生成式AI是什麼？有哪些應用方式？本文將解釋生成式人工智慧定義，並介紹常見的生成式AI模型種類、運作方式及實際應用案例，最後說明導入生成式AI可能會有哪些風險，幫助企業評估自身導入需求！
一、生成式 AI 是什麼？與傳統分辨式 AI 有哪些差異？
（一）生成式人工智慧（Generative AI）概念介紹
生成式人工智慧（Generative AI），也被簡稱為「生成式 AI」，是一種具有創造力的人工智慧模型，生成式 AI 可藉由深度學習、神經網路技術並結合用戶需求，進行對話、產出故事、生成圖像、創作音樂、撰寫詩歌、設計程式碼等各種豐富而複雜的內容。
生成式 AI 不僅能回應指令，更擁有強大的學習能力，許多企業都爭相導入這項技術，希望藉此提升工作效率、降低營運成本、加速產業發展。
例如，企業可以透過生成式 AI 自動摘要文件重點內容，減輕行政人員負擔，或讓生成式 AI 自動統整數據資料，讓管理與決策更加迅速、準確。
（二）生成式 AI 與分辨式 AI 有哪些差別？
生成式 AI 與分辨式 AI（Discriminative AI）是如今人工智慧領域 2 大重要概念。，分辨式 AI 是對既有資料貼標籤，貼標過程可以訓練其對相關內容的判斷、歸類與預測能力；而生成式 AI 則是結合演算法，可以從既有、有限的資料中延伸出新的數據與內容，更具有創造力。
舉例而言，分辨式 AI 可以透過大量的貼標訓練，將文件分類為「合約」、「發票」、「履歷」等各個類別。而經過演算法訓練的生成式 AI，則能將冗長的報告內容總結成精簡的摘要，還可以根據使用者的想法與指令，生成符合期待的圖文資訊。
以下比較表可以幫你快速釐清兩者區別，供你參考。
| AI 類型 | 生成式 AI | 分辨式 AI |
| 運作方式 | 透過學習既有資料，生成新的內容或解決新問題。 | 根據輸入資料，進行分類、識別或預測。 |
| 主要功能 | 創作、生成新內容 | 判斷、分類既有內容 |
| 常見應用 | 圖像生成、文字創作、音樂創作 | 影像識別、自動駕駛、風控系統 |
| 代表模型 | ChatGPT、Gemini、Llama | 決策樹（Decision Tree）、支持向量機（SVM） |
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二、企業使用生成式 AI 好嗎？帶你了解生成式 AI 的優勢與風險
許多管理者都會被生成式 AI 的便利性吸引，卻同時也會擔心 AI 的潛在風險，我們為此整理出生成式 AI 的優勢與挑戰，方便大家做出更明智的決策。
（一）企業採用生成式 AI 的 4 大優勢
生成式 AI 的優勢主要包括高效營運、減輕經營壓力、提升用戶體驗、提高決策效率 4 個面向。
- 讓營運更高效：生成式 AI 能自動識別、快速生成圖文資訊，簡化複雜的工作流程。比方說企業能藉由生成式 AI 技術自動摘要重點資訊、分析文件、歸檔文件，讓營運更高效。
- 減輕經營壓力：企業可以利用生成式 AI 完成大量的基礎行政、基礎創作、風險管理等工作，善用生成式 AI 能大幅減輕人力成本。
- 打造良好的用戶體驗：生成式 AI 不僅能即時、快速、精準解答客戶問題，還可以根據用戶行為、偏好生成更具個性化的內容，提供更自然、流暢的對話與互動，提升客服體驗。
- 提高決策效率：數據是決策的基礎，生成式 AI 可以管理、分析數據，並將數據整合為簡潔明瞭的決策報告，幫助企業了解經營狀況、評估潛在風險與回報、預測市場趨勢。
（二）企業導入生成式 AI 的 4 大挑戰
若企業選擇採用生成式 AI 技術，可能會面臨資安、高難度訓練、就業市場變動、缺乏原創性的 4 大挑戰。
- 存在資安風險
訓練生成式 AI 的資料往往涵蓋企業內部機密，如果過程中被惡意攻擊，可能會引發數據外洩、侵犯個人隱私權的問題。
