| 特性 |
AIGC |
傳統 AI |
| 核心目標 |
創造全新的、獨一無二的內容 |
分析數據、識別模式、做出預測或分類 |
| 主要功能 |
生成圖片、文案、影片 |
圖像識別、語音辨識、數據預測、垃圾郵件過濾 |
| 技術重點 |
學習數據分佈並從中抽樣，常使用 Transformer、Diffusion Models 等複雜模型。 |
基於大量標註數據進行訓練，透過優化損失函數做出精確分類或回歸。 |
| 舉例 |
AI 聊天機器人根據您的輸入撰寫一篇商業計畫書。 |
銀行 AI 判斷一筆交易是否為詐騙。 |
AIGC應用領域與常見工具
文字創作
如 ChatGPT 聊天機器人、NotionAI 等，使用者只要下達明確的文字指令，例如「摘要會議紀錄內容」，AI 就會自動判讀會議資料，並產出一篇完整的文字重點摘要。
圖像生成
使用者只要以文字描述畫面，例如「坐在陽台喝著咖啡的少女」，AI 就會自動繪製出對應的圖像，常見的生成式繪圖工具包含 Midjourney、StableDiffusion 等。
音樂生成
除了文字、圖像以外，部分 AIGC 工具也有提供生成音樂的功能，如 Mubert、Soundful，只要提供明確的主題、風格、曲調需求，AI 就可以自動創作出對應的歌曲。
影片生成
只需要準備好完整的文字稿，輸入到如 CapCut、FlexClip 等軟體當中，AIGC 就會自動產出一部完整影片，連影片都不需要自己動手做，大大提升產製影片的效率！
搜尋引擎
一般搜尋引擎大多只能回答如「燕麥熱量多少？」等有標準答案的簡單問題，不過隨著 AI 應用實例 越來越多，Google Gemini、Microsoft Bing 等 AIGC 搜尋引擎問世，即便是提出像「規劃 7 天的燕麥減肥餐菜單」等需求，搜尋引擎一樣可以馬上生成對應內容提供給使用者。
生成式AI真的好嗎？挑戰與道德考量
AIGC 的問世大大提升了產製內容的效率及方便性，然而 AIGC 是基於大數據學習及訓練而來，不同演算法所生成的內容，或多或少都會有些不同，甚至也有可能出現錯誤或不實資訊，並非百分之百完全正確。
此外，AIGC 的普及也帶來了諸多智慧財產權的法律問題，例如：數據資料是否為合法授權取得、所生成之內容是否有著作權，以及權利受侵害時如何請求損害賠償等，都是當今社會需要面臨的重要課題，因此在使用 AIGC 時，務必要更加謹慎小心，並時刻關注當前最新消息及法律規定，避免觸碰到法律或道德層面的底線。
AIGC的未來發展趨勢是什麼？
具備基礎 AIGC 是什麼的知識後，生成式 AI 的未來發展會如何帶動產業呢？
元宇宙同樣也是基於大量數據及演算法模型搭建而成，然而其所需的數據量非常龐大，若單靠人類手動開發及設計，勢必需要耗費相當長的時間，而具備高效生成能力的 AIGC 正好可以完美解決這個問題，自動生成元宇宙所需的虛擬世界、角色、對話、場景，加速推動元宇宙的發展，大幅縮短人類與元宇宙之間的距離。現在更有許多AI 工程師職缺應運而生，無疑成為新時代趨勢。
總結
深入了解 AIGC 是什麼及其在各領域的巨大潛力後，是否已感受到人工智慧生成內容帶來的無限創意與效率革命？尤其是在快速發展的今天，對高效率、大規模數位資產生成的需求更是前所未有。
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