2025年9月12日星期五

什麼是生成式 AI

生成式 AI 能夠依據輸入的資料產出新的內容，如文字、圖片、音樂和影片等

生成式 AI 則是基於機器學習採用生成模型 (Generative Model) 衍生出來的，

且生成模型會大量倚賴深度學習

人工智慧 (Artificial Intelligence)/

機器學習 (Machine Learning)

深度學習 (Deep Learning)

的關係

深度學習是機器學習的一部分，

機器學習又是人工智慧的一部分

生成式 AI 工作原理

生成式 AI 能夠依據輸入的資料 產出新的內容，

而這是因為他能學習資料中的分佈，並 透過學習 到的分佈，產生新的結果，

而這個過程會有兩個主要部份

資料分佈的學習：

生成式 AI 會先從大量的資料中學習其分佈模式，這些資料可以是任何形式，

例如文字資料庫、圖片資料庫等。

常用的技術有

1.自回歸模型 (Autoregressive Model)、

2.自編碼器 (Autoencoder)、

3.變分自編碼器（Variational Autoencoder）和

4.生成對抗網路（Generative Adversarial Networks）等。

內容生成：

學習到資料分佈後，模型能夠從該分佈中採樣並生成新資料。

比如在文字生成中，生成式 AI 可以

根據語言模型 生成與輸入 文字風格相似的新句子；

在圖片生成中，AI 可以根據學習到的圖片特徵生成新的圖片。

這邊列舉幾個例子

文字生成：例如 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 或是 Google 的 Gemini

圖片生成：例如 Midjourney、OpenAI 的 Dall·E

音樂生成：例如 Suno

影片生成：例如 OpenAI 的 Sora