若企業想要導入生成式 AI，勢必要保護資訊安全，例如，可以透過嚴格的數據管理技術、建立完善的隱私保護機制，提升系統的安全性。
- 訓練難度高
生成式 AI 的開發需要大量的時間進行訓練，也要具備強大的運算能力與專業團隊的技術支援，總體成本較高，如果是小型企業、不常接觸 AI 技術的企業較難負荷。
不過目前市面上有許多好上手的 AI 工具，企業不妨嘗試透過既有的 AI 技術，盡可能減少模型訓練的人力、時間成本。
- 較缺乏原創性
生成式 AI 的創作多是基於對既有數據資料進行學習與模仿，所以輸出的內容較容易缺乏原創性，甚至與現有作品的風格特徵、元素太過雷同，可能會引發版權爭議。
- 影響就業市場
許多企業導入生成式 AI，正是因為生成式 AI 可以自動化許多重複性工作，例如，資料輸入、報告生成等。然而這樣的趨勢，也有可能會影響全球就業市場。
為了在 AI 時代保持競爭力，建議大家儘早學習程式語言、多加使用 AI 工具、持續關注 AI 動態、培養數位心態（digital mindset）。
三、生成式 AI 的運作方式為何？有哪些重要技術？
（一）生成式 AI 運作的 4 大步驟
生成式 AI 模型訓練的流程，主要會分為以下 4 個步驟。
- 收集資料：生成式 AI 的學習資料來源很廣，包括網路、社交媒體上的圖文及對話資訊。
- 進行訓練：生成式 AI 將透過各式模型、參考大量數據資料進行訓練。
- 產出內容：生成式 AI 會基於模型與用戶需求，創造符合要求的新內容。
- 持續優化：在模型生成過程中，難免有輸出錯誤或出現不合適結果，而生成式 AI 則會透過使用者回饋不斷優化、學習，成為更有效的工具。
生成式 AI 的運作步驟是一個自我學習與不斷改進的體系，如此循環往復，能力會愈加強大，更能應對更加複雜的任務。
（二）生成式 AI 的重要技術
透過模型訓練，生成式 AI 更能貼近人類的思考模式，也更有機會產出符合或超出預期的內容。而「基礎模型」、「機器學習」、「深度學習」、「大型語言模型」4 種技術，則是訓練生成式 AI 的關鍵。
- 基礎模型（Foundation Model，FM）：是在未標記資料上進行訓練的模型，可以初步理解資料，執行通用任務。
- 機器學習（Machine Learning，ML）：可以在大量數據中找出規律，並逐步學習判斷、決策與預測的訓練模型。
- 深度學習（Deep Learning，DL）：屬於機器學習的類型，能模仿人類神經網路進行更深入的思考，處理更複雜的任務。
- 大型語言模型（Large Language Model，LLM）：屬於基礎模型類別，可以結合文本資料，訓練出理解、歸類、生成文本的模型。
四、生成式 AI 有哪些類型？生成式 AI 4 大種類一次看！
生成式 AI 類型主要可以分為「生成式對抗網路」、「生成式預先訓練轉換器」、「變分自動編碼器」與「擴散模型」4 種，每種類型的學習方式都有些許差異，以下將為大家簡單介紹各自的特色。
類型 1：生成式對抗網路（GANs）
生成式對抗網路 GANs 是由鑑別網路（Discriminating Network）與生成網路（Generative Network）構成。生成器努力生成更逼近真實的資料，而鑑別器則努力分辨該資料的真偽，最後透過 2 者相互對抗，便可以學習生成出非常接近真實的內容。
類型 2：生成式預先訓練轉換器（GPT）
生成式預先訓練轉換器（Generative Pre-trained Transformer），一般簡稱為「GPT」，是一種能夠理解上下文關聯的神經網路。
GPT 的運作過程有點像編碼器與解碼器，例如，用戶輸入文字指令或問題，GPT 會將輸入文字轉換成電腦理解的格式，結合模型技術理解文字意圖，進而輸出合適的文字資訊。這一系列轉換過程通常會以對話形式呈現，就像聊天一樣自然。
