聽完昨天 Day2 AI國度的導覽－生成式AI歷史與介紹 的導覽之後，有沒有頭昏昏的？別擔心，今天要講的會讓你更暈（X

好啦，開玩笑，今天講的會比較簡單，主要會來聊聊生成式AI的應用，準備好了嗎？

那我們就上路啦～

生成式AI和深度學習的關聯

在之前我們有談到過AI、機器學習、深度學習之間的關係，今天我們要來聊聊這些和生成式AI的關聯又是如何。

昨天的文章中有稍微提到生成式AI的發展，可以看到他的發展和深度學習脫不了關係，所以總結來說，這幾者之間的關聯式這樣的：

AI > 機器學習 > 深度學習 > 生成式AI

可以發現，生成式AI不過是眾多AI領域中的其中一種，屬於深度學習下的一種理論與應用。

GAN AI 的應用

1. 自然語言處理

• 對話與交流－可以當作聊天機器人、虛擬助理，或線上客服。
• 新創作生成－撰寫故事、詩詞、文章。
• 翻譯－可以在不同語言間準確的翻譯，甚至能夠理解不同國家的俚語。

2. 圖像生成

• AI畫作－應該還有人記得當初AI生成的畫作得到冠軍時引起的轟動吧？AI圖像生成既降低了一般人接觸藝術和創作的門檻，也能成為藝術家的助手。
• 產品設計、3D模型－在產品的設計過程中，不再需要花費過多的時間去打樣，而是可以快速迭代，加速產品設計的流程，也能讓更多的創意被實現。
• 電商產品圖－對電商而言，可以不用去找攝影師或花錢購買商用圖片，既增加了圖片上的可能性，也降低了成本。

3. 影片生成

生成動畫、擬真影片的技術雖然尚為成熟，但也已經初見雛型，可以想見未來在電影市場中，會有AI的一席之地。

4. 音樂生成

普通人不需要再去了解樂理學、音樂理論、樂器等等知識才能創作音樂，可以使用不同風格的參數、情感、想法，創作屬於自己的音樂。

5. 金融服務

• 市場預測、投資建議：透過AI分析，給投資人建議。但請切記，風險本就存在，投資有賺有賠～
• 個人化的理財建議－利用數據和個人資料，為客戶提供個人畫的理財建議
• 偵測系統－快速偵測詐騙行為與金流問題

6. 醫療與健康

• 疾病診斷－利用AI偵測醫學影像，提供病灶判別、診斷建議、病患預後的預測
• 模擬臨床試驗－合成資料庫中的患者資料，可以用不存在的醫患資料，去做臨床模擬，以及罕見疾病的研究

7. 生命科學

• 藥物發現與研究－可以建立具有特定特性的新型蛋白質序列，用來設計一些針對抗體、酶等等蛋白質相關的疫苗與基因療法，是目前非常熱門的一個應用
• 基因序列設計合成－相關研究的公司、學校研究室，可以通過AI合成基因序列，用來實驗新的生物合成途徑或生物製造相關工程

8. 遊戲產業

可以用來創建新遊戲，或用於角色的建立與設計。結合VR、AR甚至元宇宙，可以簡化製作過程中的繁瑣流程，並透過不同組合而有更多奇妙的想法

GAN AI 的優缺點？

其實這段有在想要不要加，因為感覺大家應該都懂，寫上去很像在水文（喂

優點

1. 快速生成大量內容
2. 個性化的內容
3. 從不斷學習中提高生成的品質
4. 簡化生活中的繁瑣流程，提升效率
5. 提高創造力
6. 可以快速生成大量內容

缺點

1. 可能存在版權問題（後面會再開一章特別談）
2. 需要龐大的資料量做訓練，且過程繁雜
3. 安全風險－個人在與AI溝通的過程中，因私資料可能被濫用
4. 假訊息越來越多－AI不僅可以生成假訊息，甚至可以生成輔佐假訊息的相關資料，讓我們在未來越來越難分清真假
5. 受限於訓練資訊－AI所生成的資料僅限於人類提供的訓練模型，因此可能在某些專業領域輸入的資料量少，就會有生成結果不如預期的情形發生，且創造力也會受限
6. 偏差與歧視－模型結果可能會因為訓練資料輸入時的主觀篩選，而有對人種、性別、社會價值等等有不同的歧視
7. AI幻覺

今天的內容就到這裡啦，如果有什麼問題，記得舉手（留言）發問喔！

這裡想放一個補充資料，台大李宏毅老師在Youtube中的生成式AI導論對於生成式AI的講解非常清楚，有興趣的可以去聽聽看哦，會很有收穫～