什麼是產生式AI？詳細解讀其業務優勢和運行機制

產生式AI近年來發展迅速，在商業領域也備受關注。與傳統AI相比，它能夠產生更加自然的文本和映像，並在各個行業得到廣泛應用。

然而，目前業界對其機制和優劣勢的理解可能還不夠深入。

本文將解釋產生式AI的基本定義和機制，探討其在商業應用中的優勢和劣勢，並探索有效利用產生式AI的關鍵點。希望能協助您最大限度發揮AI的潛力，找到加速業務發展的秘訣。

什麼是產生式AI？

本節將解釋產生式AI的定義及其對業務的影響。

產生式AI的基本定義

產生式AI是一種通過學習海量資料來創造新內容的人工智慧技術。它利用深度學習和神經網路等技術，從已有資料中提取特徵，並據此產生全新的文本、映像、音頻等內容。

例如，像GPT這樣的語言模型，通過學習大量的文本資料，可以產生類似人類撰寫的自然流暢的文本。同樣，映像產生模型也可以基于海量的映像資料產生新的視覺內容。產生式AI不僅在創意領域，還在商務程序自動化、市場營銷、客戶服務等眾多領域擁有廣闊的應用前景。

產生式AI的業務影響

產生式AI可以實現業務自動化，提高業務效率，為企業帶來革新性影響。

在客服領域，產生式AI能夠自動回複客戶諮詢，大幅縮短回應時間，緩解人手不足的問題。在創意產業中，產生式AI可自動產生設計方案和營銷文案，提升創意效率，降低資源投入。

同時，產生式AI在資料分析方面表現突出，能夠從海量資料中提煉有價值的商業洞察，為企業決策提供有力支援。產生式AI已成為提升企業生產力和推動創新的核心技術。

產生式AI的機制

產生式AI擁有一套收集資料、構建模型、進行訓練、產生新內容的機制。本節將逐步講解這套機制。

收集資料並進行預先處理

產生式AI的成功離不開大量的資料。資料類型取決於要產生的內容類型，通常包括文本、映像和音頻資料等。然而，這些資料並不能直接使用，而需進行“預先處理”，才能便於AI高效地學習。

例如，對於文本資料，需要刪除語法錯誤和不必要的字串；對於映像資料，需要統一解析度。預先處理的精度越高，AI理解資料就越準確，學習效果也就越好。此外，預先處理還可以消除雜訊和錯誤，防止模型過擬合和建置錯誤結果。

選擇模型架構

接下來，需要根據要執行的任務，為產生式AI選擇合適的模型架構。

如果目標是產生自然語言文本，則要選擇適合自然語言處理（NLP）的模型。如果要產生映像，則需要選擇電腦視覺領域的常用模型。典型的產生式AI架構包括：用於語言模型的GPT和BERT、用於映像產生的GAN（產生對抗網路）。

不同的模型專註於不同的領域，模型選擇直接影響AI系統的效能表現。為確保產生結果的品質和創造力，必須基於具體應用情境選擇最適配的模型架構。

學習資料

確定模型後，就來到了AI學習資料的過程。把收集到的資料輸入到模型中，讓AI從資料中發現模式和規律。大量資料的深度學習使AI獲得豐富的領域知識，從而提升內容產生的自然度和準確性。

以語言模型為例，AI通過學習海量文本資料來理解語言結構和語境關係，並基於此產生新的文本。為了提升AI的效能和精度，需要反覆進行訓練。隨著訓練的深入，AI將逐步提升理解能力和輸出品質。

調整和最佳化訓練後的模型

完成資料學習後，模型仍需要進一步最佳化，以提升精度。通過調整超參數（包括學習率、網路層數、批量大小等），以使模型發揮出最優效能。

為防止過擬合問題，可採用dropout和正則化等技術手段。同時，為確保模型能夠適應新資料和不同應用情境，需要進行持續的迭代訓練和微調。這個最佳化階段直接關係到產生內容的品質，對於滿足實際應用需求至關重要。

