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DAY 3
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AI/ ML & Data

認識AI與NLP的30日旅行團系列 第 3

Day3 生成式AI的應用與優缺

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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~


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