瞭解生成式 AI

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:

  1. 解讀輸入內容,像是「生成有山羊護身符的運動鞋圖片」。
  2. 連結所學到的運動鞋、山羊和護身符相關知識。
  3. 生成符合提示詞的圖片,即使是從未見過的圖片也沒問題。
大型語言模型如何運用生成式 AI 技術

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。
務必檢查回覆內容

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。

謹慎使用程式碼

我們的生成式程式碼功能目前仍處於實驗階段,如果要採用建議的程式碼或程式設計說明,您必須自行負責。使用建議的程式碼前,請自行斟酌是否合適,仔細測試所有程式碼,並檢查是否有錯誤或漏洞。您有責任遵守各項授權規定,舉例來說,如果我們註明程式碼出自開放原始碼存放區,請確認使用行為是否符合相關規定。瞭解詳情。


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。

查看完整 AI 開發原則。

Google 如何利用資料開發 Google 搜尋中的生成式 AI

為了開發及提升 Google 搜尋中的生成式 AI 體驗與背後的機器學習技術,Google 會參考使用者與 Google 搜尋及相關服務互動的情況。這類互動包括使用者搜尋的內容和給予的意見回饋,例如表示喜歡或不喜歡。在評估及提升搜尋結果和各項產品的品質時,我們會秉持負責任的態度,其中一項做法便是採用專人審查機制。

受過專業訓練的審查員致力提升 Google 搜尋的機器學習模型品質時,我們會採取多項預防措施來保護使用者隱私權:

  • 資料會與使用者帳戶解除連結,才供審查員查看及加註。
  • 自動化工具會協助辨識及移除各種身分識別資訊和敏感的個人資訊。

相關資源

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