在過去的一年裡,生成式人工智慧激發了全世界的想像力。這種強大的人工智慧 (AI) 可以根據從現有資料中學習的模式建立新內容。資料雖各不相同,但可能包括相片、歌曲、寫作和其他內容。生成式 AI 可以製作奇幻的影像、作詩或編寫程式碼,甚至還能製作聽起來像真實人聲的說唱歌曲。
很快地,生成式 AI 就會像智慧型手機一樣成為生活的中心。但對許多人來說,生成式 AI 依然神祕難解。讓我們看看生成式 AI 是什麼、不是什麼,以及它可能為我們的工作和家庭生活帶來什麼樣的變化。
認識生成式 AI
定義生成式 AI
瞭解生成式 AI 為何如此重要的關鍵就在它的名稱。它是可以生成以前不存在之新內容的人工智慧。
生成式 AI 不僅會分析現有的資料,還能建立新的內容。想像一下,您要求生成式 AI 技術支援的聊天機器人 (例如 ChatGPT) 為您的新咖啡公司想個廣告金句。聊天機器人能在幾秒鐘內回顧數十年的咖啡廣告標語,並醞釀出 (雙關語,請見諒) 新的口號:「一次一口,振作一天」。這對您的廣告金句研究來說,是個不錯的開始。
生成式 AI 的力量不止步於玩弄文字。它還可以分析數百萬行 DNA 資料,從頭開始構建新的蛋白質。醫生們也利用生成式 AI 改善癌症治療方案,正確定位放射治療的腫瘤靶標。藝術家正在使用 Adobe Firefly 等生成式 AI 應用程式來表現自我,並創作商業作品。
提示:種了許多棕櫚樹的鵝卵石街上,有一隻工筆精雕描繪細膩的小鳥
AI 與生成式 AI
人工智慧一如其名:機器模仿人類智慧執行任務。常見的例子就是 Siri 和 Alexa 等語音助手,以及向 Amazon 詢問包裹遺失情況時彈出的客戶服務聊天機器人。
雖然非生成式人工智慧仍然很實用,但生成式 AI 卻是顛覆式變革。我們才剛剛開始體驗它將如何以及在哪裡為我們提供幫助,讓我們取得原本可能需要更長時間或根本不可能實現的成果。
生成式智慧這麼聰明的原因
過去,除非人類先提供明確指令,告知電腦應用程式如何完成工作,否則電腦應用程式將無法執行任務。這些指令稱為「程式設計」。儘管複雜的程式設計結果令人印象深刻,但傳統的電腦應用程式做不到人類未在程式設計中規定的事情。
生成式 AI 系統更加靈活的原因,是因為它們依賴不需要經由程式設計明確指示的機器學習。人類不給指令,而是讓電腦存取大量資料。機器自己訓練自己識別資料中的模式,最重要的是,從所學到的知識中得出結論。(這就是「機器學習」中的學習真義。)資料集的大小和品質很重要。AI 的好壞取決於訓練它的資料。
「生成式 AI 如何運作?」的問題太過複雜不好回答,深入瞭解需要努力再努力。然而,生成式 AI 的美妙之處在於,您不需要瞭解一切就能因它得益。您只要找到一款應用程式 (例如 Firefly),輸入您希望看到的內容:「三隻拉布拉多小狗在草地上奔跑」,噹噹,您就是生成式 AI 用戶了。不需要程式設計的學位。
提示:三隻拉布拉多小狗在草地上奔跑
生成式 AI 的應用
公司與生成式 AI
個人與生成式 AI
已經有很多人使用生成式 AI 回答一般問題並進行研究。(請注意,答案和研究需要經過人工查證,更多關於這類和其他缺點的資訊,請參閱後文的<生成式 AI 的限制和挑戰>一節。)
利用生成式 AI 從事藝術創作也廣受個人創作者歡迎。您可以快速測試概念、構建情緒板,並使用日常語言想像出非凡的場景。這裡也有很多問題,因為許多 AI 藝術生成器是使用受著作權法保護的影像訓練。
不過,關於著作權也可能存在許多考量。為協助解決這些疑慮,Adobe 訓練 Firefly 時使用 Adobe Stock 中獲得授權的影像,以及開放授權內容和著作權已到期的公眾領域內容。因為 Firefly 原就是設計用於商業用途,因此可通往許多其他領域,例如商業藝術、設計、遊戲和虛擬環境等。
提示:室內設計,客廳和中島廚房的視角,自然採光的大窗戶、淺色調、有植物、現代家具、天窗,現代簡約設計
