生成式人工智慧（Generative AI）是什麼？
Generative AI，又稱生成式人工智慧，是一種能夠自主創造新數據的人工智慧技術，通過學習現有數據的結構和模式生成新的數據，這是一種使用機器學習算法和深度神經網絡來生成新數據的技術。與傳統的AI不同，其主要目的不是通過分析和處理現有數據對現有的問題進行回答或預測，而是通過生成新的數據來創造新的解決方案。
生成式人工智慧有許多應用，例如圖像生成、文本生成、音頻生成、影片生成等等。透過這種新技術模型可以從現有數據中提取高層次的抽象特徵，並根據這些特徵創建新的數據。因此，全世界開始進入了一個全新的智慧創作時代，每個人都可以使用這些技術創作出專家才能創作的作品。
使用生成式人工智慧（Generative AI）的優點和挑戰
目前生成式人工智慧已經在多個領域中得到了廣泛的應用，尤其是在圖像、影片、自然語言文本、音頻和音樂生成和程式語言撰寫等。接下來我們來談談使用生成式人工智慧的優點和挑戰有哪些：
使用Generative AI的優點：
一、圖像或影片生成：
使用深度學習技術，可以快速生成高質量的圖像。像先行智庫在2019年從國外引進台灣的Vyond以及後來的OPA Smart AI和synthesia都屬於這類技術，這些技術能夠幫助內容創作者更好地實現自己的創意想法，提升圖片與影片製作效率。
二、自然語言文本生成：
可以用於自動化作文、語言翻譯、研究報告摘要等方面，大大提高了文本生成的效率和精確度。如果你是文字工作者或者有大量文字需要處理的工作，都很適合採用這樣的技術。
三、音頻與音樂生成：
現在只需使用一些文字，就可以產生特定風格或情感的音樂以及聲音特效，這也開始改變音樂創作與電影配樂的生產方式，也成為許多創作者和企業不可或缺的工具。
四、程式語言生成：
如果你是一位程式開發人員，你一定會知道開發程式所需的時間和精力。不論是撰寫程式碼、除錯、編寫單元測試，都需要大量的時間和耐心。
現在有一款名為OpenAI Codex Models的模型，可以大幅降低這些時間，現在它支援多種程式語言，包括Python、C#、SQL、Java、JavaScript、TypeScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、Shell，讓你能夠更輕鬆地開發各種不同的應用程式如網路、手機或是桌面應用程式。
同時可以處理多個程式任務，例如你現在可以同時進行程式撰寫和調試錯誤。當你開始編寫程式碼時，OpenAI Codex Models會自動推測你接下來想要輸入的內容，自動完成功能或下一行，大幅提高編碼速度，也能自動撰寫單元測試，驗證你的程式碼是否正確。
當你的程式碼出現問題時，會自動提出建議，讓你能夠更快速地修復問題。最後還能自動幫你產生程式碼註解，讓你的程式碼更容易被其他團隊成員理解和維護。
使用Generative AI的挑戰：
一、取代人類創作者的風險：
雖然生成式人工智慧能夠幫助使用者更好地實現自己的創意想法，提升內容產出效率。但也有人擔心，它會取代人類創作者，甚至對於文化創意產業產生不良影響，因為它可能會間接促進新型剽竊，對內容創作者和藝術家產生威脅。
二、提供不準確和誤導性的資訊：
使用生成式人工智慧可能會提供不准確和誤導性的資訊，也更容易製造假新聞。如果不知道資訊的來源和出處，就更難以信任。在國外也開始出現有人透過文字、語音、人像模仿冒充其他人的身分，進行更難預防的社交工程網路攻擊。
三、破壞商業模式：
使用生成式人工智慧可能會開始破壞現有搜索引擎優化和廣告建立的商業模式，例如微軟的New Bing搜尋引擎已經開始使用OpenAI技術，並透過智慧機器人與使用者的服務對話來提供更智慧、有效率的搜尋體驗，這也同時帶動Microsoft Edge瀏覽器的使用量。
