昨天我們聊了 大型語言模型（LLM）的基本原理，今天就要進一步看看這些技術如何在日常生活與工作中真正發揮威力。生成式 AI 不只是理論，它已經實際進入了我們的學習、工作、創作與資安領域。

一、ChatGPT：全能型對話助理:

用途：

• 自然語言對話、寫文章、翻譯、摘要重點。

• 協助學習與研究（像是把艱澀的技術用簡單方式解釋）。

• 模擬面試、角色扮演，甚至幫忙腦力激盪。

資安相關應用：

• 輔助閱讀與解釋資安事件報告。

• 產生模擬釣魚郵件，用於防禦演練。

二、GitHub Copilot：程式設計好幫手:

用途：

• 自動補完程式碼、建議函式。

• 根據註解直接生成程式段落。

• 提升程式設計效率，減少重複性工作。

資安相關應用：

• 協助資安研究人員快速撰寫工具或分析腳本。

• 但也可能被濫用來生成惡意程式碼，這就是「雙面刃」。

三、MidJourney / Stable Diffusion：影像生成:

用途：

• 透過文字提示（prompt），生成風格化圖片。

• 可應用於設計、廣告、遊戲美術。

資安相關應用：

• 可能被濫用製作假圖、Deepfake，造成錯誤資訊傳播。

• 也能用來模擬攻擊情境，進行資安教育訓練。

四、其他常見應用:

• 音樂生成（如 MusicLM）：幫助創作者快速打草稿。

• 影片生成（如 Sora、Runway Gen-2）：製作短片與行銷素材。

• AI 助理（如 Notion AI、Office Copilot）：自動整理筆記、產生會議摘要。

五、我的觀察:

生成式 AI 的應用越來越廣，帶來了驚人的便利，但也引出了新的資安問題：

• 我們怎麼知道一段文字或一張圖是不是真的？

• 如果駭客利用這些工具製造假資訊，我們要怎麼防禦？

這些疑問都會是未來資安領域必須面對的挑戰。