許多人聽過AI（Artificial Intelligence；人工智慧），也聽過ChatGPT，但卻不知道生成式AI是什麼，其實ChatGPT就是生成式AI的代表作之一。生成式AI能夠生成各種內容，從寫詩作畫、創作音樂，到編寫程式、設計產品，應用範圍相當廣泛。
而究竟生成式AI是什麼？它如何運作？有哪些工具？又能應用在哪些領域？本文將帶你深入了解生成式AI，並教您實際運用生成式AI生成各種內容，豐富您的創作、減輕工作負擔。
生成式AI是什麼？
生成式AI為生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）的簡稱，是一種能夠生成文字、圖像、音樂、影片、程式碼等，各種形式內容的人工智慧技術。
不同於傳統AI主要用於分析數據、做出預測，生成式AI更擅長創造新的東西，它透過學習大量訓練數據中的模式和規則，進而生成與原始數據相似，卻又不完全相同的全新內容。生成式AI的核心在於其能夠理解和模仿人類創作的過程，從而生成看似真實且具創意的作品。
目前常見的生成式AI有ChatGPT、Perplexity、Midjourney、FlexClip、Suno、Tome AI、GitHub Copilot等。
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生成式 AI 如何運作？
生成式AI的運作原理，簡單來說，就是透過大量數據的學習，讓機器學會如何生成新的內容。這就像是一位藝術家，在經過長時間的學習與練習後，能夠根據自己的風格創作出獨一無二的作品。
生成式AI的運作過程大致可分為以下四個步驟：
- 數據收集與處理：蒐集大量的文本（text）、圖像、音訊等數據，並將這些數據轉換成模型可以理解的數值形式。
- 模型訓練：將處理後的數據餵給神經網路（Neural Network），讓模型學習數據中的模式和特徵。這個過程就像教一個小孩認識各種物品一樣，模型會逐漸學會辨識數據中的規律。
- 生成內容：訓練完成後，模型便可以根據輸入的提示（Prompt）或條件，生成新的內容。例如，輸入「一隻可愛的貓咪」，模型就可以生成一張貓咪的圖片。
- 微調：為了更符合特定的需求、或提升生成內容的品質，產出的內容會進一步微調。
生成式AI的核心是深度學習，這是一種能夠模仿人類大腦處理數據方式的機器學習技術，讓它學會從龐大的數據中找出規律，並運用這些規律生成新的內容。
而深度學習模型所使用的複雜結構被稱為人工神經網路，它由多層人工神經元組成，每個神經元之間通過連接進行訊息傳遞，也就是模擬人類大腦神經元處理和傳遞訊息的方式。
生成式 AI 模型的類型
常見的生成式AI模型的類型有以下五種：生成式對抗網路（GAN）、變分自編碼器（VAE）、擴散模型（Diffusion Models）、Transformers模型、神經輻射場（NeRFs）。
生成式對抗網路（GAN）
生成式對抗網路（Generative Adversarial Network；GAN）由兩個神經網路組成：生成器和判別器，生成器負責生成新的數據，而判別器則負責判斷這些數據是否真實；透過不斷的競爭，兩個網路共同進步，最終生成器可以生成非常逼真的數據。
生成式對抗網路常用於生成逼真的圖像或影片、風格轉換、和資料增強任務等。
變分自編碼器（VAE）
變分自編碼器（Variational Autoencoder；VAE）的原理是透過將數據編碼到潛在空間（一種資料壓縮形式），然後再從潛在空間中解碼生成新的數據。它由編碼器和解碼器兩部分組成，編碼器將輸入數據編碼為潛在空間，解碼器則從這些形式中重建數據。
VAE可以生成多樣性較高的數據，並在圖像生成、數據降維（Dimension Reduction）等方面有廣泛應用。
擴散模型（Diffusion Models）
擴散模型（Diffusion Models）是一種新興的生成模型，其工作原理是透過連續添加高斯雜訊（Gaussian noise）來破壞訓練數據，然後學習透過逆轉該雜訊過程來恢復資料，經過訓練後，便可使用擴散模型透過簡單地將隨機取樣的雜訊、傳遞到學習的去噪過程來產生資料。
擴散模型在圖像生成方面表現出色，能夠生成高度真實、多樣化的圖像，並且在品質上超越許多傳統模型，特別是細節和一致性方面。