如何解決上述問題？
為了解決上述的問題，我們必須共同思考如何採取更有效的方法來確保生成式人工智慧的可靠性並且被負責任的使用。以下是一些可能的解法：
- 鼓勵產業自律：產業內的企業和領域專家需要通力合作，制定相應的規範和指南，以確保生成數據的質量、透明度和隱私保護。這將有助於消除公眾的擔憂，促進人工智慧技術的發展和應用。
- 支持政府監管：台灣政府需要加強對人工智慧技術的監管和管理，確保技術的合法性和可信度。政府可以制定相應的法律和政策，建立人工智慧技術的評估標準和監管機制，保障台灣民眾的權益和利益。
- 增加數據透明度：生成數據的透明度對於保障人工智慧技術的負責任使用至關重要。透過公開數據集和開源算法，人們可以更好地理解生成數據的來源和處理方式，提高人們對技術的信任度。
- 開展教育宣傳：相關學校與企業的教育宣傳也非常重要。公眾需要了解生成式人工智慧技術的優缺點，以及該技術可能帶來的影響。通過宣傳和教育，我們可以更好地理解技術和應用的風險和機會，更加負責任地使用和開發技術。
生成式 AI 未來的發展方向
橫空出世的ChatGPT 生成技術引發了所有人對生成式 AI 潛力的好奇，也引領了當前人工智慧領域的討論話題。尤其是Open AI最近發布的GPT-4多重模態模型，能夠同時接收圖像和文本輸入，包含更多的語言支持、更高的模型容量和更好的性能，也提高到2.5萬字的文字輸入限制，產生更加準確和流暢的文字，其他科技公司也紛紛投入相關技術，並將其整合到現有的軟體和平台中。
在數位轉型時代，企業必須持續改善其作業流程，以確保生產力和效率。根據先行智庫的輔導經驗，已經有企業開始透過流程探勘和工作分析，思考有哪些工作流程可以透過內容生成、自動化分析和RPA等工具來簡化或自動化工作流程，以達到更高的效率和更快的成果。
1. 內容生成：提升文字處理效率
內容生成是生成式人工智慧的一個應用，透過學習人類寫作風格和以不同的口吻生成高質量的文章、新聞報導、產品說明、社群媒體的貼文內容等，幫助行銷、公關與行政管理部門大幅節省文字處理的時間和成本。
例如，自動生成報告、文件、合約和電子郵件來提高工作生產力。目前，微軟與Google已開始將相關的技術整合到現有的辦公室軟體中，讓使用者能夠更輕鬆地使用內容生成工具。如微軟Viva Sales可以根據上下文郵件訊息，結合CRM最新資料自動撰寫郵件，微軟的Teams則提供自動翻譯功能，還能摘錄重點與待辦事項。
2. 自動化分析：創造商業價值
自動化分析是另一個非常有用的工具，可以幫助企業快速處理大量的資料，將資料轉化為有意義的洞察創造商業價值。同時，還能將分析結果轉化為易於理解和使用的格式，提高企業主管決策的準確性和管理效率，現在還能結合許多外掛模組直接將資料轉化成圖表或報表。
3. 流程自動化：釋放更多人力資源
最後，還可以結合RPA自動化工作流程，自動完成重複性和繁瑣的任務，減少人工作業例如資料輸入、檔案轉換和電子郵件處理。這也可以讓企業釋放更多的人力資源，有更多的時間專注在核心業務和創新。現在，已經有使用Microsoft 365的企業，能夠結合微軟Power Automate 的HTTP函數連接到Azure Open AI Web API，讓RPA與ChatGPT做整合。透過此整合，企業可以更容易地實現自動化和智慧化，提高工作效率和創造更多的價值。
未來生成式人工智慧技術會持續在圖像、自然語言文本、音頻和音樂生成等方面有更多的應用，現在你也可以開始思考，該如何應用這些技術來提高企業效率和創造價值。
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