類型 3：變分自動編碼器（VAE）
變分自動編碼器（Variational Autoencoder，VAE）可以將資料壓縮、編碼成「淺空間」，並加入一些隨機元素，之後再嘗試解碼、重構，進而生成帶有原資料特徵的新內容。
類型 4：擴散模型（Diffusion Model）
擴散模型（Diffusion Model）會隨機加入雜訊，改變原始資料，讓資料越來越模糊，隨後再學習移除雜訊、修復原始資料，進而達到生成新資料的目的。
五、生成式 AI 可以應用在哪？常見應用案例分享
生成式 AI 可以應用在哪些產業呢？接下來，我們將為你介紹在行政、人資、法務、管理、行銷與業務、研發、教育、藝術、醫療、金融業的應用方法，一起來看看吧！
生成式 AI 應用 1：行政
行政人員每天都要處理大量的文件資料，工作繁瑣又耗時，而 KDAN 的生成式 AI 技術則可以協助行政人員整合各種資訊，減輕工作負擔，提升工作效率。
KDAN AI 更支援超過 100 種語言翻譯，還能提供自動摘要、審閱 PDF 文件的功能，可以幫助企業節省寶貴的時間與人力成本。
生成式 AI 應用 2：人資
人資在日常工作中，常需要花很多時間查閱勞動法規、審閱合約，過程中還容易有錯讀、誤判的風險。有了生成式 AI，人資便能簡單透過對話式的 AI 技術，自動化處理這些繁瑣的工作。
而 KDAN AI 可以快速提供準確的法律摘要、精準審閱合約內容，讓人資工作更順利、高效，也降低了人為錯誤的機率。
生成式 AI 應用 3：法務
法務除了要處理大量合約，還要時刻小心資安問題。KDAN AI 可以幫助工作者自動解析、遮蔽文件中的敏感訊息，也能自動比對不同版本合約與各式文件，保障資料的安全性與完整性。
生成式 AI 應用 4：管理
企業的數據安全與管理可說是企業營運的基石。從數據資料的傳輸到存取，每個環節都必須嚴密把關。所以管理工作往往需要耗費較多人力、精力，如果出錯，可能會給企業帶來較大損失。
為此，KDAN AI 在數據安全與管理帶來了全新的解決方案。KDAN AI 具備強大的文件自動遮蔽技術，可以加強內外部資訊的傳輸安全，同時能自動整理資料、生成報表，有利於提升企業的風控管理能力與決策效率。
生成式 AI 應用 5：行銷與業務
行銷部門是企業抓住消費者、預測市場趨勢與制定前瞻策略的關鍵部門。KDAN AI 的生成式 AI 技術能夠幫助行銷人員深入分析行銷與銷售數據，協助企業洞察市場，提高行銷成效、拓展業務版圖。
生成式 AI 應用 6：研發
「如何有效整合多種工具」是研發團隊經常需要面對的問題，如果沒有做好整合，很有可能會降低產品開發效率。
KDAN AI 特別設計了模組化服務，能無縫整合到現有工作流程中，而且能客製化滿足不同團隊的需求，幫助研發團隊靈活因應市場變化，加快產品開發速度、提升創新能力。
生成式 AI 應用 7：教育
老師、教授等從事教育領域的工作者，每天都得處理大量文件，像是審查教案、整理申請表、整理學生論文摘要等重複性工作，不僅耗費很多時間，還容易出錯。
KDAN AI 提供對話式 AI 與智能文件處理技術，能自動處理這些常規工作，也能準確、快速地從文件中提取關鍵資訊，如此一來，老師們便可以有更多時間準備教案、專心教學。
其他常見應用 ：藝術、醫療、金融業
藝術設計也是生成式 AI 的常見應用場景之一。即使是沒有藝術天分、繪畫經驗的使用者，只要擁有生成式 AI 技術，輸入簡單的文字指令，就能快速生成各種畫風的圖片作品。
此外，像是在醫療領域，生成式 AI 還能幫醫生更精準地掌握病情、降低醫護人員行政負擔。而在金融業，生成式 AI 既可以充當客服的角色，為顧客提供更加快捷、專業的客製化服務，也能時刻檢測金融風險，降低詐騙機率。
生成式 AI 的通用性高、適應性強，無論企業有無 AI 相關技術人員，都能採用優質的 AI 工具、AI 解決方案導入生成式 AI 技術，提升營運效能。
