生成式AI技術的核心在於它能夠在大量數據的支持下，自動生成新內容，如文字、圖片或音樂。然而，在這種自動化生成的背後，始終存在著一套隱藏的規則，這些規則通常來自於訓練數據與模型結構。在生成式AI中，規則的角色至關重要，但它同時也帶來了一個核心問題：AI能否真正超越既定的規則，實現創造性突破？

規則在生成式AI中的重要性

1. 模型的設計規則 所有的生成式AI模型都有一套內在的規則，無論是使用的算法（如GAN、Transformer等）還是數據的預處理方式。這些規則為AI的生成過程提供了基礎，確保生成的內容符合某種預期。比如，生成式語言模型在生成句子的過程中，會依據語法規則來決定單詞的排列順序，這些規則確保了生成結果具備合理的語言結構。
2. 數據集中的隱性規則 除了模型本身，生成式AI所依賴的訓練數據也包含大量隱性規則。這些數據來自於人類的創作或行為，AI通過學習這些規則來生成新內容。這就意味著，生成式AI在某種程度上是模仿性的，它依賴於現有的數據規則，難以脫離既有的範疇進行真正的創造。
3. 避免偏差的規則約束 在生成式AI的開發過程中，制定規則還有助於避免模型產生偏見或不當的生成內容。比如，AI生成圖像時，可能會產生不合適的內容，因此需要設定一定的限制或過濾規則，避免模型輸出不符合道德標準或具爭議性的結果。

AI如何超越既定規則，實現創造

生成式AI在規則的框架下運作，但真正的創造往往來自於打破這些規則，進行超越。這種「規則的對抗」正是生成式AI在技術進步中的關鍵挑戰。
1. 隨機性與不確定性引入創造 許多生成式AI通過引入隨機性來模糊規則的邊界，實現意想不到的創作。比如，GAN（生成對抗網絡）通過兩個網絡間的對抗，一個生成內容，另一個評估生成結果的真實性，最終生成出令人驚艷的新內容。這種通過對抗性學習引入的不確定性，讓AI能夠擺脫對訓練數據的過度依賴，實現新的創造。
2. 超越數據的規則 AI的創造性並非只在數據範疇內，而是逐步探索新的可能性。AI能夠基於原有的規則進行推廣和變形，生成前所未見的結果。例如，生成式語言模型可以組合不曾出現過的句式、想法或觀點。這一過程中，AI不僅遵循了語言規則，同時也超越了訓練數據中的固定範式。
3. 進化式規則打破 在一些高級生成式AI模型中，會運用進化算法來不斷挑戰和打破既有的規則。通過反覆迭代和進化，AI能夠逐步從簡單的模仿走向更具創造性的結果。這種進化式規則的應用，在圖像生成、遊戲設計等領域有著廣泛的應用。
創造與規則的平衡
即使AI能夠突破部分規則，創造仍然需要在規則與自由之間找到平衡。過度依賴規則會讓生成內容缺乏創意，但完全沒有規則的生成也可能導致結果不可控或不實用。真正的創造往往發生在打破現有規則的同時，又不脫離規則的根本約束。
未來的生成式AI將如何在規則與創造之間尋找平衡，可能成為推動AI發展的核心問題之一。AI如何能夠在已有的數據和規則之上，開拓新的創造性領域，是我們對生成式AI未來發展的一個重要期望。

B4A語言範例程式：生成規則與隨機性的平衡

下面是一個簡單的B4A程式範例，展示了如何模擬生成式AI在規則與隨機性之間的平衡，透過設定規則生成內容，同時引入隨機元素進行創新。

Sub Process_Globals
    ' 定義可選規則
    Private Rules As Map
    Private Randomizer As Random
End Sub

Sub Globals
    ' UI元素
    Private btnGenerate As Button
    Private lblResult As Label
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    
    ' 初始化規則與隨機數生成
    Rules.Initialize
    Rules.Put(1, "根據規則生成內容")
    Rules.Put(2, "稍微偏離規則的創意生成")
    Rules.Put(3, "完全隨機生成")

    Randomizer.Initialize(Seed)
    
    ' 設置按鈕文本
    btnGenerate.Text = "生成內容"
End Sub

Sub btnGenerate_Click
    ' 根據隨機數選擇規則
    Dim ruleChoice As Int = Randomizer.NextInt(1, 4)
    Dim result As String
    
    Select ruleChoice
        Case 1
            result = "生成內容依照既定規則進行: " & Rules.Get(ruleChoice)
        Case 2
            result = "稍微偏離規則，帶來創新的生成結果: " & Rules.Get(ruleChoice)
        Case 3
            result = "完全隨機生成，挑戰規則: " & Rules.Get(ruleChoice)
    End Select
    
    ' 顯示結果
    lblResult.Text = result
End Sub

程式說明：
1. 規則定義與隨機生成：程式初始化了一個包含三種規則的Rules map，分別對應於「依照規則生成」、「偏離規則生成」和「完全隨機生成」。這三種生成方式模擬了生成式AI在不同程度上如何與規則進行對抗與突破。
2. 隨機性引入：透過Randomizer隨機數生成器，程式在按下按鈕時隨機選擇一種規則進行生成。這模擬了生成式AI如何通過隨機性來引入創造性，挑戰既有的規則框架。
3. 動態生成結果：根據選擇的規則，程式生成相應的結果，並將其展示在lblResult標籤上，模擬了生成式AI在規則與創造力之間的平衡。
此範例程式展示了如何在生成過程中結合規則與隨機性，模擬生成式AI在遵守既定框架的同時，挑戰規則並實現創新。

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)