生成式 AI （中文全稱：生成式人工智慧，英文：Generative artificial intelligence, 簡稱Gen AI）是一種能夠根據輸入數據自動創造新內容的人工智慧技術。它利用機器學習模型（如 GPT、DALL·E、Deepseek R1 等）來生成文字、圖像、音樂、程式碼甚至影片。這類 AI 透過分析極大量的訓練資料來學習語言結構、圖像特徵或音樂風格，並在用戶輸入提示詞 （Prompt）時創造出新內容。

生成式AI的運作方式

生成式 AI 主要基於深度學習（Deep Learning）和大規模數據訓練，透過強大的模型來學習數據特徵並生成新的內容。其運作方式可分為以下幾個關鍵步驟：

  1. 資料收集與訓練，生成式 AI 需要大量的數據進行訓練，例如：
    • 文字模型（如 ChatGPT）：透過數百億篇文章、書籍、網頁等文本數據學習語言模式。
    • 圖像模型（如 DALL·E、Stable Diffusion）：分析大量圖片及其描述，以學習視覺元素的組合。
    • 音樂、影片模型（如 Fugatto、Veo）：學習不同風格的音樂、電影剪輯模式等。
  2. 深度神經網路（DNN, Deep Neural Network），主要用於生成式 AI 內容生成和學習，但也可以結合其他技術，以滿足不同內容需求。以下是一些主要的 DNN 架構：
    • Transformer（變換器）： 這是一種專注於序列數據（如文字、時間序列）的架構，通過注意力機制捕捉數據中的長程依賴關係。GPT 系列模型是 Transformer 在文字生成領域的代表。
    • VAE（變分自動編碼器）： 這是一種用於學習數據隱藏表示的架構，通過編碼器將數據轉換為隱藏向量，然後通過解碼器從隱藏向量生成數據。VAE 常用於圖像、音訊生成，也能用於文字生成。
    • GAN（生成對抗網路）： 這是一種由生成器和鑑別器組成的架構。生成器負責生成假數據，鑑別器負責判斷數據是真還是假。兩個網路通過對抗訓練，不斷提高生成數據的真實度。GAN 在圖像、影片生成方面表現出色。
  3. 預測與內容生成，當用戶輸入提示（Prompt），AI 會透過機率模型來生成最可能的內容，例如：
    • ChatGPT 根據過去的文字上下文，預測下一個最適合的單字，從而形成自然流暢的句子。
    • DALL·E 分析文字描述，將其轉換成圖像特徵，然後生成對應的圖像。
    • GitHub Copilot 透過理解程式碼上下文，自動補全程式碼段落。
  4. 優化和調整，為了提高 AI 生成的內容品質，系統會經過多輪優化，如：
    • 微調（Fine-tuning）：針對特定領域（如醫療、法律）進行專業訓練。
    • 人類回饋學習（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）：使用人類標註數據來調整 AI 生成結果的準確性與可讀性。
  5. 回應使用者需求：最終，生成式 AI 會根據使用者輸入，動態生成文字、圖片、音樂或其他內容，並持續進化，以提升回應的自然度和創意表現。

生成式AI的應用領域

生成式 AI 的發展帶來了許多創新應用，涵蓋多個領域，以下是幾個主要的應用場景：

應用領域應用領域主要功能
內容創作ChatGPT文章撰寫、對話生成
圖像與設計Stable Diffusion開源繪畫工具
影音與多媒體Runway Gen-3影片生成 、特效製作
軟體開發Code Llama生成與分析程式碼
商業與市場IBM Watson Assistant智能客服
醫療與科學Apple Health AI健康數據分析與監測
教育與學習Khan Academy AI Tutor家教與學習輔助

生成式 AI 已經深入各行各業，從創作、商業、醫療、教育到程式設計，都能帶來極大的效能提升。未來，隨著技術進步，AI 正逐漸變得更智慧、更符合人類需求。與 AR/VR、物聯網（IoT）、區塊鏈等技術融合將能創造更多可能性。

5個 2025年 必知的生成式AI工具

ChatGPT 的出現掀起了生成式 AI 的熱潮，但這只是個開始。如今 2025 年，生成式 AI 工具百花齊放，從文本生成到圖像生成，應有盡有，為生產力提供了更廣闊的可能性，下列介紹5個生成式AI工具：

  • Gemini：全能型的智能助理
    • Google 開發的多模態大型語言模型，出色的上下文記憶能力，能夠理解程式碼、圖像甚至影片等多種形式的內容。得益於 Google 的生態系，Gemini 能與 Google 地圖 、Google 試算表、Gmail 等多項服務整合，提升便利性和效率。
  • Deepseek：AI產業的震撼彈
    • 中國 AI 新創公司 DeepSeek 開發的開源大型語言模型，其 R1 模型因與Open AI o1的性能相近，一經發布即引爆科技圈。其特色之一的”深度思考”功能，會先驗證和推理生成的內容，一定程度的提升了回覆準確性。
  • Cursor：重塑AI程式設計生態
    • 與 AI 深度結合的程式碼編輯器，能即時辨識錯誤並給出修復建議，並且自動化功能完整，無需專業背景也能得到符合需求的程式碼，成為程式開發的新選擇。
  • Sora：影片創作新解方
    • 由 OpenAI 開發的生成式 AI 影片模型，具備強大的物理世界理解能力，能夠根據使用著上傳的文字或圖片，生成 1080P 的清晰動態影片，並切透過分鏡工具，能夠更精確的控制影片內容生成。
  • Perplexity：AI加持的搜尋引擎
    • 結合 AI 語言模型與即時網路搜尋的智能工具，透過自然語言處理技術提供精準的資訊整合服務。其特色在於能即時抓取最新資料、提供來源引用，並支援多種進階功能以滿足學術研究、商業分析等需求。

生成式AI的未來課題

如今，AI 生成的圖片、影片與音訊日趨逼真，虛實界線變得模糊。若遭到惡意利用，用於捏造假資訊、操縱輿論或詐騙，將嚴重影響社會信任機制，甚至威脅個人隱私與公共安全。因此，如何在促進 AI 創新的同時，確保技術的負責任應用，已成為全球關注的核心議題。

歐盟於 2025 年 2 月 2 日正式實施《人工智慧法案》（AI Act）第一階段，成為全球首部全面監管 AI 的法律。該法案將AI系統依風險分為四級，並全面禁止具「不可接受風險」的應用，違者最高可處全球年營收7%或3,500萬歐元罰款。隨著該法案落地，生成式 AI 的應用將更加規範，也提升社會對其安全性的信任。

結論

在已過的兩三年內，生成式 AI 有了突破性的進步和成長，並逐步融入日常生活。生成式 AI 已成為不可忽視的技術變革力量，這項創新技術也開始在各專業領域，發揮其降低成本、提高效率的潛力。

然而，生成式 AI 仍面臨內容真實性、版權、倫理與就業市場變革等挑戰。未來，其發展方向與人類協作模式，將是值得持續關注的科技議題。期待在未來隨著演算法與計算能力的提升，生成式 AI 能在更多領域發揮價值。