「你去問 ChatGPT 了嗎？」這句話，雖然還沒真正取代「Google it !」，但卻能逐漸感受到「生成式 AI」進入社會大眾的日常，在生活上或工作上提供「更智慧」的協助。我們從「主動尋找答案」到「伸手獲得答案」，甚至期待這些「生成式 AI」可以協助我們，用更高的效率完成工作，或者在問題上得到更多樣化的解答。
今年 6 月來自管理顧問公司 McKinsey & Company 的調查報告顯示，相較於 2023 年 5 成的公司和組織透過 AI 技術協助處理工作，目前全球已超過 7 成的使用率；另外，在 1,363 名受訪者中，有 65% 的受訪者表示，公司已定期使用「生成式 AI」，此數據為 2023 年的兩倍。
￭ 「生成式 AI」進入社會大眾的日常，在生活和工作上提供「更智慧」的協助。（截圖來源 / Igor Omilaev on Unsplash）
生成式 AI、Gen AI 是什麼呢？
生成式 AI 又稱 Gen AI (Generative AI)，使用者對話筐中「輸入提示 (prompts)」，程式便會「生成新的內容」，而這些生成的內容是依照使用者下的提示、關鍵字和需求所產生的，內容包含文字、圖像、影片、聲音、程式碼等。
生成式 AI 主要依賴「深度學習模型」來運作，這些模型的基礎是「神經網路」，它們學習網路上已存在的文字、圖像、影音等媒介，透過分析與運算，模仿和創造「新的內容」。在大數據中，生成式 AI 能夠自動學習和演進，利用數據的餵養，讓它得以成長茁壯。
￭ 使用者對話筐中「輸入提示 (prompts)」，生成式 AI 程式便會「生成新的內容」。（截圖來源 / Emiliano Vittoriosi on Unsplash）
生成式 AI、Gen AI 的優勢為何？
根據 McKinsey & Company 的調查報告，許多企業從文字、圖片及音樂的生成式 AI 中，獲得最多的幫助和效益，其中又以「行銷和銷售 (marketing & sales)」及「產品和開發 (product & service development)」佔最大宗的使用率。此外，「行銷和銷售」部門採用生成式 AI 的漲幅為最大。
生成式 AI 的優勢包含「自動化的內容創作」及「近乎無限的創造力」，相較於人工吸取創作靈感、等待靈感爆發、面對靈感枯竭的創作時間成本，生成式 AI 只要輸入提示，就可以提取創意點子，甚至可以要求這些創意「更有創意一點、更突破想像一點」，讓一般使用者和公司組織皆更能有效率地產出，且產出的內容更是五花八門。
￭ 「行銷和銷售」及「產品和開發」佔最大宗生成式 AI 的使用率。（截圖來源 / Marvin Meyer on Unsplash）
生成式 AI、Gen AI 的挑戰為何？
然而，生成式 AI 也不盡然都是完美無缺。在科技日新月異的時代，我們將面對更嚴肅的網路科技考驗：「資料偏見與倫理問題」、「假訊息和深偽 (deep fake) 技術」、「資源與能源的消耗」。
綜觀全球，不乏有針對生成式 AI 控告的相關興訟，大多集中於著作權的爭議。各大網路科技公司幾乎無一倖免，包含 OpenAI、Microsoft、Meta、Bloomberg、Stability AI、Google、NVIDIA、Midjourney 等，其原告幾乎為作家或者創作工作者。
近期，更有首次針對「音樂生成式 AI」的控訴。由環球音樂集團 (Universal Music Group)、華納音樂集團 (Warner Music Group)、索尼音樂娛樂 (Sony Music Entertainment) 等所組成的美國唱片協會 (Recording Industry Association of America, RIAA) 於 6 月 24 日宣布，分別在波士頓和紐約法院，對 Suno、Udio兩間生成式音樂 AI 公司提告，其擅自利用未經授權的音樂，來訓練自家的生成式 AI 模型，此舉相當於大規模的侵犯各家版權。
￭ 美國唱片協會 (RIAA) 分別在波士頓和紐約法院，對 Suno、Udio兩間生成式音樂 AI 公司提告。（截圖來源 / Tingey Injury Law Firm on Unsplash）
生成式 AI、Gen AI 的「深偽技術 (deep fake)」如何影響生活？
我們真的能夠清楚辨識，網路上影音的真偽嗎？我們可以理解在影音工作上，生成式 AI 的運用與普及，例如 2015 年風靡全球的美國電影《玩命關頭7》(Fast & Furious 7)，飾演男主角的 Paul Walker 在戲尚未殺情前，意外車禍身亡。因此，製片團隊便與 Paul Walker 的兩位弟弟 Caleb Walker 和 Cody Walker 合作，繼續拍攝剩餘的畫面，並用電腦動畫技術將其臉部面容置換。
當年利用「深偽技術」完成電影，需要耗費一整個電影製作團隊及龐大的經費。但現在「深偽影片」只要一人即可完成，更無需花上大筆費用。我們也經常看到「某某名人面容出現於不雅影片」、「某某政治人物假訊息影片流出」等，最嚴重的影響莫過於烏俄戰爭初期，烏克蘭總統 Zelenskyi 勸烏軍投降的「深偽影片」，這支 1 分鐘的影片為 Zelenskyi 向鏡頭喊話，放下武器並投降，該影片甚至被放上新聞電視台播放，但這是一部由駭客製作而成的「深偽影片」，是虛構的，目的是為了操縱烏俄戰情。
生成式 AI 作為工具，確實能為工作和生活上帶來許多便利之處，但是假訊息傳播速度之快，難免有心人利用文字、圖像、影音，捏造假消息，製作假新聞。尤其現今短影音當道，其傳播能力更為強大，影響更為深入。但是，澄清謠言的速度永遠跟不上造謠，甚至讓資訊更混亂，難以辨識真偽。因此，現代閱聽人面對網路訊息，真的必須學習「媒體識讀」與「反覆查證」。我們得心應手地使用生成式 AI 的同時，也要警惕水能載舟，亦能覆舟的道理。