產生與輸出內容

完成模型最佳化後，進入內容產生階段。AI會運用訓練所得的知識，根據輸入條件產生相應的文本、映像或音頻內容。

例如，文本產生AI能夠基於使用者指令產生符合特定主題的自然語言文本，映像產生AI則可基於指定的主題或特徵產生全新的視覺內容。這種即時處理、即時可用的能力充分展現了產生式AI在商業和創意領域中的巨大魅力。

提供反饋與強化學習

當產生內容未達預期時，可以提供反饋來進一步改進AI模型。持續反饋是提升產生式AI效能不可或缺的過程。

模型將根據使用者或系統提供的反饋重新評估其輸出結果，並在下次產生時進行調整，以提供比之前更好的結果。AI可以不斷學習反饋內容，長期來說，AI的效能也會得到提升。通過強化學習，AI可以不斷進化，產生更精確的成果。

模型的營運和再訓練

商業環境瞬息萬變，使用者的需求和趨勢也在不斷變化。即使採用了訓練好的AI模型，也需要根據新的資料和需求進行再訓練。

因此，需要定期使用新資料對AI模型進行再訓練，以使模型始終保持最新狀態。再訓練可以防止模型過時，並最大限度地提升模型在實際營運環境中的效果。

通過再訓練，可以使產生式AI長期持續提供價值，從而支撐起在商業和創意領域的應用。

產生式AI的優勢

產生式AI可以為企業帶來如下優勢：

提高生產力

產生式AI可以實現重複性任務的自動化，從而提高工作效率。

在客服領域，AI可以自動回複客戶問題，從而縮短回應時間，減輕員工的工作負擔。需要產生常值內容和繪製設計草圖時，員工可以利用AI實現快速產生，從而使自己專註於更加進階的創作工作，以此提升工作效率。尤其在需要快速處理大量任務的業務情境中，引入產生式AI非常有效，可以節省業務時間，提高整體生產力，加快業務發展。

降低成本

產生式AI讓多數業務實現了自動化，也就降低了人工成本。一些例行工作和重複性任務可以交由AI執行，由此解放出來的人力可以重新分配到其他工作中。

企業引入AI來自動處理資料、回複客戶，就能減少在此類工作上的人力投入，從而賦予寶貴的人力更具戰略意義的角色。儘管前期需要一定的投資，但從長遠來看，AI可以有效降低整體的業務營運成本，因此越來越多的企業選擇採用產生式AI。

提供創意

產生式AI在創意領域也蘊藏著巨大的潛力。AI可以基于海量資料產生前所未有的創意和設計，為創意工作提供強大支援。

在廣告文案、設計初稿和內容創作方面，基於AI產生的創意進行最佳化完善，可以在短時間內產出高品質的成果。另外，AI提供的新視角和創意也可以激發人類的靈感，從而推動創意專案的效率和品質。

賦能資料分析

產生式AI具備快速處理和分析海量資料的能力，可以協助企業提取有價值的商業洞察。

以市場分析為例，AI可以同時處理客戶行為資料和市場趨勢，在短時間內完成人工難以處理的大規模資料分析，從而為企業提供更精準的決策支援。這種基於資料的科學決策方式，不僅能提升營運效率，也能顯著增強企業的市場競爭力。

改進個人化服務體驗

產生式AI通過深度分析使用者行為和偏好，可以為使用者提供高度個人化的服務體驗。通過AI強大的資料處理能力，企業可以精準把握每位使用者的需求特點，從而提供量身定製的內容和服務。

在電商領域，AI系統能夠即時分析使用者的購物歷史和瀏覽軌跡，智能推薦最符合使用者興趣的商品。同時，在電子郵件營銷方面，AI可以根據客戶的興趣偏好和互動資料，自動產生個人化的營銷內容，既能提升使用者滿意度，也能有效促進購買轉化。這些應用充分展現了產生式AI在提升個人化服務方面的強大潛力。

