生成式AI是什麼？最近網路上充斥著許多用AI生成的圖片或影片，在這股風潮下，相信你一定也曾聽過「生成式AI」這個名詞，但究竟什麼樣的AI才算是生成式AI？其應用又有哪些？如果你也對這項神奇的技術感到好奇，就讓這篇文章來為你解答，把這個聽起來很專業又難懂的詞彙拆解開來，帶你深入淺出地認識生成式AI的定義、發展史、原理和應用，幫助你掌握這項改變未來的關鍵技術！
生成式AI的超簡單拆解：什麼意思？怎麼分辨？
你也覺得生成式AI這個詞彙聽起來很深奧嗎？其實只要把它拆開，就不難理解其背後代表的意思。以下就讓我們來一一為你解釋其定義與特色，幫助你更輕鬆地認識這項技術。
生成式AI的定義與特色
生成式AI（Generative AI）是指能夠自動生成新內容的人工智慧技術。這些內容可以是文字、圖片、音樂，甚至是程式碼。而「生成」代表了這些內容或資料是由AI自行「創造」出來，而不是被「擷取」或「複製」的。
舉例來說，過去我們可能會用搜尋引擎來找資料，將其視為一種「AI」。然而，這個AI只能幫我們「找出」已存在的答案，而無法創造出新的東西。而生成式AI的厲害之處就在於，它能根據我們輸入的指令、結合其學習過的資料，自行「創造」出前所未有的全新內容。
分辨式AI跟生成式AI有什麼不一樣？
分辨式AI（Discriminative AI）與生成式AI（Generative AI）是人工智慧的兩大主要類型。簡單來說，分辨式AI是用來「區分」、「分類」或「預測」資料的，而生成式AI則是用來「創造」新資料的。兩者在原理和應用上都有明顯的不同。
| 分辨式AI（Discriminative AI） | 生成式AI（Generative AI） | |
|---|---|---|
| 原理 | 用於區分或預測資料的特定屬性 | 建模資料的全部特性，以生成新內容 |
| 應用 | 圖像分類、情感分析、信用風險評估等 | 文字生成、圖像生成、音樂創作等 |
📌常見問答：ChatGPT算是生成式AI嗎？
是的！ChatGPT是一種大型語言模型（LLM），其運作原理即是基於生成式AI技術。所以ChatGPT不僅能生成文字內容（如：文章、詩詞、程式碼），也可以透過類似對話的形式，回答我們輸入的問題。
生成式AI的進化史：從科幻到日常工具
生成式AI的發展歷程可以追溯到20世紀中期。早在1950年代，英國著名的數學家圖靈（Alan Turing），就提出了著名的「圖靈測試」，並預言將來會出現具有思考能力的機器人。這個想法可被視為生成式AI的起點。
直到2014年，生成式AI的研究才在一篇論文中被推向高峰，該篇論文提出了一個著名的模型－生成對抗網路（GAN）。GAN的出現，讓AI能夠生成高質量的圖片、音樂等內容，並為後續的研究奠定了基礎。
隨著研究的進展，2017年，一種名為「Transformer」的模型被提出，並成為了大型語言模型的基礎架構。之後，許多AI生成的應用也陸續投入市場，像是2021年推出的DALL-E 1（AI繪圖模型）、2022年爆紅的ChatGPT（大型語言模型）等，都是以此為基礎所訓練出的AI生成模型。
現在有哪些熱門的生成式AI平台？
近年來，生成式AI的應用程式和平台層出不窮，以下我們也整理了一些免費的生成式AI應用清單，讓你可以更輕鬆體驗這項技術的魅力：
| 名稱 | 特點 |
|---|---|
| ChatGPT | 由 OpenAI 推出的大型語言模型，支援多國語言的文字生成。 |
| Gemini | 由 Google 推出，整合於 Google Search 和 YouTube 中的生成式 AI。 |
| Stable Diffusion | 由 Stability AI 推出的開源 AI 繪圖模型。 |
| ChatPDF | 能夠讀取和分析 PDF 文件的生成式 AI。 |
| Notion AI | 整合於筆記軟體 Notion 中的生成式 AI，可協助用戶撰寫筆記或製作待辦清單。 |
| Soundraw | 可根據使用者輸入的關鍵字，自動生成音樂的 AI 應用。 |
生成式AI怎麼運作？背後的黑科技大解密！
三大核心技術一次看懂
生成式AI的運作原理其實是基於多種技術的結合，以下就讓我們來簡單介紹這幾項技術，帶你一窺其背後的神祕面紗。
| 技術 | 說明 |
|---|---|
| 生成對抗網路（GAN） | GAN的運作方式相當有趣，主要是由兩個神經網路「互相鬥爭」而來的。這兩個網路分別被稱為生成器（Generator）和判別器（Discriminator），其中生成器負責生成新內容，而判別器則負責判斷這些內容是否為真實。這種互相較勁的模式，能促使生成器「創造」出越來越真實的作品 |
| 變分自動編碼器（VAE） | VAE是一種生成式模型，能夠學習資料的潛在特徵，並用來生成新的內容。其運作原理可以想像成我們對圖片進行壓縮與解壓縮的過程。VAE會先將輸入的資料轉換成簡單的形式（壓縮），再將其轉換回原始形式（解壓縮），藉此學習資料的潛在特徵 |
