生成式AI是什麼？生成式AI應用、趨勢全解析，最新轉職必看指南
從 ChatGPT 掀起全球熱潮開始，「生成式 AI」這個詞就頻繁出現在新聞、社群媒體中，但你真的了解生成式 AI 是什麼嗎？本文將帶你完整了解生成式 AI 應用範圍、發展趨勢及優缺點，並深入探討時下備受熱議的 AI 證照有用嗎？同時推薦熱門的生成式 AI 課程，無論你是完全零基礎的新手，還是想進一步提升專業能力的職場人，這篇文章都能幫助你找到最適合的學習方向！
生成式 AI 是什麼？生成式 AI 發展趨勢揭密
生成式 AI 是什麼？生成式 AI 發展趨勢揭密
究竟生成式 AI 是什麼？簡單來說，
生成式 AI （Generative AI）是一種能夠根據使用者提示自動「創造」新內容的人工智慧技術，生成的內容並不局限於文字，還包括影像、音訊、影片、程式碼等多種形式。它也可以學習人類語言、程式語言、藝術、化學、生物學或任何複雜的主題，再透過龐大的資料運算解決使用者輸入的問題。
生成式 AI 現行技術
- 機器學習（Machine Learning）：透過處理大量數據，讓演算法自動學習規律，以解決各種問題。
- 深度學習（Deep Learning）：模仿人腦神經元運作，利用人工神經網路進行數據分析。
- 神經網路（Neural Network）：深度學習的核心架構，分為輸入層、隱藏層和輸出層，能處理非線性且複雜的數據結構。
- 大型語言模型（LLM）：透過大量文本數據訓練，使模型能理解語言結構、語義和上下文，進而生成與人類水準相當的文本內容，常見如 ChatGPT、Claude。
生成式 AI 運作流程
生成式 AI 的運作可以分為幾個階段：首先，系統會接收大量的訓練數據，這些數據可能是文字、圖像或其他形式的內容。再來，透過基礎模型（Foundation Model）和大型語言模型（LLM）進行預先訓練，學習數據中的模式和關係。最後，當使用者輸入提示時，AI 就能根據學習到的知識，生成全新且符合需求的內容。
生成式 AI 模型種類
- 自我迴歸模型（Autoregressive Models）：逐步根據先前生成的內容，預測後續生成方向或觀點。
- 變分自編碼器（VAEs）：利用編碼器將資料映射至潛在空間，再由解碼器重構或生成新樣本。
- 擴散模型（Diffusion Models）：透過逐步添加與去除雜訊，重新修復或生成全新影像。
- 生成對抗網路（GANs）：透過 2 個神經網路相互競爭學習，一個網路負責生成資料，另一個網路負責辨別真假，生成最為貼近真實的資料。
生成式 AI 發展趨勢
未來的生成式 AI，將可能往多模態融合方向發展，不僅能同時處理文字、影像、音訊等不同面向作業，也能打造出更強的生成能力。此外，將數據處理過程從遠端的數據中心，移動到接近使用者裝置的「
邊緣運算（Edge Computing）」也將成為趨勢，把輕量化模型下放至裝置端，以減少延遲、提高效率，並且保護使用者的隱私。
不過生成式 AI 的發展也面臨不少挑戰，包括
資料中心電力需求日益增加、法規如何監管，以及人才培育等問題，都尚待國際社會討論、評估。
生成式 AI 應用有哪些？生成式 AI 工具盤點
生成式 AI 應用範圍廣泛，已經深入各行各業，從醫療健康到藝術創作，都能看到它的身影。以下整理常見的產業應用和熱門工具，幫助你快速了解生成式 AI 的實際運用。
生成式 AI 產業應用
- 醫療：可協助找到具潛力的化合物，提高藥物開發成功率，或是協助診斷疾病，並提供個人化治療方案。
- 金融：即時產出產品的建議，以回應客戶的查詢，也可幫助偵測潛在的詐騙行為。
- 研發：在汽車製造領域，能幫助設計輕量化的機器手臂結構，提升製造精度。
- 客服：針對客戶描述的情境與條件，提供相對應的知識問答，節省團隊人力成本。
- 創作：只需要輸入文字指令，就能快速生成影像、文字作品，降低創作入門門檻。
生成式 AI 常見工具
- ChatGPT：由 OpenAI 開發，旨在與人類進行自然流暢的對話，能夠理解和生成多種語言的文本。
- Gemini：由 Google DeepMind 推出，分成 Gemini Ultra（處理研究與企業決策）、Gemini Pro（適合廣泛的日常應用）、Gemini Nano（專為手機設計）3 個版本。
