文／中小學網路素養教育資源網

人工智慧（artificial intelligence, AI）其實是許多技術的合稱，生成式（generative AI）是其中的一類，誤認生成式AI等同於AI，或是誤認為AI的技術僅限於生成式AI的範疇，都是不正確的。AI核心技術之一的類神經網路（neural network, NN）本質上是一種統計技術，藉由現代IC技術與平行計算技術的輔助，使用諸如GPU之類的多核心計算軟硬體，可以統計恆河沙等級的資料，並找出資料之間蛛絲馬跡般的關聯性，運用這個統計而得的AI模型，就可以做到「預測」與「生成」，這便是生成式AI的原理。

統計模式 文生圖曲

同樣的概念也可以套用在各種類型的資料上，例如大語言模型（large language model, LLM）統計海量的文字資料以後，可以統計出在什麼樣的上下文與語境下，某一句話的下一句話有多大的機率會是什麼，於是當我們要AI編纂一篇文章的時候，我們只要給一些提示，它就可以接連不斷地生成許多語句、構成一篇文章，問它問題，它就會給答案並解說；例如統計繪圖的步驟，在什麼樣的描述下，某個點的附近會補上什麼顏色的點；又或例如統計大量的樂譜，在什麼曲風之下，各小節音符的走向，運用統計而得的AI模型，於是我們便獲得「文生圖」、「文生曲」之類的AI功能。在同樣的框架之下，我們還可以獲得AI寫程式、AI做簡報、AI做網頁等的生成式AI技術。

理解語言 人類助理

除統計大量的資料產生符合大眾風格的生成式AI模型以外，也可以統計特定時代或特定人物的風格，產生能夠「模仿」特定風格的生成式功能，例如藉由統計某人的用字遣詞、發聲風格、表情習慣，可以虛構出某人演說或歌唱的聲音或影片。除此之外，如果統計的目標物不在於接續的媒體內容，而是當事人說出這些話或寫下這些文字時的「意圖」（intention），例如進行「當他說這些話的時候，他想要的是……」這樣的統計，那麼獲得的模型，將會是一個可以理解人類語言的AI助理。