產生式AI的劣勢

產生式AI雖然有很多優點，但也存在如下缺點：

建置錯誤資訊

產生式AI基於大量資料產生新內容，但其中可能包含錯誤資訊。尤其是在事實核查不足或資料存在偏差的情況下，輸出的資訊可能不準確。

在業務中，傳播錯誤的資訊可能會損害品牌形象和信譽，因此應該謹慎對待AI產出的內容，在AI產生資訊後必須進行人工確認。

著作權和倫理問題

產生式AI在創作過程中通常會參考已有資料，可能會引發著作權和倫理問題。當AI產生的內容與原始作品高度相似時，可能面臨侵權的法律風險。同時，AI產生的內容可能無意中包含偏見或歧視性內容，繼而引發倫理問題。

因此，在使用產生式AI時，必須嚴格審查輸出內容在法律和倫理層面的合規性，確保AI的使用不會侵犯他人權益或產生負面社會影響。

隱私和機密資訊泄露風險

產生式AI的訓練會用到大量的資料，其中可能包含敏感的個人資訊或企業機密。特別是在雲端運算環境下運行AI系統時，資料安全風險更需要重點關注。此外，AI在產生內容時也可能會無意泄露敏感資訊。

因此，在處理重要訊息時，需要採取適當的安全措施，嚴格管理AI處理的資料。

部署和營運成本

部署產生式AI系統需要較大的前期投資。首先，AI模型的開發和訓練需要大規模的計算資源，這就要求配置相應的基礎設施和硬體環境。同時，系統的日常營運需要專業技術團隊的支援，這會產生人力成本和維護費用。另外，為保持AI系統的競爭力，還需要持續投入資源進行技術更新和模型最佳化。

因此，企業在規劃產生式AI專案時，除了考慮初始投入，更要制定完善的長期營運成本規劃。

使用產生式AI時的注意事項

為了有效地使用產生式AI，需要注意以下幾個方面：

驗證資訊可靠性

儘管產生式AI能夠產生出色的結果，但對其輸出結果的準確性和可靠性進行驗證仍然至關重要。由於AI是基於資料訓練生產內容，所以當訓練資料過時或不完整時，可能會產生誤導性內容。

尤其是在處理官方公告和事實性資訊時，必須對AI產生的內容進行嚴格核實，以確保資訊準確，避免可能的業務風險。

注意倫理問題

AI輸出內容的倫理合規性至關重要。如果產生的內容包含歧視性或不當表述，可能會對企業聲譽造成嚴重損害。因此，及時發現並修正不當內容十分必要。同時，保持AI使用過程的透明度，向使用者和客戶做好必要解釋，有助於建立信任關係。

持續最佳化技術

AI技術正在快速發展，產生式AI也不例外。因此，引入AI系統並不代表可以一勞永逸，需要定期進行技術更新和模型再訓練。

通過持續引入新資料和新技術，可以不斷提升AI系統的效能表現。應當緊跟業界技術發展趨勢，積極採用先進的演算法和技術，充分發揮AI潛力，保持市場競爭優勢。同時，面對技術的快速發展，持續培養和提升專業團隊的技術能力也同樣重要。

推薦使用阿里雲的“大模型服務平台百鍊”

大模型服務平台百鍊是一個用於開發產生式AI的綜合平台。使用該平台可以輕鬆訪問行業領先的基本模型（Foundation Model，簡稱FM），並支援企業使用資料進行定製。

您可以選擇高效能模型，一鍵設定檢索增強產生（RAG）架構，還可以建立AI智能體、開發針對特定業務的AI應用。您無需擔心基礎設施和計算能力即可實現這一切，另外，所有開發工作都在隔離的雲網路中進行，也降低了隱私泄露的風險。

利用產生式AI發展企業業務

產生式AI是一項為企業帶來巨大發展潛力的技術，它不僅可以提高效率和生產力，還能促進新創意和解決方案的產生。通過合理運用產生式AI，企業可以實現業務自動化、降低營運成本、最佳化個人化服務，從而增強市場競爭力。

然而，在應用過程中需要警惕錯誤資訊、著作權和倫理問題等風險。通過加強內容可靠性驗證和建立完善的風險管理機制，產生式AI將成為加速企業發展的有力工具。積極擁抱這項持續發展的技術，企業必將獲得更大的發展空間。