生成式AI技術發展與應用趨勢

隨著ChatGPT聊天機器人的應用逐漸普及，生成式人工智慧（Generative AI）歷經快速發展，其在各行各業的應用正在日益擴展。根據DIGITIMES最新的《AI Special Report》指出，全球生成式AI市場規模將在2024年達到400億美元，2030年將成長至1.5兆美元，此領域至今已經湧現大量技術名詞和應用場景，不僅對傳統產業與工作角色造成衝擊，也為世人帶來前所未有的機遇。

超越自我的人工智慧新技術

作為人工智慧領域的重要分支，生成式AI能夠通過學習資料的分佈模式來生成新的資料，而不僅僅是對現有資料進行分析和預測。該技術乃奠基於各種生成模型（Generative Models），例如OpenAI公司的GPT系列模型，這些模型接受大量未標記資料的訓練，能夠在沒有明確指導的情況下生成創造性的內容。
當前最先進的生成模型通常具備多模態（Multimodal）能力，即能處理多種不同類型的資料，如文字、圖像、聲音、程式碼等，在跨媒體內容的生成和理解上擁有驚人潛力，使得人工智慧能夠勝任許多創意工作，例如文章寫作、繪圖、作曲，甚至是軟體設計。然而，生成式AI可以實現如此卓越的「特異功能」，乃得益於近年來的三項重大進展。

提供生成式AI發展動能的三股力量

資料工程的進步：訓練AI模型需要大規模且高品質的資料，這些資料的來源多取自網路，為了收集與清理高達幾兆位元組（Terabyte）的龐大數據，現代化的資料工程發展出許多大數據治理技術，為AI模型的建置提供了可靠資源。

電腦算力的提高：生成式AI模型的訓練與推理需要大量的電腦運算資源，以NVIDIA為首的科技大廠競相投入加速器硬體技術的研發，強固的資訊基礎建設提供超高速的叢集運算能力，甚至讓人類實現通用人工智慧(AGI)的夢想成為可能。

AI演算法的突破：近年來，深度學習技術取得重大突破，例如生成對抗網路（GAN）與擴散模型（Diffusion Model）的提出，使得AI能夠生成逼真和充滿創意的圖像內容；採用注意力機制的變換器（Transformer）網路則是大型語言模型（LLM）的主流架構，在自然語言處理（NLP）領域已取得巨大的成功。

生成式AI匯集資料、算力、算法等工程技術的強勁動能，創造出百花齊放的研究成果，雖然早期市場投資與產業鏈發展仍以AI運算硬體為主，隨著AI相關軟體與服務逐漸打入B2B與B2C市場，生成式AI勢必也要走出實驗室，在生活中尋求落地應用。

生成式AI的應用趨勢

觀察2024年的生成式AI應用，其涵蓋範圍越來越廣，型態也愈發多樣化，以下是幾個具代表性的應用場景：

藝術與設計：生成式AI能夠快速產出圖像、轉換藝術風格或提供配色建議，可以提升藝術家或設計師的工作效率，甚至改變傳統的設計流程，利用AI解析客戶數據，激發創作靈感，讓作品更符合市場期待。

影視娛樂：生成式AI被應用於影視特效、遊戲開發等領域，透過深偽（Deepfake）或虛擬人技術，創造出極為逼真的視覺效果和互動體驗。尖端的影片生成模型，例如OpenAI的Sora甚至號稱擁有模擬物理世界的能力。

教育：國內外已有學校利用ChatGPT輔助教學的例子，例如批改學生作業、製作學習歷程檔案或多媒體教材等。透過與聊天機器人對話，老師可以獲得教學靈感，學生則像是擁有全年無休的虛擬教師，增加自主學習的機會。

醫療保健：在醫療領域，生成式AI被用於醫學影像處理、疾病診斷、新藥研發等任務。最先進的生命科學模型能夠精準模擬蛋白質，協助製藥公司創造新的蛋白質結構；各式智慧醫療器材與AI輔助臨床流程的創新，則為健康照護事業帶來顯著的效益。

行銷客服：生成式AI可提供精準的客戶分析，並自動生成各種行銷內容，如社群貼文、電子郵件、廣告文案等，有效減輕行銷人員的工作負擔。有些企業則開發客服聊天機器人，提供即時、個人化的客戶支援服務，不僅節省人力，也提升顧客滿意度。

展望未來　生成式AI商機無限

除了前述的應用情境，還有不少值得關注的新趨勢在萌芽當中，包括多模態AI進入嗅覺、味覺和3D空間理解的新領域；新的神經網路架構出現（例如Mamba）；穿戴式智能設備的革新；支援多元任務、人機協作的AI代理（AI Agent）；便宜易用的小型開源模型崛起；因應AI基礎設施沉重能耗而發展的新能源技術……等，充分顯示生成式AI迅猛發展的態勢，展望未來，商機無限。