Transformers模型
Transformers模型是一種神經網絡，它透過追蹤序列資料中的關係來學習上下文，並從而學習含義；與逐步處理序列的傳統模型不同，Transformers模型同時處理所有部分，使其效能更高。目前它已成為自然語言處理（Natural Language Processing；NLP）的基礎。
Transformer模式可將輸入序列轉換或變更為輸出序列，例如輸入序列：「天空是什麼顏色？」，該模型使用內部數學表示法來識別顏色、天空、和藍色這三個詞之間的相關性，再使用這種知識來生成輸出序列：「天空是藍色的」。
而Transformer模式最有名的應用之一就是ChatGPT（generative pre-trained transformers）。
神經輻射場（NeRFs）
神經輻射場（Neural Radiance Fields；NeRFs）是一種新型的生成模型，專注於從2D影像生成逼真的3D場景，它通過學習場景中的光線和顏色訊息，能夠在不同視角下重建場景，使其廣泛應用於虛擬實境（VR）、擴增實境（AR）等領域。
生成式AI應用領域
生成式AI可以應用於以下領域：
內容創作
- 行銷文案：生成各種風格的行銷文案、廣告標語、社群媒體貼文等。
- 藝術創作：生成繪畫、音樂、詩歌等藝術作品。
- 影視製作：生成劇本、對白、背景音樂等。
- 遊戲開發：生成遊戲角色、場景、對話等。
產品設計
- 產品設計：生成新的產品設計方案，加速產品開發流程。
- 時尚設計：生成服裝、配飾等時尚設計。
- 建築設計：生成建築設計圖紙、模型等。
教育
- 個人化學習：生成個人化的學習內容，滿足不同學生的需求。
- 智能輔導：提供智能化的學習輔導，解答學生的問題。
- 語言學習：生成多種語言的學習材料，幫助學生快速掌握新語言。
醫療
- 藥物發現：協助生成新的藥物分子結構，加速藥物研發。
- 醫療影像分析：輔助醫生進行診斷。
- 個人化醫療：協助生成個人化的治療方案，提升治療效果。
金融
- 風險評估：生成風險評估模型，提高金融風險管理水平。
- 詐欺檢測：生成詐欺檢測模型，降低金融風險。
- 金融產品設計：生成新的金融產品，滿足客戶需求。
客戶服務
- 聊天機器人：生成自然流暢的對話，提供24小時的客戶服務。
- 虛擬助手：生成個性化的虛擬助手，幫助用戶完成各種任務。
其他
- 程式碼生成：生成程式碼，提高開發效率。
- 數據增強：生成更多的數據，提高模型的訓練效果。
- 自然語言處理：生成自然語言文本，用於機器翻譯、文本摘要等。
常見的生成式AI工具有哪些？
以下介紹11種常見的生成式AI，分別可用於AI生成圖片、影片、音樂、簡報、文章或報告、以及程式碼，AI專案管理工具、AI設計工具、AI商業工具、AI筆記工具、以及AI團隊協作工具，大部分可免費使用，部分需付費使用、或解鎖限制。您可以運用這些AI工具於豐富您的內容創作、或減輕您的工作負擔。
- AI生成圖像：Midjourney、ideogram、MyEdit、Adobe Firefly 、Canva Image Generator、Stable Diffusion、boardmix、DALL-E、Pixso AI、Picsart
- AI生成影片：FlexClip、Descript、Pictory、Runway、閃剪、SaraAI、Unscreen、Topaz Video AI
- AI生成音樂：Suno、Soundraw、Boomy、Loudly
- AI生成簡報：Tome AI、MagicSlides、Gamma
- AI生成文章或報告：ChatGPT、Copilot、Google Gemini、boardmix、Writer、Notion AI、ShortlyAI
- AI生成程式碼：GitHub Copilot、Tabnine、Amazon CodeWhisperer、Codeium
- AI專案管理工具：Airtable、Smartsheet、ClickUp、Zoho Project、boardmix
- AI設計工具：Fontjoy、Looka、Design Beast、Pixso AI、Canva
- AI商業工具：Namelix、Textio、Flatlogic、Weblium、Zia