生成式 AI 的好處和優勢
生成式 AI 能比人類更快理解大量的複雜資料。這項事實的背後是生成式 AI 的兩個主要潛在優勢:
- 超高的生產力
- 提升的效率
想像一下,您在一家公司工作,公司的專有資訊都儲存在書面報告、試算表、關聯式資料庫甚至圖表中。您可以利用生成式 AI 分析所有這些來源、建立它們之間的連結,並且回答您的問題。AI 甚至可以根據其綜合推理提供建議。
許多產業的生產力和效率都有可能大幅提高。如果您是一家小型企業的行銷經理,生成式 AI 可以幫助您快速調整網路廣告的大小,使其符合許多展示位置的規格。然後,您可以使用生成式 AI 報告資產績效,發現下一波行銷浪潮的趨勢和機會。
生成式 AI 還有第三個重要的潛在優勢: - 增強的創造力
人的創造力當然很豐富。但即使是我們當中最優秀的人也有落入慣性陷阱的時候。例如,平面設計師可以使用 AI 作為腦力激盪的夥伴。它可以產生新穎的想法,將您帶往不同的方向,就像萬花筒一樣,讓熟悉的景色變得新鮮。在這些情況下,AI 與其說是虛擬專家,不如說是您的創意副手。
生成式 AI 的限制和挑戰
AI 不一定永遠是對的
正如我們在<生成式 AI 的應用>一節中所討論的,ChatGPT 這類的生成式 AI 工具不一定具備事實的準確性。也許有一天,經過微調的資料集和演算法會降低這個風險,但當下此時,我們人類必須對所閱讀到的內容抱持懷疑態度。與可靠的來源加以比對,以驗證資訊。
每個角落都有偏見存在
求證相對容易。阻止生成式 AI 結果產生有關性別或種族等方面的社會偏見,更形困難。但這也確有必要。為了防止生成式 AI 結果中出現社會偏見,AI 負責人員必須在從設計到開發、再到部署的整個過程中,識別並減少偏見,且承擔持續監督的義務。
我們這些用戶也可以幫助消除偏見。假設您在 AI 藝術生成器中輸入文字提示:「穿著實驗室外套拿著試管的科學家」。無論您按多少次「生成」按鈕,結果是否只顯示某種類型的人?您可以寄信給生成器製造商,告訴他們有此盲點,然後細部調整您的文字提示以產生更多樣化的結果。
提示:穿著實驗室外套拿著試管的科學家
生成式 AI 會消耗大量能源
開發生成式 AI 工具的公司也應該意識到,目前訓練及維護這些工具不得不消耗的能源。業內正意識到減少碳足跡的必要性,但仍有很長的路要走。
智慧財產權是個大問題
專業創作者有理由擔心著作權遭侵犯。法院目前正在處理這些問題。Adobe 是致力於協助創作者的公司之一。除了以負責任的態度開發 Firefly 的生成式 AI 之外,Adobe 還透過 Content Authenticity Initiative (CAI) 幫助建立產業標準,並致力於建立通用的「請勿訓練」標籤,讓創作者控制是否允許使用其作品訓練 AI 模型。
將生成式 AI 整合到工作流程中
生成式 AI 很強大,您也很強大。自行瞭解相關資訊是每個人的第一要務。使用生成式 AI 工具之前請查看隱私權政策。如果您不喜歡某項政策,請避免使用該工具。過了註冊階段之後,在將個人資訊上傳到任何生成式 AI 工具之前請三思。如果有希望保密的內容,請與該工具保持距離。如果打算將結果用於商業用途,請務必設定該工具以免侵害著作權。採用生成式 AI 的企業應一律審核生成結果是否發生準確性、偏見和著作權侵害情況。
在密切關注法規制定動態之外,這是保護公司免於商譽和法律風險的最佳方式。推動概念和策略的應該是人。請記住,AI 是您親密的搭檔。但您才是老闆。
憑藉 Adobe Firefly 的生成式 AI 擁抱設計的未來
生成式 AI 已經在改變我們的生活。生成式 AI 以虛擬專家之姿,協助許多產業提高效率和生產力。生成式 AI 和我們一起集思廣益,增強我們的創造力。
這項技術發展之快速,以至明天的生成式 AI 可能和今天的完全不一樣。如果我們懷著好奇心和謹慎的態度探索這些工具,就可以享受它們的好處,避開任何陷阱。
提示:日式茶園