一切都是為了提升效率和促進進步
Gartner 最近將生成式人工智慧描述為歷來最具顛覆性的技術之一：「生成式人工智慧將在科學探索和技術商業化方面取得迅速進展。生成式人工智慧 [採用率] 很高，對生成式人工智慧方法的探索日益增長，且廣泛應用於各行各業，包括：生命科學、醫療保健、製造、材料科學、媒體、娛樂、汽車、航太、國防和能源等。」
麥肯錫預測，生成式人工智慧「每年可以為我們分析的 63 個使用案例增加相當於 2.6 兆至 4.4 兆美元的效益」。相較之下，英國 2021 年的 GDP 總值為 3.1 兆美元。除了這些使用案例之外，還有目前用於其他任務的軟體內嵌了生成式 AI，如果我們將其影響納入考量範圍內，則此估計值大約會翻倍。」 應用範圍幾乎是沒有限制的。
生成式人工智慧的影響
這聽起來有點像 Tim Berners-Lee 在 1989 年寫的《資訊化管理 的建議》(Information Management: A Proposal)，其中闡述了網路的架構和理論。該項發明當然大幅改變了我們的企業和個人生活，現在已無法想像沒有網路的生活。
生成式人工智慧也即將帶來相同的影響。傳統人工智慧具有吸收大量資料集、識別顯著模式並根據這些資料做出決策和預測的強大能力，這已經徹底改變了企業。
現在，由變壓器驅動的深度神經網路的進展為生成人工智慧平台奠定了基礎，包括 ChatGPT、Bing Chat、Bard、LLaMA 和 DALL-E。 這些技術是獨一無二的，它們還從輸入訓練資料中學習模式，但具有額外功能，可產生與訓練集具有類似特徵的新資料。
效率與進步
這種內容的「產生」相當神奇。提供詳細的資料時，生成式人工智慧的最佳化迴圈可提供驚人的效率。這使得人工智慧能夠識別複雜的模式，這些模式可能太大而難以理解，或是不夠清楚而難以識別。生成式人工智慧詳細的模式識別可大幅提升程序效率，其結果的詳細程度取決於我們提供的資料集。隨著生成式人工智慧的能力越來越強大，效率也不斷提升。
除了效率之外，人工智慧迴圈最佳化還可以更完善且更快速地改善教學技術。由於人工智慧成為專為個人學習風格打造的客製化老師，因此可利用效率提高後所節省下來的時間進行改善。這種指數型進步代表您可以設計更安全、續航力更持久的電動車，或者學會像貝多芬一樣彈奏鋼琴。
儘管人們有理由擔心生成式 AI 可能被濫用（包括智慧財產權侵權、網路犯罪和深度造假），但其可能帶來的好處也是不可估量的。例如，在最近的有線文章中，Kingston University 研究員 Oded Ben-Tal 指出，生成人工智慧不應該是竊取作曲家的智慧財產。這是一種類似於唱盤的工具，當藝術家發現他們可以使用唱盤來刮擦唱片並選錄發出的聲音時，他們創造了全新的流派。這項技術還可能在創作創意資產時，大幅減少偏見。透過使用機器學習演算法，生成式人工智慧可以分析大量資料，並產生不受人類偏見影響的新內容。這項技術有助於消除創作過程中經常出現的無意識偏見，例如：性別、種族和文化刻板印象。此外，生成式人工智慧可以建立具有包容性且代表多元化觀點的內容，這有助於促進更大的公平性，並豐富所有人的生活。
如同網際網路般，生成式人工智慧將改變我們的企業和我們的生活。不久，我們將無法想像沒有生成式人工智慧的生活。