- AI筆記工具：GoodNotes、Otter.ai、boardmix、Quip、Microsoft Office Lens
- AI團隊協作工具：boardmix、ProProfs Project、Todoist、Teamwork、Asana
AI生成圖片
以ideogram為例，教您如何使用AI生成圖片：
- 首先進入ideogram網站，註冊帳號，可選擇使用Goolge或Apple帳號登入。
- 在描述欄位（Describe what you want to see）輸入想生成圖片的內容，中英文皆可，若希望有指定內容在圖片內，描述越清楚越好，例如：貓咪、或cute cat eating a fish。
- 按下Generate（產生）網站即會生成4張圖片。
ideogram的優點有：
- 使用方式簡單，輸入文字描述，即可同時生成4張不同圖片、供選擇。
- 有多種模板、風格可選擇。
- 圖片尺寸有多種規格可選擇，直立或橫幅，1:1、9:16、10:16、2:3、3:4、4:5；付費可解鎖更多尺寸。
ideogram的缺點有：
- 免費版本需等待30秒時間生成圖片，且有使用額度限制。可另外付費升級。
- 圖片內無法產出中文字。
- 有一定出錯機率。
類似的工具還有：Midjourney、MyEdit、Adobe Firefly 、Canva Image Generator、Stable Diffusion、boardmix、DALL-E、Pixso AI、Picsart
AI生成影片
以Flexclip為例，教您如何使用AI生成影片：
- 首先進入Flexclip網站，註冊帳號，可選擇使用Goolge或臉書帳號登入，或者使用email註冊。
- 選取「AI 文字生成影片」功能。
- 於描述欄位中輸入文字、描述想要製作的影片內容，網站就會自動生成出包含文字和背景音樂的影片。
FlexClip的優點有：
- 支援繁體中文介面和指令。
- 多功能，包含有AI圖生圖、AI文字轉影片、AI文章轉影片、AI生成影片腳本、AI照片修復或上色等各種功能。
- 提供許多影片範本和類型。
- 官網有免費教學影片。
FlexClip的缺點有：
- 使用AI文字生成影片功能時，系統根據描述選擇的圖片或影片，滿常會不符合內容的敘述，會需要創作者手動更換、選取素材。
- 免費版本的影片會有浮水印，且有使用額度限制。可另外付費升級。
類似的工具還有：Descript、Pictory、Runway、閃剪、SaraAI、Unscreen、Topaz Video AI
AI生成音樂
以Suno為例，教您如何使用AI生成音樂：
- 首先進入Suno網站，註冊帳號，可選擇使用Goolge或Apple等帳號登入，或者使用手機號碼註冊。
- 於描述欄位中輸入文字、描述想要製作的音樂內容，但目前只支援英文。
- 網站會自動生成有人聲的音樂。
Suno的優點有：
- 自訂模式可建立個人化音軌，而混音選項則可重新組合現有歌曲。
- 有豐富的音樂與節奏效果。
- 使用分享選項，無需連結也能分享音樂。
- 支援AI生成歌詞。
Suno的缺點有：
- 當創作的音樂長度較長時，歌曲風格可能會沒有一致性。
- 免費版有許多限制，且需付費後才能商用。
AI生成簡報
以Tome AI為例，教您如何使用AI生成簡報：
- 首先進入Tome AI網站，註冊帳號，可選擇使用Goolge帳號登入，或者使用email註冊。
- 於欄位中輸入標題或主題，再輸入想要傳達的訊息。
- 網站會自動生成簡報。
- 生成的簡報是可編輯的，可以自行修改主題、調整字體、添加圖案、表格、圖表、及多媒體等。
Tome AI的優點有：
- 提供數百種不同風格與類別的模板。
- 生成簡報可自行編輯。
- 可與多個平台，如Figma、Airtable、Miro、Looker、Twitter等協作。
- 支援多種語言。
Tome AI的缺點有：
- 目前只支援.pdf格式，無法匯出為.pptx格式，且需要付費才能下載PDF。
類似的工具還有：MagicSlides（魔術幻燈片）、Gamma（伽瑪）
AI生成文章或報告
以ChatGPT為例，教您如何使用AI生成文章或報告：
- 首先進入ChatGPT網站，註冊帳號，可選擇使用Goolge、微軟、Apple帳號登入，或者使用email註冊。
