在探討生成式AI的歷史時，我們需要了解它並非憑空出現，而是從一系列關鍵的技術突破中演化而來。它的發展簡史就像一條不斷加速的跑道，從理論的萌芽，到今日的爆炸式成長，主要可以追溯到兩個里程碑：生成對抗網路（GAN）和Transformer架構。

萌芽期：GANs 的誕生 (2014)
在2014年，Ian Goodfellow 與他的團隊提出了生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）。這是一個革命性的想法，它將生成式AI的訓練過程轉化為一場「博弈」。

兩個模型相互競爭： GANs 由兩個神經網路組成：

生成器（Generator）： 它的任務是創造出足以以假亂真的新資料（例如圖片）。

判別器（Discriminator）： 它的任務是辨別收到的資料是來自真實世界，還是由生成器所創造的。

「貓捉老鼠」的訓練過程： 生成器不斷嘗試創造更好的「假資料」來欺騙判別器；判別器則不斷精進其辨識能力。在這種對抗中，兩個模型的能力都得以提升，最終讓生成器能夠產出高度逼真的內容。

GANs 的出現，證明了機器可以自主地創造出前所未見的內容，尤其是在圖像生成領域，為後來的發展奠定了堅實的基礎。
加速期：Transformer 架構的崛起 (2017)
儘管 GANs 在圖像生成上表現出色，但在處理序列資料（如文字）時仍有其侷限。這一切在2017年被一篇名為《Attention Is All You Need》的論文所改變。

注意力機制（Attention Mechanism）： 這篇論文的核心是Transformer架構，它捨棄了傳統處理序列資料的遞歸神經網路（RNN），並引入了「自注意力（Self-Attention）」機制。這種機制讓模型在處理序列中的每個元素（例如句子中的每個詞）時，能夠同時關注到序列中的所有其他元素，並給予不同權重，從而更好地理解上下文語境。

Transformer 的出現，徹底革新了自然語言處理（NLP）領域。它極大地提升了模型處理長篇文字的能力，並為後來的大型語言模型（LLMs）鋪平了道路。
爆發期：GANs 與 Transformer 的融合
在Transformer架構問世後，研究人員開始將其與其他技術結合，創造出我們今天所熟知的生成式AI產品。

Transformer 的應用：

GPT 系列（Generative Pre-trained Transformer）： OpenAI 將Transformer架構用於訓練龐大的語言模型，使其能夠理解、生成並回答各種文字內容。從GPT-2到GPT-4，模型的規模和能力呈指數級成長。

DALL-E 系列： OpenAI 進一步將Transformer架構應用於圖像生成，將文字描述轉換為逼真的圖像，展現了「跨模態」生成的強大潛力。

Midjourney 和 Stable Diffusion： 這些模型雖然使用了不同的技術，但核心同樣建立在類Transformer的架構基礎上，並結合了新興的擴散模型（Diffusion Model），在圖像生成領域引領了新一輪的技術革命。

從GANs證明了AI的創造力，到Transformer釋放了AI在理解和生成語言上的潛力，這兩大技術的演進，共同塑造了我們今天所見的生成式AI。它們的結合與創新，讓AI的創造能力從單一領域擴展到跨領域，並以前所未有的速度改變著我們的世界。