生成式 AI 是一種能夠創造全新內容與想法的人工智慧，包含生成對話、故事、圖像、影片和音樂等等。和所有人工智慧一樣，生成式 AI 同樣採用機器學習模型技術，這些模型已在大量的資料上進行了預訓練，我們通常稱這些為基礎模型 (FM)。除了生成內容，生成式 AI 也能用於提升數位影像品質、影片編輯、快速建構原型，以及用合成資料集來擴增資料集等等。
值得注意的是，FM 的核心在於應用機器學習的最新進展。FM 是數十年來技術不斷演進的最新成果。其中一種類型的 FM，如 GPT 模型，通常被稱為大型語言模型 (LLM)，專門應對以語言為基礎的任務，例如摘要、文字生成（例如，創作部落格文章）、分類、開放式問答和資訊抽取。大型語言模型的特點在於，它們能執行更多種任務，因為它們具有大量的參數，使其能夠學習進階概念。通過在訓練前處理網路規模的各種形式和大量的模式資料，LLM 能將其知識應用在廣泛的情境中。
預先訓練的 FM 功能和創造的可能性都令人驚嘆，且它們可以自訂以執行特定領域功能，使企業為之振奮。因此，企業只需要使用少量的資料和運算，就能夠利用 FM 建立高度差異化的應用程式，而不需要從頭開始訓練模型。
為何生成式 AI 如此重要？
生成式 AI 應用程式如 ChatGPT 已引起廣泛的關注和想像力，因為生成式 AI 能重塑大多數的客戶體驗和應用程式，創建前所未見的全新應用程式，並協助客戶達成全新的生產力水平。根據 Goldman Sachs 的資料，生成式 AI 可能推動全球 GDP 成長 7%（約 7 兆美元），並在 10 年間將生產力成長提升 1.5 個百分點。
生成式 AI 常見的應用是什麼？
使用生成式 AI，您的企業可以更快地充分利用機器學習，並將其應用於更廣泛的使用案例。您可以在所有業務範疇中應用生成式 AI，包括工程、行銷、客戶服務、金融和銷售。程式碼生成是生成式 AI 最有前途的應用之一，透過 Amazon CodeWhisperer（一種 AI 程式設計輔助工具），我們可以在提升開發人員生產力上取得顯著成果。在預覽版本期間，Amazon 進行了一項生產力挑戰，使用 Amazon CodeWhisperer 的參與者不僅完成任務的可能性提高了 27%，而且比未使用 CodeWhisperer 的使用者平均快 57%。
除了程式碼生成，還有許多應用情境可以利用生成式 AI 提升客戶體驗、員工生產力、業務效率和創造力。您可以利用生成式 AI 透過聊天機器人、虛擬助理、智能聯絡中心、個人化和內容審查等方式來提升客戶體驗。您可以使用生成式 AI 的對話式搜尋、內容創建和文字摘要等工具來提升員工生產力。您可以透過智能文件處理、維護助理、品質控制和視覺檢查，以及合成訓練資料生成等方式來提升業務營運效率。最後，您可以透過文字、動畫、影片和影像生成等方式，利用生成式 AI 加速所有類型的創意內容製作，如藝術和音樂。
生成式 AI 將如何影響產業？
雖然隨著時間的推移，我們將看到生成式 AI 應用於各個領域，但是有些產業可能會迅速受益於生成式 AI。
金融服務
金融服務公司可以利用生成式AI的強大功能和成本效益，同時降低成本並提供更優質的客戶服務。金融機構可以使用FM的對話機器人，生成產品建議並回答客戶查詢，進而提升客戶服務品質。貸款機構能利用FM快速核准對金融服務有需求的市場（特別是開發中國家）的貸款。銀行則能夠迅速偵測信用卡或貸款的詐騙行為。投資公司可以運用FM的力量，以低成本為客戶提供個人化的理財建議。
醫療保健與生命科學
生成式AI的潛力應用之一，是利用模型創建具有特定特性的新型蛋白質序列，用於設計抗體、酶、疫苗和基因療法，從而加速藥物的發現和研究。醫療保健與生命科學（HCLS）公司也可以利用FM設計合成生物學和代謝工程的合成基因序列，例如創建新的生物合成途徑或最優化基因表達以用於生物製造。最後，FM可以創建合成的患者和醫療資料，這些資料可以用來訓練AI模型、模擬臨床試驗或研究罕見疾病，而無需訪問大型實際資料集。
汽車與製造業
汽車公司可以將生成式AI應用在從工程設計到車內體驗和客戶服務的多個場景。生成式AI可以協助汽車公司最優化機械零件設計，降低車輛設計中的阻力。此外，生成式AI還可以創造新的車內體驗，比如設計個人助理。汽車公司正在利用生成式AI，以快速回答最常見的客戶問題，提供更好的客戶服務。透過生成式AI，可以創建新材料、晶片和零件設計，最優化製造流程並降低成本。生成式AI也可以用來生成合成資料，用以測試應用程序，特別是對於在測試資料集中不常見的數據，如缺陷或邊緣案例。
媒體娛樂
從動畫、劇本到完整的電影，生成式AI只需要傳統製作的一小部分成本和時間，就能產生高品質的創新內容。藝術家可以利用AI生成的音樂來增強他們的專輯，甚至創造全新的音樂類型。媒體組織可以利用生成式AI提供個人化的內容和廣告，改善觀眾體驗，進而增加收入。遊戲公司可以利用生成式AI來開發新遊戲，並讓玩家在遊戲中建立自己的角色。
電信
生成式AI與電信的早期應用案例主要集中在重塑客戶體驗。客戶體驗是由訂閱用戶在客戶旅程的所有接觸點上的累積互動來定義的。例如，電信組織可以運用生成式AI，利用近乎真人的即時對話客服人員來改善客戶服務；通過分析網絡數據並提供修復建議來優化網絡性能；並透過超個人化的一對一銷售助理來重塑客戶關係。
能源
生成式AI適用於涉及複雜數據分析、模式識別、預測和優化的能源部門任務。能源組織可以通過分析客戶數據來識別使用模式，並開發針對性產品、能源效率計劃或需求響應計劃，以此改善客戶服務。生成式AI可以幫助電網管理、提高工作場所的安全性，並通過模擬油氣儲層來優化能源生產。
