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
雖然生成式 AI 看起來很神奇，背後有許許多多不同的複雜技術；但如果把它一點一點拆分開來，就能夠開始理解使「魔法」成為可能的機制了。
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
AI 是我們的虛擬助手。生成式 AI 則是我們的虛擬專家 (後文會討論一些限制)。
公司與生成式 AI
生成式 AI 可以為組織將處理內部知識的方式最佳化來增加價值。例如，生成式 AI 有能力允許服裝連鎖店的策略師藉由提出「去年夏天賣出了更多短褲還是長褲？」一類的問題，搜尋公司的庫存記錄。這類的見解可以加快決策和策略發展。
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、虛擬環境等等。
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：
1. 超高的生產力
2. 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：
3. 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
生成式 AI 的能力是如此驚人，以至於人們很容易就忽視了它的限制。以下是幾個需要克服的挑戰。
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 負責人員必須從設計到開發、再到部署，即能識別並減少偏見，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
有疑問嗎？我們可以為您解答
生成式人工智慧是 AI 的一個分支，著重在通過演算法和機器學習模型建立或產生新的內容，例如影像、音樂或文字。生成式 AI 一般需要有用戶的輸入 (例如文字提示)，才會生成相應的輸出，包括文字、影像、音樂或影片。
生成式 AI 有許多實際應用，包括編寫電腦程式碼、建立影像和影片、摘要整理報告、分析銷售資料，以及為客戶提供服務。
人工智慧的廣泛定義是：機器模仿人類智慧執行任務。生成式 AI 著重在通過演算法和機器學習模型建立或產生新的內容，例如影像、音樂或文字。生成式 AI 一般需要有用戶的輸入，才能生成相應的輸出。
人工智慧的潛在主要優點包括提升效率、提高生產力和增強創造力。其限制包括資訊不正確、助長偏見、侵害著作權以及消耗能源。
企業和個人可以尋找工作流程中還能提高效率、生產力或創造力的地方。整合生成式 AI 的企業應該檢查所生成的結果是否正確、有所偏頗以及侵害著作權，同時允許員工推動概念和策略。個人可使用生成式 AI 工具從事工作和娛樂，但須謹慎處理個人資訊。
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