在投入生成式 AI 之前，我一直以為 AI 就是「辨識圖像」、「預測數據」這種冰冷的演算法。但實際體驗後，我才發現——生成式 AI 和傳統 AI 之間，存在著本質上的不同。

核心差異

生成式 AI 的優勢

1. 創造力與靈活性：能生成從未出現過的內容，適合行銷文案、設計草圖、影音腳本等創意場景。
2. 降低門檻：不懂程式的人也能用自然語言互動，快速獲得可用成果。
3. 多模態整合：同時處理文字、圖片、語音，成為跨媒介的創作夥伴。

生成式 AI 的限制

1. 幻覺問題：可能產生錯誤或捏造的資訊。
2. 偏見與倫理：輸出可能帶有數據中隱含的偏見。
3. 成本與效能：大型模型需要高運算資源與 API 成本。
4. 資料隱私：輸入敏感資訊時需謹慎，避免資料洩漏。

傳統 AI 依然不可或缺

傳統 AI 在高度精準、可解釋性強的任務上仍然優勢明顯，例如工業檢測、醫療影像分析、金融風險控制。生成式 AI 更適合需要創造力和彈性的領域。未來，這兩種 AI 不是競爭關係，而是互補並進。

Vibe Coding 視角

身為行銷人，我喜歡把生成式 AI 視為「靈感激發器」，把傳統 AI 看成「穩定執行者」。兩者搭配使用，就像一場完美的雙人舞：一邊提供創意，一邊確保可靠性。

今日小任務

試著挑選一個你的工作任務（如客戶數據分析或活動視覺設計），想一想：

• 傳統 AI 會怎麼解決？
• 生成式 AI 又能帶來什麼創意突破？
  寫下比較，這將幫助你在未來選擇正確的工具與策略。