| Transformer | Transformer是一種神經網路架構，最初被用於自然語言處理（NLP）任務。其特點在於能夠理解並生成高質量的文字內容，是許多大型語言模型（如：GPT、BERT）背後的技術核心 |
生成式AI如何學會「創造」？
生成式AI的運作過程，是基於機器學習、深度學習和大數據的結合。簡單來說，AI的「學習」是透過大量的數據訓練而來的，而其運作過程可分為以下幾個階段：
- 數據收集：生成式AI需要大量的數據作為「學習」的基礎，這些數據可以是文字、圖片、音樂等。
- 模型訓練：AI會透過深度學習技術，從這些數據中學習其特徵和規律，並建立一個能夠生成新內容的模型。
- 內容生成：當模型訓練完成後，生成式AI就可以根據使用者的需求或輸入，生成相應的內容。
- 模型優化：生成式AI會根據所生成內容的品質，持續調整和優化其模型參數，藉此提升生成內容的品質與準確性。
生成式AI能做什麼？應用範圍超乎你想像
跨領域應用大集合
由於生成式AI能夠高效率地創造出各種內容，因此在許多領域中都有廣泛的應用。以下我們也整理了一些生成式AI的應用案例，讓你更深入了解這項技術的實際用途。
| 領域 | 應用 |
|---|---|
| 藝術與文學 | 文章生成 |
| 藝術 | AI繪圖 |
| 醫療 | 藥物開發 |
| 客服 | 聊天機器人 |
| 娛樂 | 遊戲場景設計 |
| 音樂 | AI作曲 |
| 設計 | 3D模型生成 |
| 製造業 | 產品設計 |
生成式AI在日常生活的神奇運用
由此可見，生成式AI的應用範圍十分廣泛，且發展潛力極大。即使在日常生活中，也有許多時候可以利用這項技術來為我們提供方便與樂趣。舉例來說：
- Gmail可以幫你自動寫信
- Google雲端硬碟可以幫你自動生成簡報
- ChatGPT可以幫你寫文章、寫程式碼，甚至可以幫你寫詩
- AI可以根據你輸入的關鍵字自動生成圖片
- AI可以自動幫你生成音樂
- AI可以當你的朋友，無聊時可以跟它聊天解悶
生成式AI的優勢與潛在風險，一次說清楚
生成式AI的優勢與潛在風險是目前科技界和社會大眾關注的熱點議題。以下就讓我們來簡單為你說明這項技術可能帶來的好處與挑戰，讓你更全面地了解其影響。
為什麼大家都在瘋生成式AI？
- 提升效率：生成式AI可以自動化許多重複性高且耗時的工作，讓人們可以把時間和精力投注在更複雜或創造性的任務上。
- 激發創意：有了生成式AI的幫忙，使用者可以更輕鬆地實現自己的創意，並快速製作出多個版本做比較，藉此激發更多更好的創意點子。
- 降低成本：生成式AI可用於自動化生產內容，或協助進行產品設計與模擬測試，藉此降低企業開發新產品的時間與成本。
- 促進創新：生成式AI鼓勵研究人員探索新的技術和方法，進而促進創新與技術進步。
生成式AI有哪些需要注意的挑戰？
- 內容偏誤：如果生成式AI的訓練數據存在偏見，則生成的內容也可能會反映這些偏見。且生成式AI是透過大量數據訓練而來，因此如果數據中有錯誤的資訊，就可能會導致生成式AI給出錯誤的答案。
- 智慧財產權：生成式AI可能會基於學習過的內容來生成新作品，因此在使用AI生成的內容時，可能會涉及到智慧財產權（IP）的問題。
- 資訊安全：生成式AI可能會被用來生成虛假的資訊或內容，如：假新聞、詐騙訊息等，因此有資訊安全上的隱憂。
- 倫理問題：生成式AI有時會被用來生成不當內容，像是：仿冒的色情影片、帶有偏見的文章等，這些內容可能會對社會造成負面影響，因此在開發或使用生成式AI時，應仔細審視其倫理問題。
怎麼開始學生成式 AI？新手也能輕鬆入門
如果你對生成式 AI 感興趣，想要一探究竟，卻又不知道該從何開始學起？那就不妨看看以下的線上資源吧！我們特地為你整理了多個生成式 AI 的線上課程和資源，讓你在家也能輕鬆學習。
- Google 的 AI 入門課程
Google 提供了多種免費的 AI 入門課程，幫助你了解 AI 的基礎知識。 - Google 的機器學習基礎課程
為專業開發者提供了機器學習的基礎課程，涵蓋核心概念和實作指南 - Coursera 的生成式 AI 專業課程
Coursera 提供多個與生成式 AI 相關的專業證書課程，適合希望深入學習的學員。 - Udemy 的生成式 AI 課程
生成式AI是現今科技領域的一大熱門話題，其廣泛的應用和深遠的影響力，讓它成為了我們生活中的一部分。然而，隨著這項技術的快速發展，其帶來的挑戰和風險也不容忽視。因此，我們在享受這項技術帶來的便利和樂趣之餘，也應該保持警惕，注意其可能帶來的問題。
而在這個生成式AI高速發展的時代，己見室也將持續關注這項技術的發展，並與你分享我們的觀察和見解。期待在未來的日子裡，為這個充滿可能性的領域，貢獻更多的力量與創新！
Last Updated on 10 6 月, 2025 by 己見室
