生成式AI（Generative AI）是現代人工智能領域中最令人矚目的技術之一。透過學習大量數據，生成式AI能夠生成令人驚豔的圖像、文字、音樂，甚至是影片。然而，儘管其應用範圍越來越廣泛，生成式AI依然存在許多技術上的局限性，特別是在創意與模仿的界線問題上。這些局限使得生成式AI在許多應用場景中無法達到完全自主創造的理想狀態。

現代生成式AI的技術局限

生成式AI的主要技術基礎是深度學習和神經網路，這些模型通常依賴於大規模的訓練數據集來學習複雜的模式和規律。然而，這些技術的局限性在於它們對數據的依賴以及模型的可解釋性問題。具體來說，生成式AI面臨以下幾方面的技術挑戰：
1. 數據依賴：生成式AI需要大量的訓練數據才能生成高質量的內容。這意味著，如果訓練數據存在偏差、不足或不完整，AI生成的結果也會受到影響。例如，某些圖像生成模型如果只接受過某些特定風格的訓練數據，可能無法生成多樣化的創作。這也導致生成式AI無法真正理解創造力的核心，而只能依賴於過去的資料進行模仿。
2. 模型的可控性：目前的生成式AI模型在生成過程中的可控性有限。雖然使用者可以通過某些提示詞來引導生成內容，但具體生成的結果仍然具有一定的隨機性和不確定性。有時候，生成的內容會脫離期望範圍，產生不合邏輯或不相關的結果。這種不可控性使得生成式AI在某些精確應用中難以發揮最佳效果。
3. 倫理與法律問題：生成式AI的強大能力也帶來了倫理和法律上的挑戰。例如，生成式AI可以生成逼真的人臉圖像、假新聞、甚至虛構的個人資訊，這些都可能對社會造成潛在的風險。此外，AI生成的作品在版權問題上也存在爭議，因為這些作品可能部分基於受版權保護的資料，而生成過程中的創造性又不足以使其成為完全新的產物。

創意與模仿的界線

生成式AI的核心能力在於模仿，然而它是否具備真正的創造力仍然是有爭議的問題。從技術層面上看，生成式AI是透過分析大量資料來學習模式，然後基於這些模式生成新的內容。這種生成過程實際上是一種高級的模仿，而非真正的創新。這意味著，生成式AI的“創意”往往是基於已知資料的變形和重組，而不是從無到有的創造。
1. 模仿的本質：生成式AI所生成的內容，無論是圖像還是文字，其基礎都是已有資料的模仿。這使得AI在某些情況下難以生成完全創新的內容，尤其是當它遇到與訓練數據不符的情境時。這也反映了生成式AI在創意領域的局限，它更多的是一個輔助創作的工具，而不是一個完全自主的創作者。
2. 創造力的限制：創造力包含了靈感、直覺、情感等無法量化的要素，而這些是生成式AI無法掌握的。儘管AI可以模擬出“新”的內容，但這些內容往往缺乏深層次的情感和思想表達。生成式AI的創造力更像是通過大量數據運算產生的變異，而非基於情感或哲學思考的創作。因此，AI無法與人類創作過程中的靈感與內在思想相提並論。
總的來說，生成式AI的局限性主要體現在它過度依賴數據以及缺乏真正的創造力。儘管AI在許多領域可以為人類提供強大的輔助，甚至生成極具價值的內容，但它仍然無法跨越創意與模仿之間的界線，仍需依賴人類的創意和智慧來完成更高層次的創作。

B4A 語言範例程式：生成式AI的局限模擬

以下是一個簡單的B4A範例，模擬生成式AI的局限性，程式根據使用者輸入的提示來生成相應的回應，並展示AI在模仿和創造過程中的隨機性和局限性。

Sub Process_Globals
    ' 全局變數
    Private AIResponses As Map
End Sub

Sub Globals
    ' 本地變數
    Private edtInput As EditText
    Private btnGenerate As Button
    Private lblResponse As Label
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    
    ' 初始化AI回應對照表
    AIResponses.Initialize
    AIResponses.Put("天氣", "今天天氣晴朗，氣溫舒適。")
    AIResponses.Put("科技", "人工智能是當今科技的熱點話題。")
    AIResponses.Put("音樂", "音樂可以帶來心靈的平靜。")
    AIResponses.Put("電影", "最近上映的電影受到了廣泛好評。")

    ' 設置按鈕文本
    btnGenerate.Text = "生成回應"
    lblResponse.Text = ""
End Sub

Sub btnGenerate_Click
    ' 根據使用者輸入的提示生成回應
    Dim userInput As String = edtInput.Text.Trim
    If AIResponses.ContainsKey(userInput) Then
        lblResponse.Text = AIResponses.Get(userInput)
    Else
        lblResponse.Text = "對不起，我無法理解這個提示。"
    End If
End Sub

程式說明：
1. 提示與回應對照表：AIResponses 是一個 Map，用來存儲預定義的提示詞及其對應的回應。這模擬了生成式AI對數據的依賴，僅能根據已有數據生成回應。
2. 回應生成：根據使用者輸入的提示，程式會從 AIResponses 中查找對應的回應。如果沒有匹配的提示，則回應“無法理解這個提示”，這反映了AI模型在無法應對新情境時的局限性。
3. 模仿與創造的局限：這個範例展示了生成式AI僅能根據已知資料進行模仿，當遇到未知的輸入時，無法產生創新的回應，揭示了AI的局限性。
這個範例展示了生成式AI在模仿與創造方面的局限，特別是當AI無法依賴過去的數據時，它的回應能力會受到嚴重限制。

參考網址
• 實作行動App語言參考(https://www.b4x.com/b4a.html)
• 用最接近自然語言的Basic30天學會行動App 系列(https://ithelp.ithome.com.tw/users/20168401/ironman/7499)