生成式AI技术发展与应用趋势

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。