Q&A
01
什麼是 AI?
AI 是「人工智能」（Artificial Intelligence）的縮寫，它是一門致力於使機器能夠模仿人類智能行為的科學與技術領域。簡單來說，AI 是指電腦系統通過模擬人類思維和學習能力，使其能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。
02
傳統 AI 和生成式 AI 差在哪？以前的 AI 大多是在單一領域能夠做一些事情，對於沒有接觸到該技術的人，會覺得和自己沒有太多關係，但這一次生成式 AI 的興起，透過一套模型，就能完成多種情境的應用，也讓每個人都感受得到普惠 AI 的時代。 而除了模型的應用之外，傳統 AI 和生成式 AI 最大的差異在於訓練的方式，其中，傳統 AI 大多採用監督式學習，生成式 AI 則採用非監督式學習。
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監督式學習和非監督式學習分別是什麼？監督式學習：判別模型，進行分類 AI 有兩種訓練方式，過往傳統式的 AI 最常使用的方式是「監督式學習」，簡單來說你可以給機器一個東西，然後告訴它這是什麼，請機器記下來，未來機器只要看到這項東西，就會辨識出來。 非監督式學習：生成模型，進行產出 非監督式學習是一種機器學習方法，讓電腦能夠自行從資料中學習模式和結構，而不需要明確的標籤或指導，讓電腦自己發現資料的特點和相似之處，然後將它們分組或分類，從而得出有價值的資訊。人類可以告訴 AI 一個目標，但在關鍵的環節，讓 AI 自己去摸索如何達成目標。
04
文字生成是什麼？生成式 AI 利用龐大的文本資料進行訓練，並從中學習語言的結構、語法、詞彙等。透過分析與學習理解，可進一步生成符合需求且與人類書寫語句相似的文字內容。
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文字生成應用情境？生成近似於人類書寫的文字內容，可用來協助進行創作或是輔助在工作上所需要的文案或文書作業。例如：若你想寫一封道歉信件，只要將對象以及道歉內容輸入至 ChatGPT 並給予指示，即可得到一篇完整的道歉信範本。
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圖像生成是什麼？圖像生成的原理與文字生成相同，AI 藉由大量的圖像資料進行訓練，使其能依照指令生成指定圖片。
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圖像生成應用情境？藉由生成式 AI，你可以用文字進行指令請 AI 製圖，大幅節省畫師或設計師的時間，可應用在動畫創作、網拍等需要大量圖像之產業。
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音樂生成是什麼？音樂生成的原理與文字生成相同，AI 利用大量的音樂資料進行訓練學習，使其能依照指令生成所需的音樂節奏甚至是模擬人聲。
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音樂生成應用情境？藉由生成式 AI，可以產生節奏、旋律甚至是人聲，除了用來進行音樂創作外，目前已有廠商將其應用在配音技術上，節省大量配音所產生的人力與成本。
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摘要總結是什麼？生成式 AI 的摘要總結可充當智能助手的角色，能夠協助迅速整理並提煉重要資訊，有效減少資訊過載所造成的困擾，節省寶貴的時間，以更專注和高效的方式處理龐大的資訊流，做出明智的決策和行動。
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摘要總結應用情境？摘要總結在各行各業都有廣泛應用，幫助人們快速理解文本內容的精髓，節省時間和精力。無論是在學術、商業、媒體、政府或其他領域，摘要總結都能提供價值。
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程式生成是什麼？程式生成結合機器學習、自然語言處理以及自動化技術領域，已經為軟體開發者帶來了顯著的成長。這項技術的進步使工程師能大幅節省手動編寫程式碼的時間，同時降低程式碼錯誤率，提高開發效率和品質，為軟體產業帶來了更多的創新和高效性。
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程式生成應用情境？程式生成自動化軟體開發，減少手動編碼，提升品質和效率。應用包括自動測試、智能應用、數據處理和安全檢查，促使高效與創新的開發流程。
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語意搜尋是什麼？AI 生成的語意搜尋是透過機器學習、自然語言處理技術，讓機器學會理解人類語言，模型會從大量的文字中學習，並根據你的問題或要求，生成合適的回答或搜索結果。它不僅僅是關鍵字匹配，更強調理解搜索查詢的上下文和意義，並提供更有價值的搜索結果，且用自然的方式回答你的問題，就像和人交談一樣。
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語意搜尋應用情境？語意搜尋使用機器學習理解人類語言，改進搜索結果和回答的準確性。應用領域包括搜索引擎、虛擬助手、醫療診斷等，提升信息查找和互動體驗。
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什麼是生成式 AI 的「幻覺」？由於目前所釋出的生成式 AI 模型都是以可查找且普遍的資料進行訓練的，也就是說它所擁有的資料仍以公開的內容為主。因此有些過於私人或是機密的內容，詢問後雖然也會得到答案，但卻會發現它所提供的答案不符合實際需求。
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如何避免「幻覺」？想要讓生成式 AI 得以產出更貼近企業或品牌需求的回答，必須要將企業本身的資料庫與模型進行串接，讓語言模型得以接受企業資料進行學習，進而避免所謂幻覺的產生。
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