- Claude：在自然語言處理、數學、編碼等領域擁有深厚功底，為企業提供全方位的 AI 賦能。
- Midjourney：主要用於圖像生成，使用者只需要輸入簡單的文字提示，就能生成符合描述的圖像。
- Perplexity：結合搜尋引擎和生成式 AI，能直接生成整合多個來源的綜合答案，並標註資料來源，讓使用者快速獲得所需資訊。
生成式 AI 好嗎？優點、缺點一覽
生成式 AI 好嗎？優點、缺點一覽
了解生成式 AI 是什麼及實際應用後，你可能還會好奇，生成式 AI 真的好用嗎？其實就像任何新興技術一樣，生成式 AI 也有其優點和缺點。以下將從不同面向分析：
生成式 AI 優點
- 創造力解放：生成式 AI 能夠快速生成文本、圖像和音頻等多種形式的內容，大幅提升創作效率。在設計初期，可根據設定快速產出多個原型方案，為創作者提供靈感。
- 自動化效率提升：自動化效率提升：過去需要耗費大量時間處理的工作，如文檔彙整、資料分析等，現在可以透過 AI 輔助完成，大幅提高工作效率，降低人力成本。
- 可規模化創作：傳統製作內容需要投入相當多的人力和時間，但透過生成式 AI，可以在短時間內生成數千甚至數萬筆個人化內容，使內容創作規模化。
生成式 AI 缺點
- 版權爭議：生成式 AI 仰賴大量數據訓練，而它吸收的數據，可能包含受版權保護的作品，並可能生成太過相似的內容，進而引發智慧財產權疑慮。
- 錯誤資訊：生成內容可能混合虛假資訊和部分事實，甚至創造出極為逼真但完全虛構的圖像和文字，因此建立有效的內容審查機制，以及識別資訊真實性相當重要。
- 高昂費用：訓練模型需要大量的資源，建構模型則需要大量人力、時間和資金，使用上更是講求強大的硬體設備，會是一筆不小的開銷。
AI 證照有用嗎？現行 AI 證照有哪些？
AI 證照有用嗎？現行 AI 證照有哪些？
隨著 AI 成為話題，關於 AI 人才的討論也越來越多，更有許多 AI 證照問世，不過這些 AI 證照有用嗎？以下一一介紹：
常見 AI 證照一覽
- ITS AI（Information Technology Specialist）：由知名 IT 技能認證機構 Certiport 發證，考試涵蓋 AI 問題定義、數據收集與處理、演算法與模型、應用整合與部署等面向，適合初學者考取。
- AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）：由 Microsoft 發證，內容涵蓋 AI 基礎概念、Azure AI 服務等，適合非技術背景但希望快速理解 AI 基礎概念、學習 AI 如何應用於工作的人群。
- AI-102（Azure AI Engineer Associate）：同樣由 Microsoft 發證，但難度較高，內容涵蓋機器學習、Azure AI 服務應用等進階技術，適合軟體工程師、數據科學家等希望深入學習模型開發的人群。
| 證照 |
發證單位 |
適合對象 |
考試內容 |
難易度 |
| ITS AI |
Certiport / Pearson VUE |
初學者、對 AI 有興趣的人群 |
AI 問題定義、數據收集／處理、演算法／模型基礎等 |
入門級 |
| Azure AI Fundamentals（AI‑900） |
Microsoft |
非技術背景、希望了解 AI 概念的人 |
AI 基礎概念、機器學習基本原理、電腦視覺、自然語言處理等 |
基礎級 |
| Azure AI Engineer Associate（AI‑102） |
Microsoft |
想從事 AI 開發、部署、整合的工程師 |
設計並實作 AI 解決方案，包括電腦視覺、語言處理、知識萃取／知識挖掘等 |
進階級（需有程式能力，如 Python 或 C#） |
考取 AI 證照的優勢
轉職 AI 產業：
根據統計，AI 相關職缺在短短 2 年間增長超過 250 倍，對於想進入 AI 產業但無 IT 背景的求職者來說，AI 證照會是個加分項。
升職加薪／增強履歷：擁有 AI 證照，可證明對最新技術具備一定的理解及應用能力，幫助提升獲得面試機會，或是內部晉升的機率。
