這三十天的鐵人賽，是一段充滿挑戰也充滿驚奇的旅程，從一開始只知道「生成式AI能畫圖、能寫文章」的模糊印象，到現在能理解它背後的數學邏輯與語言模型結構，我彷彿從一個單純的使用者，變成能與AI對話、拆解它思維的人。

生成式AI最吸引我的地方，是它不像傳統的人工智慧那樣只會判斷對錯，而是能「創造」，它背後的結構大致由編碼器、解碼器和潛在空間組成，簡單來說，編碼器負責把輸入的文字或圖片轉換成AI能理解的數學向量；解碼器則依照這些向量去生成新的內容；而潛在空間就像是AI的想像世界，它在那個高維的空間中尋找最可能、最合理的創作方向，也正是因為這樣的架構，生成式AI才能自由地創造語句、圖像、音樂，甚至詩。

在運作原理上，生成式AI的核心其實很優雅。它透過學習大量資料的分佈，進而「模擬」這些分佈來產生新內容。以語言模型為例，AI不斷地預測下一個字出現的機率，從而學會語法、語意與人類的說話邏輯，久而久之，它就能生成出近似人類思考的句子。

在學習過程中，我也發現了許多有趣的冷知識。比如，生成式AI並不真正「理解」內容，它只是根據機率分佈做出最合理的預測；Diffusion模型原本並不是為了生成圖片而設計，而是源自於物理粒子的模擬理論；每一張AI圖都有一個「隨機種子」，改變種子就能得到完全不同的結果。

回顧這三十天，我發現生成式AI的核心精神並不只是技術的堆疊，而是一種對「創造力的數學化」的嘗試，AI會創作，卻沒有真正的意識；它會模仿人類的語言，卻不理解語言背後的情感，而正是這種矛盾，使得人類在與AI的互動中，更加意識到「想像力」與「思考」的珍貴。