生成式人工智慧 (AI) 是一種 AI 技術，可用於創作內容，並協助你發揮創意、提升效率及學習新知。
本文將介紹生成式 AI，內容涵蓋下列主題：
- 生成式 AI 的定義及運作方式
- 如何使用生成式 AI，並檢查回覆內容是否準確
- Google 如何開發 AI
什麼是生成式 AI
生成式 AI 是一種機器學習模型，但不是真人，因此無法自主思考或感知情緒，只是擅長找出模式。
在以前，AI 的用途是解讀及推薦資訊，現在生成式 AI 也能幫我們製作新內容，例如圖片、音樂和程式碼。
機器學習模型的訓練方式機器學習模型 (包括生成式 AI) 透過觀察和模式比對流程 (又稱為「訓練」) 學習。比方說，為了讓模型能辨識運動鞋，我們會使用數百萬張運動鞋的圖片。經過一段時間的訓練，模型就會將運動鞋視為人類穿在腳上的物品，且帶有鞋帶、鞋底和標誌。
模型可透過訓練完成下列事項：
- 解讀輸入內容，像是「生成有山羊護身符的運動鞋圖片」。
- 連結所學到的運動鞋、山羊和護身符相關知識。
- 生成符合提示詞的圖片，即使是從未見過的圖片也沒問題。
生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 屬於同類技術。生成式 AI 能透過各種資料訓練，LLM 則以字詞做為主要訓練資料。
採用 LLM 技術的服務 (例如 Gemini 和 AI 摘要) 能根據提示詞和已生成的文字，預測後續字詞。這類服務可透過訓練中學到的比對模式，靈活挑選接下來可能出現的字詞，生成有創意的回覆。
如果要求 LLM 補全「哈利[空白]」這個詞組，LLM 可能會預測下一個字詞是「史泰爾斯」或「波特」。
如何使用生成式 AI
重要事項：採用生成式 AI 的 Google 服務可協助你發揮創意，但不應用於完成所有工作，也不能自主創作。
生成式 AI 有下列 3 種用途：
- 激發創意構想：舉例來說，你可以在編寫喜愛電影的前傳時，請生成式 AI 提供靈感。
- 詢問你認為無解的問題：比如「先有雞，還是先有蛋？」
- 獲取額外助力：例如，幫你撰寫的故事想個標題，或是辨識圖中的動物或昆蟲品種。
透過生成式 AI 探索、建立和學習新事物時，務必以負責任的態度使用這項技術。詳情請參閱《生成式 AI 使用限制政策》。
AI 可能會出錯
生成式 AI 仍在實驗階段，目前還在開發中，因此可能會出現下列錯誤：
- 生成式 AI 可能編造內容：當生成式 AI 虛構出答案時，稱為「幻覺」。這是因為 LLM 與從網路取得資訊的 Google 搜尋不同，本身完全不會收集資訊，而是根據使用者輸入內容預測接下來會出現的字詞，因而造成這類錯誤。
- 舉例來說，如果詢問「2032 年布里斯本夏季奧運，女子體操的金牌得主是誰？」即使活動尚未舉辦，也會得到回覆。
- 生成式 AI 可能誤解意思：生成式 AI 產品有時會錯誤解讀詞彙，導致問題的意思改變。
- 舉例來說，你可能想深入瞭解「杜鵑」鳥的相關資訊，但如果詢問生成式 AI，可能會得到「杜鵑」花的資訊。
請審慎思考生成式 AI 工具的回覆，並善用 Google 和其他資源，確認回覆中的資訊是否屬實。
如果發現內容似乎有誤，請回報。我們很多生成式 AI 產品都有回報工具，你的意見回饋能幫助我們修正模型，改良生成式 AI 服務，造福所有使用者。
Google 如何開發 AI
我們在 2018 年制定了一套 AI 開發原則，確保 Google 打造的工具能讓世界變得更美好。這些原則說明了我們的目標：以負責任的方式開發大膽創新的技術，用於應對社會面臨的一些重大挑戰。
舉例來說，我們會將 AI 用於：
- 協助遏制氣候變遷：例如減少塞車情況，降低車輛碳排放量
- 預測或監控天災：例如預測 20 多個國家/地區的洪水情況、即時追蹤野火的火勢界線
- 推動醫療照護創新：例如提高結核病篩檢率、幫助病患及早發現乳癌
原則中也列出 Google AI 不會涉足的領域，例如對整體社會有害、違反國際法或侵犯人權的技術。