申論題

BY Gemini

生成式AI是一種能夠 生成新內容 的人工智慧技術。生成式AI可以生成文字、圖像、音樂、影片等內容。生成式AI的主要運用的技術包括：

• 生成對抗網路（GAN）：GAN 由兩個神經網路組成，一個是生成器，一個是鑑別器。生成器負責生成新內容，鑑別器負責判斷內容是否真實。生成器和鑑別器相互博弈，不斷提高各自的性能。
• 變壓器（Transformer）：變壓器是一種神經網路架構，擅長處理序列資料。變壓器可以利用上下文資訊來生成更加逼真的內容。
• 自編碼器（Autoencoder）：自編碼器是一種神經網路架構，可以學習資料的表示。自編碼器可以利用學習到的表示來生成新內容。

生成式AI的應用非常廣泛，包括：

• 內容創作：生成式AI可以生成圖像、音樂、影片等內容，可以用於廣告、設計、娛樂等領域。
• 資料增強：生成式AI可以生成人工資料，可以用於訓練機器學習模型。
• 機器翻譯：生成式AI可以翻譯語言，可以用於機器翻譯系統。
• 聊天機器人：生成式AI可以生成逼真的對話，可以用於聊天機器人。

生成式AI是一項具有巨大潛力的技術，有望在未來徹底改變我們的生活方式。

以下是一些具體的生成式AI應用案例：

• OpenAI 的 DALL-E 2 是一個可以生成圖像的生成式AI模型。DALL-E 2 可以根據文字描述生成逼真的圖像，甚至可以生成具有創意性的圖像。
• Google AI 的 Imagen 是一個可以生成圖像和文字的生成式AI模型。Imagen 可以同時生成圖像和文字描述，並且可以根據文字描述生成不同的圖像風格。
• DeepMind 的 WaveNet 是一個可以生成音樂的生成式AI模型。WaveNet 可以生成逼真的音樂，甚至可以生成具有不同風格的音樂。
• OpenAI 的 GPT-3 是一個可以生成文字的生成式AI模型。GPT-3 可以生成各種形式的文字，包括新聞文章、小說、詩歌等。

生成式 AI 又稱為「生成式人工智慧」，是指使用 AI 技術生成新的文字、圖片、音樂、音訊和影片等內容。

生成式 AI 是由基礎模型 (大型 AI 模型) 驅動，可同時處理多項工作，並立即執行各種任務，包括提供摘要、問與答和分類等。另外，您還能針對目標用途調整基礎模型，而且只需以極少量的範例資料完成最基本的訓練工作。

運作方式是使用機器學習模型，根據一系列人類創作內容的資料來掌握相關模式與關係，再運用學到的模式生成新內容。

「監督式學習」是最常用來訓練生成式 AI 模型的方法，也就是向模型提供一系列人類創作內容和相應的標籤，讓模型學習生成與人類創作內容相似的內容，並加上相同的標籤。

生成式 AI 可以處理大量內容，透過文字、圖片和容易使用的格式，產生相關洞察資訊和答案。這類技術帶來的好處包括：

- 增強即時通訊與搜尋體驗，藉此改善與顧客的互動方式

- 運用對話式介面和摘要功能，探索大量非結構化資料

- 協助處理重複性工作，例如回覆提案請求 (RFP)、以五種語言將行銷內容本地化，以及確認客戶合約是否符合相關法規等

資料來源：https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai?hl=zh-TW