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生成式AI技术发展与应用趋势

  • 陈婉洁DIGITIMES企划

随着ChatGPT聊天机器人的应用逐渐普及,生成式人工智能(Generative AI)历经快速发展,其在各行各业的应用正在日益扩展。根据DIGITIMES最新的《AI Special Report》指出,全球生成式AI市场规模将在2024年达到400亿美元,2030年将成长至1.5万亿美元,此领域至今已经涌现大量技术名词和应用场景,不仅对传统产业与工作角色造成冲击,也为世人带来前所未有的机遇。

超越自我的人工智能新技术

作为人工智能领域的重要分支,生成式AI能够通过学习数据的分布模式来生成新的数据,而不仅仅是对现有数据进行分析和预测。该技术乃奠基于各种生成模型(Generative Models),例如OpenAI公司的GPT系列模型,这些模型接受大量未标记数据的训练,能够在没有明确指导的情况下生成创造性的内容。
当前最先进的生成模型通常具备多模态(Multimodal)能力,即能处理多种不同类型的数据,如文字、图像、声音、程序码等,在跨媒体内容的生成和理解上拥有惊人潜力,使得人工智能能够胜任许多创意工作,例如文章写作、绘图、作曲,甚至是软件设计。然而,生成式AI可以实现如此卓越的「特异功能」,乃得益于近年来的三项重大进展。

提供生成式AI发展动能的三股力量

数据工程的进步:训练AI模型需要大规模且高品质的数据,这些数据的来源多取自网络,为了收集与清理高达几万亿位元组(Terabyte)的庞大数据,现代化的数据工程发展出许多大数据治理技术,为AI模型的建置提供了可靠资源。

电脑算力的提高:生成式AI模型的训练与推理需要大量的电脑运算资源,以NVIDIA为首的科技大厂竞相投入加速器硬件技术的研发,强固的信息基础建设提供超高速的丛集运算能力,甚至让人类实现通用人工智能(AGI)的梦想成为可能。

AI演算法的突破:近年来,深度学习技术取得重大突破,例如生成对抗网络(GAN)与扩散模型(Diffusion Model)的提出,使得AI能够生成逼真和充满创意的图像内容;采用注意力机制的变换器(Transformer)网络则是大型语言模型(LLM)的主流架构,在自然语言处理(NLP)领域已取得巨大的成功。

生成式AI汇集数据、算力、算法等工程技术的强劲动能,创造出百花齐放的研究成果,虽然早期市场投资与产业链发展仍以AI运算硬件为主,随着AI相关软件与服务逐渐打入B2B与B2C市场,生成式AI势必也要走出实验室,在生活中寻求落地应用。

生成式AI的应用趋势

观察2024年的生成式AI应用,其涵盖范围越来越广,型态也愈发多样化,以下是几个具代表性的应用场景:

艺术与设计:生成式AI能够快速产出图像、转换艺术风格或提供配色建议,可以提升艺术家或设计师的工作效率,甚至改变传统的设计流程,利用AI解析客户数据,激发创作灵感,让作品更符合市场期待。

影视娱乐:生成式AI被应用于影视特效、游戏开发等领域,透过深伪(Deepfake)或虚拟人技术,创造出极为逼真的视觉效果和互动体验。尖端的影片生成模型,例如OpenAI的Sora甚至号称拥有模拟物理世界的能力。

教育:国内外已有学校利用ChatGPT辅助教学的例子,例如批改学生作业、制作学习历程档案或多媒体教材等。透过与聊天机器人对话,老师可以获得教学灵感,学生则像是拥有全年无休的虚拟教师,增加自主学习的机会。

医疗保健:在医疗领域,生成式AI被用于医学影像处理、疾病诊断、新药研发等任务。最先进的生命科学模型能够精准模拟蛋白质,协助制药公司创造新的蛋白质结构;各式智能医疗器材与AI辅助临床流程的创新,则为健康照护事业带来显着的效益。

行销客服:生成式AI可提供精准的客户分析,并自动生成各种行销内容,如社群贴文、电子邮件、广告文案等,有效减轻行销人员的工作负担。有些企业则开发客服聊天机器人,提供实时、个人化的客户支持服务,不仅节省人力,也提升顾客满意度。

展望未来 生成式AI商机无限

除了前述的应用情境,还有不少值得关注的新趋势在萌芽当中,包括多模态AI进入嗅觉、味觉和3D空间理解的新领域;新的神经网络架构出现(例如Mamba);穿戴式智能设备的革新;支持多元任务、人机协作的AI代理(AI Agent);便宜易用的小型开源模型崛起;因应AI基础设施沉重能耗而发展的新能源技术……等,充分显示生成式AI迅猛发展的态势,展望未来,商机无限。

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