什麼是生成式 AI？
生成式 AI (Generative AI) 和 辨識式 AI (Discriminative AI) 是兩種不同的機器學習方式。辨識式 AI 擅長於對數據的分析、整理和歸納，其輸出結果通常是可預測的。這種模型多用於語音轉文字，或者文本和圖像分類，例如情感分析、垃圾郵件檢測、物品辨識和人臉分類等場景。
而生成式 AI 經過深度學習後，能夠理解內容數據集中的模式和關係。它會利用所學的模式生成新內容。它擅長創作，而不是分類和預測，主要應用於文本生成、圖像生成，以及當今風頭正盛的視頻生成領域。
提示詞的重要性
在探討生成式 AI 的應用之前，不得不再次提及我們與生成式 AI 互動的媒介 – 提示詞 (Prompt)。
在與大型語言模型交流時，我們需要通過輸入提示詞來獲取結果，返回結果的質量與我們提供的提示詞質量有很大關係。
這也是為什麼很多人對生成式 AI 浅尝辄止的原因之一。在選擇優秀模型的同時，我們同樣應該重視提示詞的質量。
您可以點擊下方的視頻，初步了解優秀的提示詞應該如何撰寫。
生成式 AI 在日常工作中的應用
一、文本生成
ChatGPT、文心一言等產品皆屬於此類。 文本生成，聽起來很簡單，實際上卻是包含了生成式 AI 最常見的使用場景，例如問答、對話、翻譯、摘要、補全等等，而具體到實際工具，又有更多分支。
辅助编程
對於開發者而言，生成式 AI 在輔助程式碼編寫上的應用尤為突出。 例如，GitHub Copilot 可以幫助開發者自動生成程式碼片段，提供程式碼分析和建議，甚至是整個函數的實現。 這種工具能夠極大地提高編程效率，幫助開發者解決編程難題。
撰寫電子郵件
在商務溝通中，自動生成電子郵件回復可以節省大量時間。
生成式 AI 可以根據收到的郵件內容，自動生成禮貌且專業的回復，甚至幫助撰寫營銷郵件，提高溝通效率和客戶滿意度。
優化語言和風格：基於特定場景或收件人，人工智慧能夠調整語言風格和語氣，確保溝通更為有效。
錯誤檢測與修正：自動檢測語法錯誤並提供修正建議，提升郵件的專業度。
個性化內容生成：人工智慧能夠根據收件人的偏好和過往交流記錄，生成個性化的郵件內容，提升溝通效果。
创作文学作品
在文字創作方面，生成式 AI 可以幫助作家構思故事情節、生成角色對話、檢查語法和錯別字問題，作為創作者的輔助工具，提供靈感，使創作過程更加流暢和多樣化。
但在擁有這些優勢的同時，也應注意生成式 AI 在寫文章時，也會有一些缺點：
缺乏原創性 – 人工智能的寫作內容的來源於其被投喂的數據，所以它輸出的內容可能會缺乏原創性，流於俗套。
故事講法有限 – 雖然 AI 可用於生成情節，但它難以理解寫作的方法與技巧，導致其寫出的故事缺乏深度和情感共鳴。
基於文件內容進行對話
大家用過ChatPDF、ChatDOC等工具嗎？隨著OpenAI宣布開放API，一系列專注於特定場景的智慧工具也應運而生。
這些基於語義分析技術的工具致力於幫人“快速理解文章”，只需上傳文件，AI 就能理解文件內容，並和你對話，隨時回答有關內容的各種問題。
只需要上傳文件，AI 就能變身為精讀了文件的大 V，可以解答關於這篇文件的任意問題。目前此功能支持在LightPDF 網頁端與移動端使用，隨後也會同步更新到電腦端。
智能快速閱讀：通過 AI 文件對話，LightPDF 能夠快速抽取文獻中的關鍵信息，並支持多文件/多鏈接/文件和鏈接混合對話，提供摘要和總結，讓用戶能夠迅速了解文獻的核心內容，從而在短時間內實現快速閱讀。
關鍵信息提取：自動識別文獻中的關鍵信息，如重要觀點、實驗結果和結論等。還支持自定義角色，你可以將 AI 設定為審稿人、導師等角色，以便協助您解決更具體的問題。
問題解答：上傳文件後，在對話框提出問題，AI 即會根據上傳的文獻內容智能解答，支持聯網搜索功能，為用戶提供更全面、準確的信息，減少你在閱讀過程中產生的時間成本。
多語言支持：LightPDF 的 AI 文件對話支持多種語言，你可以上傳各種語言的文獻，並讓它按照你要求的語言回答問題，拓寬信息獲取的廣度。
二、圖像生成
近年來，基於生成式 AI 的圖像生成技術也取得了飛速發展。例如 Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 等，它們能夠根據文本描述生成高度逼真的圖像，或者基於現有圖像參考進行風格變換。
而由這些功能演化出的各種圖片 AI 工具也呈現了難以想象的創造力。例如，將簡筆畫轉換為逼真的照片，讓用戶輕松實現藝術創作；幫助設計師快速生成視覺原型，加速產品開發的過程等。
三、音頻生成
音頻生成包括語音合成、音樂創作等。語音合成技術使得生成式 AI 能夠根據文本模擬出自然流暢的聲音，多應用於語音助手、有聲書、配音等場景。
普通的文本朗讀式 AI 已經普及到個人用戶，現在你我都可以利用開源項目進行音源訓練（如 So-VITS-SVC），製作自己的聲音模型。
而筆者認為音頻領域目前的重點是在音樂創作方面，現在 AI 生成的音樂大多僅能夠輔助人創作，為音樂家提供靈感來源。或是應用於背景音樂、音效等簡單的場景。
四、影片生成
隨著 OpenAI 推出了 Sora 模型，生成式 AI 在影片領域也迎來了突破。就現在來看，這項技術還並未對普通人產生影響，如果一定要舉個例子的話，我想說威爾史密斯吃麵條很好笑……👇。
從最基礎的影片剪輯、特效添加，到基於文本描述生成影片內容，再到實時影片風格轉換。生成式 AI 能夠讓影片素材幾何式地增長，也讓創作成本呈幾何式地下降，可以預見這項技術會被大規模運用於電影製作、在線教育、社交媒體內容創作等領域。
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