什麼是生成式 AI？與傳統人工智慧有何不同？

2023 年，生成式人工智慧（Generative AI）、大型語言模型（LLM）、ChatGPT 等概念席捲全球，但究竟什麼是生成式 AI？它與傳統 AI 有何不同？與大模型、ChatGPT 之間的關係又是什麼？本文將全面解析相關概念。

什麼是生成式人工智慧？

生成式人工智慧（Generative AI）是一種能夠創造新內容與想法（如文章、對話、圖片、影片、音樂等）的 AI 技術。生成式 AI 透過機器學習模型運作，學習大量數據以理解並產生全新內容。由於生成式 AI 需要的數據量遠高於一般 AI，其訓練出的通用模型被稱為「基礎模型（Foundation Model）」。企業與個人可基於開源的基礎模型進行再訓練，以打造不同風格與用途的 AI 模型與應用。

生成式 AI 與人工智慧的差異？

生成式人工智慧是人工智慧（AI）的一部分，而 AI 指的是能夠執行智慧任務的技術。常見的 AI 應用包括數據分析、人臉識別、自動駕駛、語音辨識與合成等，現已廣泛應用於各個產業。生成式 AI 在此基礎上，能夠實現更自然的對話、更快速的內容生成，進一步擴展 AI 技術的應用範疇，提升工作效率並減少人力成本。

常見的生成式 AI 應用

生成式人工智慧常用於處理大量資訊，並產出不同形式的內容。例如，根據關鍵字生成各類型影像，涵蓋不同畫風與風格，或用於影像處理，如去背與圖片編輯。

另一大應用方向為文字生成，可理解與產生語言內容的 AI 模型，通常稱為大型語言模型（LLM），即透過超大規模數據訓練而成的語言模型。常見應用包括 ChatGPT、LaMDA、BLOOM、文心一言等。此處所指的「語言」不僅限於人類語言，也涵蓋程式語言與基因編碼語言等領域。

生成式 AI 的挑戰

如今，許多企業與個人都在利用生成式 AI 的基礎模型進行再訓練，以開發更多應用並發揮其潛力。然而，在這個過程中，也面臨諸多挑戰：

版權問題

生成式 AI 可以透過各類數據進行調整與優化，但部分應用所使用的數據可能未經授權，導致版權爭議。例如，若您的照片被用來訓練 AI，進而生成與您極為相似的虛擬形象，這樣的內容是否能合法商用？目前，這類議題尚無統一標準。

濫用風險

在學術、創作等領域，生成式 AI 的濫用已成為潛在風險。現今，透過 AI 生成低重複率的文章或圖像並加以修改後商業化，已成為業界普遍現象。但若學生利用 AI 來完成作業，教師該如何判斷？這類問題仍待進一步討論與規範。

虛假資訊

儘管生成式 AI 功能強大，但它仍存在錯誤資訊的風險。特別是中文生成式 AI，仍需大量本地化數據來提升準確性。此外，由於 AI 依賴龐大數據進行學習，可能產生錯誤或偏頗的回答。使用者應如何辨別 AI 提供的資訊是否正確？這仍是當前的重要課題。

生成式 AI 雖具備強大能力，但仍存在諸多限制與挑戰。在開發與應用時，應保持批判性思維，審慎評估 AI 產出的內容與影響。

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