還使用檢索增強生成來提升準確度。此時模型在生成時會調用外部資訊（如文件或數據庫），以基於最新事實支持答案，補充訓練時學到的內容。

每個階段都需大量計算資源：訓練基礎模型可能需要數千個GPU及數週時間。訓練完成的模型可部署為服務（例如聊天機器人或圖片API），按需生成內容。

生成式人工智能的運作原理

主要模型類型與架構

生成式人工智能採用多種現代神經架構，各自適合不同媒體：

大型語言模型（LLMs）／變壓器（Transformers）：這是當今文字生成AI的核心（如OpenAI的GPT-4、Google Bard）。它們使用帶注意力機制的變壓器網絡，生成連貫且具上下文感知的文字（甚至程式碼）。LLMs在數十億字詞上訓練，能完成句子、回答問題或撰寫文章，流暢度媲美人類。
擴散模型：廣泛用於圖片（及部分音頻）生成（如DALL·E、Stable Diffusion）。這類模型從隨機噪聲開始，逐步「去噪」成為連貫圖像。網絡學會逆轉破壞過程，從文字提示生成高度逼真的視覺效果。擴散模型因能細緻控制圖像細節，已大幅取代舊有AI藝術方法。
生成對抗網絡（GANs）：較早期的圖片生成技術（約2014年），由兩個神經網絡競爭組成：生成器創造圖片，判別器評判其真偽。透過對抗過程，GANs能產生極為逼真的圖片，常用於風格轉換或數據增強。
變分自編碼器（VAEs）：另一種較早的深度學習模型，將數據編碼至壓縮空間，再解碼生成新變體。VAEs是最早用於圖片和語音的生成模型之一（約2013年），雖然現代生成AI多轉向變壓器和擴散模型以達最高質量。
（其他）：還有專門用於音頻、視頻及多模態內容的架構。許多尖端模型結合多種技術（如變壓器與擴散）同時處理文字與圖片。IBM指出，現今的多模態基礎模型能從單一系統生成多種內容（文字、圖片、聲音）。

這些架構共同驅動了當今各類生成工具的運作。

主要模型類型與架構

生成式人工智能的應用

生成式人工智能已廣泛應用於多個領域，主要用例包括：

市場營銷與客戶體驗：自動撰寫市場推廣文案（博客、廣告、電郵），即時產生個人化內容。它亦支持先進聊天機器人，能與客戶對話甚至執行操作（如協助訂單）。例如，市場團隊可即時生成多個廣告版本，並按人口統計或情境調整。
軟件開發：自動生成及補全程式碼。工具如GitHub Copilot利用LLMs建議程式碼片段、修正錯誤或跨語言轉換，大幅加快重複性編碼工作，助力應用現代化（如將舊代碼轉換至新平台）。
業務自動化：起草及審核文件。生成式AI能快速撰寫或修改合約、報告、發票等文書，減少人力負擔，讓員工專注於複雜問題解決，涵蓋人力資源、法律、財務等範疇。
科研與醫療：為複雜問題提供新方案。在科學及工程領域，模型可提出新藥分子或設計材料。例如，AI能生成合成分子結構或醫療影像，用於訓練診斷系統。IBM指出，生成式AI在醫療研究中用於創建合成數據（如醫療掃描），以彌補真實數據不足。
創意藝術與設計：協助或創作藝術品、圖像及媒體。設計師利用生成式AI製作原創藝術、標誌、遊戲素材或特效。模型如DALL·E、Midjourney或Stable Diffusion能按需創建插畫或修改照片，為藝術家提供多樣化靈感。
媒體與娛樂：生成音頻及視頻內容。AI可作曲、生成自然語音，甚至草擬短片。例如，能以指定風格配音或根據文字描述創作音樂曲目。雖然完整視頻生成仍在發展中，但已有工具能從文字提示創建動畫片段，且質量迅速提升。

以上例子僅是冰山一角；技術快速演進，不斷湧現新應用（如個人化教學、虛擬實境內容、自動新聞撰寫）。

生成式人工智能的應用

生成式人工智能的優勢

生成式人工智能帶來多項好處：

效率與自動化：自動化耗時任務。例如，能在數秒內起草電郵、程式碼或設計構思，大幅加快工作流程，讓人員專注於更高層次任務。組織報告指出，團隊生成內容和想法的速度遠超以往，生產力顯著提升。
創意提升：透過腦力激盪及探索多種變化，激發創意。作家或藝術家可一鍵生成多個草稿或設計方案，助其突破創作瓶頸。這種「創意夥伴」功能讓非專業人士也能嘗試新概念。
決策支持優化：快速分析龐大數據集，挖掘洞見或假設，輔助人類決策。例如，能總結複雜報告或指出數據中的統計模式。IBM指出，它能透過篩選數據生成有用摘要或預測想法，促進更明智決策。
個人化：模型能根據個人喜好調整輸出。例如，生成個人化市場內容、推薦產品，或根據用戶情境調整介面。這種即時個人化提升用戶參與度。
全天候服務：AI系統不會疲倦，能提供24/7服務（如日夜回答問題的聊天機器人），保持穩定表現及持續提供資訊或創意協助。

總括而言，生成式人工智能能節省時間、激發創新，並以高速及大規模處理創意或分析任務。

生成式人工智能的優勢

生成式人工智能的挑戰與風險

儘管功能強大，生成式人工智能仍存在重大限制與風險：

不準確或虛構輸出（「幻覺」）：模型可能產生聽起來合理但錯誤或無意義的答案。例如，法律研究AI可能自信地引用虛假案例。這些「幻覺」源於模型並非真正理解事實，而只是預測可能的後續內容。用戶必須仔細核實AI輸出。
偏見與公平性：由於AI從歷史數據學習，可能繼承數據中的社會偏見，導致不公平或冒犯性結果（如偏頗的職位推薦或刻板印象的圖片說明）。防止偏見需謹慎篩選訓練數據並持續評估。
隱私與知識產權問題：若用戶輸入敏感或受版權保護的資料，模型可能在輸出中無意洩露私人資訊或侵犯知識產權。模型亦可能被探查以洩露部分訓練數據。開發者與用戶須保護輸入並監控輸出風險。
深偽技術與錯誤資訊：生成式AI能製作高度逼真的假圖片、音頻或視頻（深偽）。這些可被惡意用於冒充他人、散播假消息或詐騙。偵測及防範深偽是安全與媒體誠信的重要課題。
缺乏可解釋性：生成模型通常是「黑盒子」，難以理解其產出原因或審核決策過程。這種不透明性使得保證可靠性或追蹤錯誤變得困難。研究人員正致力於可解釋AI技術，但仍屬挑戰。

其他問題包括龐大計算資源需求（增加能源成本及碳足跡）及內容所有權的法律與倫理問題。總體而言，生成式人工智能雖強大，但需謹慎的人類監督與治理以降低風險。

生成式人工智能的挑戰與風險