生成式人工智慧──應用探討與未來展望

文／普田精舍護法會督導、國立虎尾科技大學資訊管理系教授　楊達立（傳寧）

　　人工智慧（AI）是一種模擬人類智慧的系統，近年來發展迅速，已經在許多領域取得了突破。而生成式人工智慧（Generative AI），也被稱為AI Generated Content (AIGC)，代表著一種以人工智慧為基礎的創作過程。它在多個領域，如文本、圖像、音樂和視頻的生成中有了許多重要成果。當前最著名的生成模型，有ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion (Audio)及D-ID，它們均展現了生成式AI的廣大應用潛力。生成式AI的實現原理是基於深度學習技術和模擬巨量數據的能力，以此生成新的、類似原始數據的成果。這種生成過程深深依賴於生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN），GAN是一種由兩個神經網路組成的模型，一個是生成器（Generator），一個是判別器（Discriminator）。生成器負責生成新的內容，判別器則負責判斷新的內容是否是真實的。生成器和判別器在相互對抗的過程中，生成器不斷生成更逼真的內容，判別器則不斷提高其識別真假的能力。另外還有長短期記憶網路（Long Short-Term Memory，LSTM）和Transformer模型等先進的深度學習技術。其中LSTM是一種遞迴神經網路（RNN）的加強版，能夠學習長期記憶性。RNN是一種能夠處理序列數據的神經網路，但傳統的RNN在處理長期記憶性方面存在一定的局限性。LSTM通過引入控制閘門結構，能夠有效地學習長期記憶性，因此在處理時間序列數據方面具有優異的表現。另外還有一個Transformer模型，Transformer是一種神經網路架構，最初由Google 在2017年提出，用於機器翻譯。Transformer在機器翻譯方面取得了突破性的進展，其性能遠遠超過了傳統的機器翻譯方法。Transformer的核心是自注意力機制（attention mechanism），自注意力機制能夠讓模型學習到不同位置的輸入數據之間的關係。Transformer通過自注意力機制，能夠有效地處理序列數據中的長距離記憶性，因此在自然語言處理NLP領域具有優異的表現。

人工智慧（AI）及生成式人工智慧（AIGC）的演進與能力圖

　　生成式AI具有廣闊的應用前景，在各行各業都具有巨大的應用潛力。以下是一些生成式AI的典型應用：

●文本生成：生成式AI可以用來生成各種文字，如文章、詩歌、程式碼等。這項技術可以應用於內容創作、翻譯、機器翻譯等領域。	一幅展現生成式AI技術在創造各種文字內容的未來派插畫
●圖像生成：生成式AI可以用來生成各種圖像，如人臉、風景、物品等。這項技術可以應用於圖片編輯、虛擬實境、增強實境等領域。	一幅展示生成式AI技術用於創造各種圖像的插畫
●音樂生成：生成式AI可以用來生成各種音樂，如歌曲、樂器演奏等。這項技術可以應用於音樂製作、音樂創作等領域。	一幅描繪生成式AI技術用於創作音樂、歌曲和樂器演奏的創意插畫
●視頻生成：生成式AI可以用來生成各種視頻，如電影、電視劇、動畫等。這項技術可以應用於電影製作、動畫製作等領域。	一幅生動的插畫，展示生成式AI技術用於創造電影、電視劇和動畫

生成式AI需要面對的挑戰

1. 可能被用於生成假信息：生成式AI可以用來生成逼真的假信息，如偽造的圖像、文字、音頻等。這可能會對社會造成負面影響，例如影響選舉、破壞公眾信任等。

2. 可能被用於侵犯隱私：生成式AI可以用來生成逼真的假圖像或文字，這些圖像或文字可能會被用來侵犯他人隱私。例如，生成式AI可以用來生成虛假的身分證件或個人照片等。

3. 可能被用於創造新的犯罪形式：生成式 AI可以用來創造新的犯罪形式，例如生成假貨、創建新的勒索軟體等。

4. 高額的成本負擔：大量的計算資源和數據需要高昂的成本支出。

生成式AI的未來發展

　　生成式AI是一項新興的技術，目前仍處於發展初期。隨著技術的不斷進步，生成式AI的應用範圍將會更加廣泛。以下是一些生成式AI的未來發展趨勢：

1. 生成式AI將更加逼真：隨著生成器模型的不斷改進，生成的內容將更加逼真，甚至難以與真實內容區分。

2. 生成式AI將更加多樣化：生成式AI 將能夠生成更加多樣化的內容，滿足不同用戶的需求。

3. 生成式AI將更加智能化：生成式AI 將能夠根據用戶的反饋，不斷改進生成的內容。

　　生成式AI雖然大幅提高了生產效率，但同時也引發了許多問題，這些問題是目前迫切需要解決的。隨著生成式AI的迅速發展，相關的法律法規和技術應用也需要與時俱進。未來，如何確保生成式AI產生的資料既符合道德標準又遵守法律規範，以及如何開發新技術來解決目前面臨的資料真實性和不透明性問題，將是關鍵，以便充分發揮生成式AI的潛力。

 

註：以上插圖皆是由ChatGPT生成