生成式AI

是一種人工智慧，主要能力是創造全新與原創內容，而不是僅僅分析或分類現有數據。這些內容可以涵蓋文字、圖片、音樂、影片、程式碼等等多種形式

它的運作方式，簡單來說，是透過學習大量的現有數據，例如:大量的圖片、文章、程式碼，找出其中模式、結構、風格。當接收到指令(稱為 提示 或 prompt)時，它能夠運用學到的知識，生成符合指令要求的新內容。這些新內容雖然基於學習數據，但卻是獨一無二的

如何生成圖片？

1️⃣文字生成圖片(Text-to-Image)

• 運作方式：使用者輸入一段文字描述想要生成的圖片內容、風格、場景、物件等等，AI模型會理解這段文字，並根據學習到的視覺概念和藝術風格，創造出一張全新的、符合描述的圖片
• 技術基礎：常見的技術包括擴散模型(Diffusion Models)和生成對抗網路(GANs)變體。擴散模型透過逐步去除雜訊來生成圖像，而GANs則包含一個生成器和一個判別器相互競爭來提升圖像品質
• 代表性工具/模型：Midjourney、DALL-E 3 (整合於 ChatGPT/Copilot)、Stable Diffusion、 Adobe Firefly 等等
• 應用：藝術創作、設計原型、廣告素材、遊戲場景生成、插畫製作等等

2️⃣圖片生成圖片 (Image-to-Image)

• 運作方式：使用者提供一張基礎圖片，並加上文字指令，要求 AI 對圖片進行修改、風格轉換、添加元素或改變某些部分
• 應用：圖片編輯、風格遷移(例如:將照片變成梵谷風格)、圖像修復、擴展圖片邊界（Outpainting）等等

如何生成程式碼？

程式碼生成是生成式 AI 在提升軟體開發效率方面的革命性應用

• 運作方式：AI模型透過學習數十億行來自公開程式碼庫(GitHub)原始碼、文件和相關文本進行訓練它學習了不同程式語言的語法、常用的程式設計模式、演算法、函式庫用法，甚至程式碼註解的風格。使用者可以用自然語言描述想要實現的功能、演算法，或者直接要求AI補全一段程式碼、解釋某段程式碼、找出錯誤(Debug)、或將程式碼從一種語言轉換成另一種語言
• 技術基礎：主要基於大型語言模型（LLMs），與生成文字的AI模型類似，但經過針對程式碼數據的特別訓練和微調

1️⃣代表性工具/模型

• GitHub Copilot：直接整合在開發環境 (IDE) 中，根據上下文和註解即時提供程式碼建議和生成
• ChatGPT (OpenAI)：可以理解自然語言的程式設計需求，生成程式碼片段、完整函式，甚至進行除錯
• Gemini (Google)：同樣具備強大程式碼生成、解釋和除錯能力
• Amazon CodeWhisperer：類似Copilot程式碼輔助工具

2️⃣應用

• 程式碼自動補全 (Code Completion)：根據已輸入程式碼，預測並建議接下來的程式碼
• 根據描述生成程式碼 (Code Generation)：輸入功能描述，AI生成對應的程式碼實現
• 程式碼解釋 (Code Explanation)：解釋複雜的程式碼片段的功能和邏輯
• 程式碼除錯 (Debugging)：協助找出程式碼中的錯誤並提供修正建議
• 程式碼翻譯 (Code Translation)：將程式碼從一種程式語言轉換成另一種
• 撰寫單元測試 (Unit Test Generation)：自動生成測試案例以驗證程式碼功能

總結

生成式AI正在快速發展，它不僅能理解人類的指令，更能以前所未有的方式進行創造。在圖片生成方面，它賦予了每個人視覺化創意的能力；在程式碼生成方面，它極大地提升了開發者的生產力，改變了軟體開發的流程。當然，生成式AI也帶來一些挑戰，例如:生成內容的準確性、潛在的偏見、版權歸屬、以及對就業市場的影響等，這些都是需要持續關注和探討的議題