跟上時代：AI 技術正在快速改變各行各業的工作方式，學習 AI、取得相關證照，不僅能讓你在職場上保持競爭力，更能幫助理解 AI 如何應用於自己的專業上。
生成式 AI 問與答：和分辨式 AI 哪裡不一樣？與傳統的區別？
生成式 AI 問與答：和分辨式 AI 哪裡不一樣？與傳統的區別？
Q：生成式 AI 和分辨式 AI 有什麼不同？
生成式 AI（如 ChatGPT）可以創造新內容，比如文字、圖片或音樂；而分辨式 AI 則是負責識別和分類資料，如圖像、語音辨識。簡單來說，生成式 AI 是「創造」，分辨式 AI 是「判斷」。
Q：生成式 AI 和傳統 AI 差在哪？
傳統 AI 通常是針對具體任務設計的，像是預測銷售或判斷風險，依賴固定的規則。而生成式 AI 則能處理更多開放式問題，具備語言理解和創造內容的能力，是 AI 發展的一大突破。
Q：ChatGPT 和 Gemini 哪個比較好用？
ChatGPT 擅長語言處理、寫作和邏輯問答，適合日常使用和學習。而 Gemini 則整合 Google 搜尋和多媒體處理，適合需要查找資料或圖片的人，兩者各有優勢，取決於需求。
| 比較項目 |
ChatGPT（OpenAI） |
Gemini（Google） |
| 強項 |
對話邏輯、創意寫作 |
資訊整合、處理大量資料 |
| 資料來源 |
內建知識庫為主，聯網為輔 |
Google 搜尋即時聯網 |
| 多媒體 |
生成圖片強、語音對話自然 |
分析影片、PDF、圖片能力強 |
| 適合對象 |
學生、文字工作者、工程師 |
研究員、需要即時資訊者、Google 用戶 |
Q：生成式 AI 未來會遇到什麼挑戰？
生成式 AI 面臨的挑戰包括生成錯誤資訊、內容版權歸屬、模型偏見和倫理問題。此外，運行這些大型模型需要大量計算資源，也帶來個資隱私和能源消耗的問題。
Q：要怎麼正確使用生成式 AI？
建議將生成式 AI 作為輔助工具使用，避免輸入個人資料或機密資訊。在使用 AI 生成的內容時，應具備查證和批判思維，確保結果的準確性並降低誤用風險。
生成式 AI 課程推薦：巨匠電腦
生成式 AI 課程推薦：巨匠電腦
面對 AI 技術的快速變革，選對學習資源是提升競爭力的關鍵。如果你想系統化學習 AI 應用，或者正在尋找適合初學者的生成式 AI 課程，
巨匠電腦推出的「
AI 人工智慧程式開發課程」會是你的好選擇！以下介紹其中針對生成式 AI 打造的 2 大主力課程：
Microsoft Azure AI 應用實戰營
「
Microsoft Azure AI 應用實戰營」著重於 Azure 平台實際操作生成式 AI 模型，包含部署 OpenAI 模型、應用 RAG技術、使用提示工程優化輸出結果等。學員可學會如何在企業情境中應用 AI 解決方案，並嘗試考取 AI-102 證照，是進入 AI 工程師領域的重要跳板。
Python 與 AI 人工智慧開發入門
「
Python 與 AI 人工智慧開發入門」從 Python 程式語言基礎教起，涵蓋資料結構、資料分析、圖表視覺化、爬蟲應用，甚至進階串接 ChatGPT 與 LineBot。這門課不僅幫助學員建立 AI 程式開發的基本能力，也能逐步培養資料科學與 AI 的整合思維，具備考取 AI-900 證照的能力，適合零基礎起步者。
對於想學習 AI 影音生成的學員，巨匠電腦也推出了專門的影音人才就業培訓課程，協助你快速掌握生成式影片的核心技能：
課程從基礎概念開始，帶你掌握生成式影片工具操作、文案生成，還有 AI 配音、動畫與合成技術，讓學員能夠快速打造吸睛的影音內容。不管你是行銷人員、自媒體經營者，或是想拓展多媒體技能的上班族，都能透過這門課更有效率地提升創作產能。
無論是希望轉職 AI 領域，還是累積職場競爭力，巨匠電腦的生成式 AI 課程都提供了從入門到實作的完整學習地圖。課程內容緊貼業界趨勢，搭配專業師資與實務專案演練。無論你現在處在什麼階段，巨匠電腦都能幫助你朝 AI 目標穩健邁進！
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