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六、生成式 AI 工具有哪些？6 大實用工具一次看！
（一）KDAN AI
KDAN AI 是台灣 KDAN 凱鈿開發的 AI 化工作流程解方，利用 AI 模型解析企業歷史數據與文件，再結合智慧文件處理技術（IDP）、自動化流程（RPA）進行訓練與優化，提供智能文件處理、人資文件保護、數據自動化、風險掃描、關係洞察、自動化趨勢預測等服務，可全面提升營運效率。
- 功能：自動分析文件、生成摘要、審閱、歸檔、遮蔽敏感資訊、比對文件、管理與分析數據、生成報告、預測趨勢
- 特色：服務領域多元、技術團隊專業、數據分析經驗豐富
（二）ChatGPT
由美國 OpenAI 開發的 ChatGPT 是一款採用自然語言訓練的 AI 對話模型，用戶只要輸入文字指令後即可與 AI 進行對話。簡單的文字指令就能讓 ChatGPT 產出自然、流暢、高效的回應，無論是內容創作、程式開發、總結摘要都可以使用這款工具。
- 功能：內容創作、對話、程式開發、總結摘要
- 特色：多場景適用、無技術門檻、精準的語言處理技術
（三）Claude
Claude 是美國科技公司 Anthropic 設計的一款 AI 聊天機器人，採用「合憲 AI」，主張公平正義、保護隱私，同時也擁有強大的推理、語言理解與程式設計能力，輸出的結果自然、錯誤率低且不易偏離主題，可應用在創作故事、客戶服務、分析數據等場景。
- 功能：程式設計、分析數據、客戶服務、內容創作
- 特色：保護隱私、安全可靠、推理能力優異
（四）Gemini
Gemini 是 Google 開發的 LLM 大型語言模型，不僅是能進行自然對話的聊天機器人，還具備多模態與長文理解與記憶能力，可以同時處理文字、圖片、程式碼、音訊、影片等各種類型的資訊，並結合指令進行分析、摘要、問答等工作。
- 功能：檢索資訊、圖文創作、客戶服務、整理會議文檔、數據可視化
- 特色：可應對複雜情境、一次處理多模態資訊、可理解圖像
（五）Midjourney
美國 Midjourney 研究實驗室推出同名 AI 繪圖程式，可以根據文字敘述生成高解析度的精緻圖像，也可以根據用戶上傳的圖片輸出風格、元素相似的圖像。在 Midjourney 輸入的指令越詳細，越有機會產出符合期望的影像。
- 功能：多樣化風格圖片創作、廣告創意、風格模仿
- 特色：簡單文字指令即可生成高清晰圖片
（六）Gamma
Gamma 同樣是 Anthropic 公司推出 AI 產品，是一款由 AI 驅動的簡報工具，採用自然語言處理技術（NLP），可以根據用戶輸入的主題、內容、風格等需求，自動生成排版整潔、邏輯通順的精美簡報。在 Gamma 上輸出的文件可自由編輯，方便使用者調整、製作更專業的簡報作品。
- 功能：生成簡報、製作網站、課程設計
- 特色：自動排版設計，可快速、高效製作專業簡報
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⭐️KDAN 如何應對生成式 AI 的挑戰？
- 加強安全規範
KDAN 非常重視用戶的隱私，符合 GDPR 規範與 ISO27001 資訊安全管理系統認證，而且嚴格採用高度安全的資料傳輸層級，可以有效保障資訊安全。
- 機器學習代替人力訓練
KDAN 的生成式 AI 採用機器學習與深度學習技術，透過大量的數據訓練，能夠建立精準的 AI 模型，滿足企業各種需求，包括深入解析文件內容、挖掘數據潛力、協助數據決策等，可以幫助企業提升競爭力與商業價值。
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