生成式AI（Generative AI，Gen AI）因 ChatGPT 熱潮而引起廣泛關注，到底甚麼是生成式AI，具有哪些優勢，又面臨甚麼挑戰與限制？

甚麼是生成式AI？

生成式AI 是一種能夠創造新內容的人工智能系統，通過機器學習（machine learning，ML）模型，依據大量數據進行預訓練的超大型模型。生成式AI 能夠理解使用者輸入的指令（prompt）並按上文下理進行創意思考，從而生成文字、圖像、音樂和影片等。最為人熟知的包括：ChatGPT、DALL-E 和 Midjourney 等。

生成式AI 應用場景實例：

一）客戶服務升級版（OpenAI GPT應用）

▪️能理解客戶複雜的問題描述

▪️提供個性化的解決方案

實例：某電商平台使用 GPT 模型處理退貨查詢，不只能回答「如何退貨」的既定流程，還能分析該客戶的購物歷史，從而提供更合適的商品建議

二）語言學習伴侶（Duolingo AI）

▪️模擬真實對話場景

▪️根據學習者水平調整教學內容

實例：能根據學習者的口音和常犯錯誤，提供個性化的練習建議

三）程式碼開發助手（GitHub Copilot）

▪️理解開發需求並生成相關代碼

▪️提供程式碼改善建議

實例：協助開發者自動完成程式碼，並指出潛在安全漏洞

四）市場研究分析（AI分析工具）

▪️綜合分析大量數據

▪️生成見解報告

實例：自動分析社交媒體評論，生成品牌聲譽報告

事實上，早在 ChatGPT 未崛起前，已有不少大型企業如銀行或航空公司等採用聊天機器人（chatbot）處理客戶查詢。

儘管 chatbot 也是 AI 的一種，能透過自然語言處理（NLP）和機器學習來理解及回應使用者輸入的內容，但一般僅能處理標準化和結構性強的問題；而生成式AI 則能處理複雜且非標準的提問，且對答更自然，體驗更接近真人互動。

生成式AI 的優勢

生成式AI 的特點是其創造力和效率，能於幾秒內生成文章、報告或創意提案。更重要的是它能夠根據不同需求提供個性化服務，例如能根據學生的程度調整教學內容；為客戶提供量身定制的解決方案等。

另一優勢是其強大的學習能力。生成式AI 能不斷從新的數據中學習，持續改進自身表現。它能理解上文下理，同時參考過往的對答記錄，令互動變得更自然，更接近人類交流的方式。

挑戰與限制

雖然生成式AI 十分強大，但有時亦會生成錯誤或具有誤導性的內容，在人工幻覺（AI hallucination）下更會謊稱生成內容有根有據，並提供虛假參考資料。因此，使用時須保持警惕，最好進行交叉驗證。

資源消耗是另一個重要考量。運行生成式AI 需要強大的運算能力和大量能源，故部署和維護成本亦較高。此外，還有道德倫理方面的顧慮，包括訓練數據偏差可能產生的偏見、版權問題，以及隱私安全等議題。