昨天我聊到為什麼要打造屬於自己的小幫手，今天我們就先來拆解一下「生成式 AI」到底是怎麼一回事。很多人可能覺得它很神祕，其實原理並沒有想像中那麼複雜。

生成式 AI 顧名思義，就是能「生成內容」的人工智慧。不管是文字、圖片、音樂，甚至程式碼，它的共同核心都是：從大量資料中學習模式，然後模仿人類的創作方式產生新東西。

以最常見的文字模型 GPT 為例，它的運作方式是「自回歸」（autoregressive）。簡單來說，就是一直在預測「下一個字會是什麼」。比方說我打「今天天氣」，模型就會根據語料庫的經驗，猜測後面最合理的詞可能是「很好」或「很熱」，再把這些詞串起來，就形成了一段完整的句子。

當然，除了文字外，還有不同架構的生成模型。像是影像領域常用的 GAN（生成對抗網路），透過生成器和鑑別器互相「鬥智」，不斷逼近真實的影像品質。近幾年爆紅的 diffusion model（擴散模型），則是靠逐步把雜訊還原成圖像，才有了像 Stable Diffusion 這樣的工具。

應用面就更廣了，從 ChatGPT 幫你寫程式、Midjourney 幫你畫插圖，到 Copilot 幫助工程師 debug。生成式 AI 已經不只是研究室裡的東西，而是真的開始滲透到學習、工作甚至娛樂裡面。

接下來的文章，我會更深入介紹怎麼善用這些原理，並一步步把它們變成我們專屬的小幫手。