生成式人工智慧是人工智慧的一個子集，它使用機器學習技術來創建新的內容或數據，從文字、圖像到音樂。 它透過生成對抗網路 (GAN) 或變分自動編碼器 (VAE) 等複雜模型進行工作，並在廣泛的資料集上進行訓練以學習底層模式和規則。
優點
- 效率和可擴展性： 生成式人工智慧可以大規模且有效率地創建內容，並使內容創建過程自動化。
- 個性化內容： 它可以根據特定的使用者偏好調整生成的內容，以獲得更個人化的體驗。
- 數據增強： 它透過產生用於訓練其他模型的合成樣本來幫助處理資料有限的情況。
- 設計與藝術的創新： 人工智慧工具可以創造出促進創新的新穎設計，開啟新的創意途徑。
缺點
- 輸出品質： 確保人工智慧生成內容的品質是一項挑戰，因為模型可以從訓練資料中重現偏差或錯誤。
- 缺乏創造力： 人工智慧模型並不具有真正的創造力，只能根據它們所學到的知識來生產。
- 道德和隱私問題： 生成式人工智慧可能會被不道德地使用，例如製造深度偽造品、偽造身分或傳播錯誤訊息，也可能侵犯隱私。
儘管有這些挑戰，遵循負責任的人工智慧原則可以幫助以道德和負責任的方式挖掘生成式人工智慧的潛力。
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