- 於欄位中輸入標題或主題，並描述各項需求，例如文章類型、寫作風格、字數等。
- 網站會根據需求自動生成相關文字內容。
ChatGPT的優點有：
- 支援多種語言，包含繁體中文。
- 能透過使用者給出的提示（prompt）不斷提高理解能力、與生成內容的品質。
- 能寫出各種不同類別或風格的文章。
ChatGPT的缺點有：
- 部分資訊會有錯誤，需進一步查核事實。
- 部分用詞偏向中國用語，需自行修改。
- 目前整體表現還是以英文最好，繁體中文還有進步空間。
類似的工具還有：Copilot、Google Gemini、boardmix、Writer、Notion AI、ShortlyAI
AI生成程式碼
以GitHub Copilot為例，教您如何使用AI生成程式碼：
- 安裝：將GitHub Copilot擴充套件安裝至你的開發環境（如Visual Studio Code、Neovim等）。
- 登入：安裝後，使用您的GitHub帳戶登入。
- 輸入提示：在編寫程式碼時，輸入函式名稱、變數名、註解等提示，Copilot會根據這些提示提供建議。
- 選擇建議：Copilot會提供多個程式碼建議，使用者可以直接按下Tab鍵接受建議，或使用箭頭鍵選擇其他建議。
- 調整：如果建議的程式碼不完全符合需求，使用者可以手動進行修改。
GitHub Copilot的優點有：
- 能自動生成重複性高的程式碼，減少開發人員打字的時間，提高工作效率。
- 能幫助開發人員學習新的程式語言、框架等，增加新知識。
- 提升程式碼品質。
- 能幫助開發人員避免常見的編碼錯誤，提高程式碼的可靠性。
GitHub Copilot的缺點有：
- Copilot目前為付費服務，對於個人開發者或小型團隊來說，會增加開發成本。
- Copilot的建議品質依賴於訓練資料的品質，如果訓練資料不夠全面，生成的程式碼可能不準確。
- Copilot可能會生成包含安全漏洞的程式碼，需要開發人員仔細檢查。
類似的工具還有：Tabnine、Amazon CodeWhisperer、Codeium
生成式AI的常見問題
問：可以利用AI生成哪些內容？
答：目前AI已經能用於生成許多內容，較常見的包含：
- 圖片：如風景、人物肖像、甚至藝術作品等，風格從寫實到抽象也都可以生成。
- 影片：如短片、或動畫，甚至可以根據文字描述生成相關影片。
- 音樂：如旋律、和聲、節奏、歌曲等，能夠生成多種風格的音樂作品。
- 簡報：能透過輸入文字描述後，AI生成相關簡報內容與頁面背景等。
- 文本：AI可以生成各種文本內容，如文章、報告、詩歌、小說、劇本、腳本等各種內容創作。
- 對話：AI可以生成自然流暢的對話，可應用於聊天機器人等場景。
- 語音：AI可以合成自然的語音，可應用於語音助手、有聲書、播報系統等。
- 3D模型：AI還可以生成3D模型，應用於遊戲、動畫、建築、室內設計等領域。
問：企業要導入生成式AI的挑戰有哪些？
答：企業若要導入生成式AI的挑戰可能有以下幾個方面：
- 技術層面：將生成式AI技術與現有系統和流程整合、可能會遇到技術上的困難，企業需要確保新技術能夠無縫地融入現有的IT架構中。
- 數據品質：生成式AI的效果依賴於高品質的數據，企業需要投入時間和資源來準備訓練數據，確保AI能夠學習到準確的訊息。
- 人才培訓：企業需要招聘或培訓具備相關AI技能的員工，才能開發或管理生成式AI的應用。
- 倫理和法律問題：使用生成式AI可能涉及版權、隱私、以及倫理等問題，企業需要制定相應的政策來應對這些挑戰，確保合乎倫理與法律規範。
- 成本考量：導入生成式AI可能需要投入許多成本、費用、與資源，包括購置技術與設備、以及人力資源等，企業需要評估成本與收益之間的平衡。
- 人員接受度：員工和客戶對新技術的接受程度可能會影響實施AI的效益，企業需要進行文化變革、流程優化、員工或客戶的培訓與管理，以提高人員對生成式AI的接受度。
結論
了解生成式AI的運作、應用領域、以及常見生成式AI工具的使用方法與優缺點之後，您也想利用生成式AI豐富您的創作、減輕工作負擔嗎？或者您是企業主正在考慮導入AI技術，提升企業業績與降低成本嗎？您需要戰國策的ChatGPT課程與AI顧問服務。
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