什麼是生成式人工智能? 生成式人工智能，又稱 Generative AI（Gen AI），利用大量數據和複雜模型來模仿人類創造力，產生新的圖像、音樂、文本等。它是一個前沿領域，探索機器學習啟發人類般的創造力和生成原始材料的潛力。
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什麼是生成式AI?
生成式人工智能是 AI 的一個子集，關注創建能夠生成新信息或複製歷史數據模式的算法。它使用深度學習和神經網絡等方法來模擬人類的創造過程，產生獨特的結果。並通過使用算法和在大量數據上訓練模型開創了從圖像和音頻生成到故事和遊戲開發等應用的途徑。
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ChatGPT 和 Google 的 Bard 都展示了產生式生成式AI 理解和生成人類般的寫作的能力。它們有各種用途，包括聊天機器人、內容創建、語言翻譯和創意寫作。這些模型的基本思想和方法促進了更廣泛的產生式人工智能以及它在改進人機交互和藝術表達方面的潛力。
生成式人工智能的歷史
1932年：概念出現，早期的規則系統和隨機數生成器的研究，為未來的發展奠定了基礎。
1950年代-1960年代：研究人員探索模式識別和生成模型的早期技術，包括開發早期的人工神經網絡。
1980年代：人工智能領域經歷了興趣的激增，促使生成模型的進步，例如發展概率圖模型。
1990年代：隱藏式馬可夫模型（Hidden Markov Model）在語音識別和自然語言處理任務中得到廣泛應用，代表了生成建模的早期示例。
2000年代初：貝氏網路（Bayesian network）和圖模式開始流行，令在各種領域進行概率推理和生成建模成為可能。
2012年：深度學習，特別是深度神經網絡開始引起關注，並革命了產生式 AI領域，為重大進展鋪平了道路。
2014年：Ian Goodfellow 介紹了生成對抗網絡（GANs），推動了產生式 AI 領域的發展。GANs 展示了生成逼真圖像的能力，成為產生式建模的基本框架。
2015 年至 2017 年：研究人員改進和提高 GANs 的性能，引入了條件 GAN 和深度卷積 GAN 等變體，實現高質量的圖像合成。
2018年：StyleGAN 是 GANs 的特定實現，允許對圖像生成進行精細控制，包括風格、姿勢和照明等因素。
2019年至 2020 年：Transformer 最初是為自然語言處理任務而開發的，展示了在生成建模中的潛力，並在文本生成、語言翻譯和摘要方面具有影響力。
現時：生成式人工智能持續快速發展，正在進行的研究集中於提高模型能力、解決道德問題和探索能夠生成多模態內容的跨領域生成模型。
生成式AI 的運作方式，是利用演算法和在大量數據上訓練模型來創建新的材料，這些材料密切反映了訓練數據的模式和特徵，該過程中有各種重要的元素和步驟。
生成式AI 如ChatGPT的運作過程
1.數據收集
首先需要收集一個大型數據集，代表生成式 AI 模型打算生成的主題或內容類別。舉例：如果目標是創建真實的動物表現形式，就需要收集一組標記的動物照片數據集。
2.模型架構
接下來需要選擇適當的產生式模型架構，常用的模型包括 Transformer、變分自編碼器（VAEs）和生成對抗網絡（GANs）。模型架構決定了數據如何被修改和處理以產生新內容。
3.訓練
使用收集的數據集進行模型訓練。通過調整模型內部的參數，AI模型在訓練期間學習數據的基本模式和特性。在訓練過程中使用迭代改善逐步提高模型生成與訓練數據密切相似的內容的能力。
4.生成過程
訓練後，模型可以通過從訓練集中觀察到的分佈中取樣生成新的內容。例如，在創建照片時，模型可能使用一個隨機噪聲向量作為輸入，創建看起來像真實動物的圖片。
5.評估和改進
生成的材料被檢查以確定其品質和符合預期的屬性程度。根據應用場景，可能會使用評估指標和人工輸入來改進生成的輸出和發展模型。迭代反饋循環有助於提高內容的多樣性和質素。
6.微調和遷移學習
預先訓練的模型有時可以作為轉移學習和微調某些數據集或任務的起點。遷移學習是一種策略，使模型能夠從一個領域獲取信息並在另一個領域中表現更好，並且使用較少的訓練數據。
生成式 AI 的應用
生成式AI 在各種行業中有多個應用，改變了我們生成和互動內容的方式。它已經在視覺藝術中實現了逼真的視覺效果和動畫，藝術家可以使用它創建完整的景觀、角色和情節，並提供新的數碼藝術和設計機會。在音樂領域中，通過通用 AI 算法創建獨特的旋律、和諧和節奏，協助音樂家進行創作，提供新的靈感。
除了創意藝術，它還在遊戲和醫療保健等領域生成了重大影響。在醫療保健領域，生成式 AI 被用於生成醫學研究的人工數據，使研究人員能夠訓練模型並研究新的治療方法，而不會危及患者私隱。遊戲玩家可以使用生成式 AI 創建動態景觀和非玩家角色（NPC），體驗更加身臨其境的遊戲體驗。
生成式AI 的道德考量
生成式AI 的發展具有巨大的潛力，但也引發了重大的道德問題。其中一個主要的擔憂是深度偽造內容，它使用 AI 生成的內容來欺騙和影響大眾。深度偽造具有破壞公眾對視覺媒體的信心和傳播虛假信息的能力
此外，如果用於訓練模型的數據存在偏見，它可能會無意中繼續強化偏見。如果訓練模型的數據存在偏見，AI 系統可能會生成反映和強化偏見的材料。這可能會生成嚴重的社會後果，例如強化刻板印象或邊緣化特定社群。
為解決這些道德問題，研究人員和開發人員必須優先考慮負責任的 AI 開發。這包括整合透明度和可解釋性系統，精心選擇和多樣化訓練數據集，以及創建明確的規則，以負責任的方式應用技術。
同場加映
生成式人工智能概念如時開始?
最早期可追溯至1932年，早期的規則系統和隨機數生成器的研究，為未來的發展奠定了基礎。
生成式AI 如何在各種行業中應用?
它已經在視覺藝術中實現了逼真的視覺效果和動畫，藝術家可以使用它創建完整的景觀、角色和情節，並提供新的數碼藝術和設計機會。在音樂領域中，通過通用 AI 算法創建獨特的旋律、和諧和節奏，協助音樂家進行創作，提供新的靈感。
生成式AI 如ChatGPT的運作過程?
步驟包括：１.數據收集、2.模型架構、３.訓練、4.生成過程、5.評估和改進，最後是
微調和遷移學習
生成式AI 面對甚麼道德問題?
其中一個主要的擔憂是深度偽造內容，它使用 AI 生成的內容來欺騙和影響大眾。深度偽造具有破壞公眾對視覺媒體的信心和傳播虛假信息的能力。
什麼是生成式人工智能?
生成式人工智能是 AI 的一個子集，關注創建能夠生成新信息或複製歷史數據模式的算法。它使用深度學習和神經網絡等方法來模擬人類的創造過程，產生獨特的結果。
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