ChatGPT引爆全球AI風潮，大家對人工智慧一詞早已不再陌生，它可應用在影像辨識、語音辨識、自動駕駛等領域，但是，你聽過「生成式AI」嗎？生成式AI的全名是人工智慧生成內容（AI Generated Content），它是人工智慧技術的一種，主要用於創造性的工作，例如文章、影像、音樂的生成。生成式AI的核心思想是用機器學習（machine learning）和深度學習（deep learning）模型來學習大量的數據，並使用這些數據來生成原創的內容。
生成式AI的代表性模型之一是生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）。GAN是由兩個主要組件所組成的系統：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器負責生成新的內容，而判別器則用來區分生成器生成的內容與真實的內容。生成器和判別器透過不斷的對抗和協作進行訓練，使生成器能夠生成更加逼真和高質量的內容。
下面列舉幾個生成式AI可應用的領域
文本生成
生成式AI可用於自動寫作、文本生成、對話、翻譯和摘要生成等，例如，生成式語言模型可以生成流暢、連貫的文章，甚至可以透過給予的提示進行故事寫作。
圖像生成
生成式AI可生成逼真的圖像，並可用於圖像修復、風格轉換、圖像合成等應用，例如，可以使用GAN生成逼真的人臉圖像，也可以修改圖像的特定特徵，如讓一張晴天照片看起來像是在雨天拍攝的。
影像生成
生成式AI可改善傳統影片的製作過程，提高效率並降低成本，並可用於影片特效生成、動畫生成、影片剪輯等。這種技術可以幫助影片創作者創造獨特且令人驚艷的視覺效果。
音樂生成
生成式模型可以學習音樂的節奏、旋律和和弦結構，並生成原創的音樂片段，這種技術可被用於音樂創作、廣告音樂和背景音樂生成等。音樂創作者可以利用生成式AI快速創造原創音樂，並為其作品添加獨特的音樂元素。
遊戲開發
生成式AI可用於生成遊戲中的自動關卡、角色、故事等。它可以生成適應玩家行為的遊戲內容，增強遊戲的可玩性和重現性。
生成式AI實際上還可應用在許多其他的領域，它為我們帶來了創新和可能性，但是同時我們也不能忽略它存在著一些挑戰和倫理問題，例如，生成的內容可能存在偏見（discrimination）、不正確或侵犯隱私（privacy violation）的問題。因此，在開發和應用生成式AI技術時，我們仍需要慎重考慮其影響和潛在風險。
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