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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、發揮創意、提高效率及學習新知。

本文說明生成式 AI,內容涵蓋下列主題:

  • 什麼是生成式 AI 及運作方式
  • 如何使用生成式 AI 及檢查回覆內容的準確性
  • Google 開發 AI 的方式

什麼是生成式 AI

生成式 AI 是一種機器學習模型,由於不是人類,因此無法思考或感受情緒,只是很擅長找出模式。

我們過去將 AI 用於理解資訊及提供建議,現在生成式 AI 也能幫助我們建立新內容,例如圖片、音樂和程式碼。

如何訓練機器學習模型

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,訓練模型辨識運動鞋的過程中,會用到數百萬張運動鞋的圖片。長期下來,機器學習模型就會將運動鞋視為人類穿在腳上的物品,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. 運用過去獲得的資訊,找出運動鞋、山羊與護身符的圖像。
  3. 生成圖片,即使模型未曾接收過這樣的圖像,也能建立圖片。
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 主要以字詞做為訓練資料。

採用 LLM 技術的服務 (例如:Gemini 和生成搜尋體驗) 能根據提示和已生成的文字,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。

如果提示 LLM 填入「哈利 [空白]」這個詞組,LLM 可能會預測下一個字詞是「王子」或「波特」。

 

如何使用生成式 AI

注意:採用生成式 AI 的 Google 服務可協助你展開創作,但不應用於完成所有工作或代為實踐創意。

生成式 AI 有下列 3 種用途:

  • 激發創意構想,例如請生成式 AI 提供靈感,幫助你寫出喜愛電影的前傳。
  • 解答疑難問題,像是「先有雞,還是蛋?」
  • 提供額外協助,例如:為你撰寫的故事想個標題,或辨識圖片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 可能杜撰內容,這類行為稱為「幻覺」。不像 Google 搜尋會從網路上取得資訊,LLM 完全不會收集資訊,而是根據使用者輸入的內容預測接下來會出現的字詞,因此會出現這類錯誤。 
    • 舉例來說,你可能會問「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 可能誤解提示。生成式 AI 產品有時會誤解詞彙,而理解錯意思。
    • 舉例來說,你可能想深入瞭解鳥類「杜鵑」的資訊,但在詢問生成式 AI 可能會得到植物「杜鵑」的資訊。
請務必檢查回覆內容

請審慎思考生成式 AI 工具的回覆,並善用 Google 和其他資源,確認生成式 AI 工具提供的資訊是否屬實。

如果發現內容不對勁,請提出檢舉。我們的許多生成式 AI 產品都有檢舉工具,你的意見回饋能幫助我們修正模型,改善生成式 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 開發 AI 的方式

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。這些原則說明我們的目標:開發創新技術,以負責任的方式處理社會面臨的重大挑戰。

舉例來說,我們的 AI 有以下用途:

  • 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

這些開發原則也列出 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。

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