鐵人檔案
生成式人工智慧是近年最受矚目的技術之一，其核心在於利用深度學習模型生成具創造性的內容，包括文字、圖像、語音與程式碼等。此類技術已逐步滲透至醫療、教育、設計與商業等領域，展現廣泛應用前景。然而，其快速發展亦帶來諸如模型偏差、版權爭議、資訊可信度及倫理規範等挑戰。
自動化角色建模與美術設計• 技術應用：• 生成對抗網路（GANs）：用於自動生成角色臉部、服裝或場景紋理。• 擴散模型（Diffusion Models，如...
一、廣告應用1. 自動化廣告素材生成• 應用：快速產生圖片、影片、標語，針對不同年齡層或偏好生成差異化內容。• 技術：• 圖像生成模型（如 Diffusion...
技術基礎• 核心模型：多採用 Transformer 架構的 LLM（如 GPT、Codex），透過大規模程式碼與自然語料訓練。• 學習方式：結合自監督學習（從...
一、核心概念1. 模態（Modality）• 指不同型態的資料，例如文字（Text）、影像（Image）、聲音（Audio）、影片（Video）。2. 跨模態學...
一、技術融合的趨勢 生成式 AI 的核心在於能自動產生文字、圖像、語音，甚至多模態內容。當這些能力與「數位人」技術結合時，數位人將不只是表面上的 3D 模型，而...
一、AIGC 的崛起 隨著生成式 AI 在文字、圖片、音樂、影片上的能力越來越成熟，AIGC 不再只是輔助工具，而是能產出具備完整結構與風格的內容。這讓「創作」...
一、數據來源1. 公開資料集• 例如網頁文本、開源語料、維基百科、新聞文章。• 優點：規模大、涵蓋範圍廣。• 缺點：品質參差不齊，可能含有錯誤資訊或偏見。2....
資料來源的偏差• 不平衡資料：如果訓練資料中某些群體（如特定性別、族群、語言）代表性不足，模型輸出就容易忽略或誤解這些群體。• 歷史歧視的延續：資料往往反映社...
一、訓練資料來源的爭議1. 未經授權的資料使用：大型語言模型與圖像生成模型通常需要龐大的資料集，這些資料可能包含受著作權保護的文本、圖片、音樂等。如果在訓練過程...
一、前言 生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, Generative AI）近年快速發展，透過大量資料訓練模型...
