一、什麼是生成式AI？

（Generative AI）是近年來最受矚目的技術突破，它能夠根據學習過的資料模式，創造出全新的文字、圖像、音樂等內容。與傳統僅能分析或分類資料的AI不同，生成式AI具備「創造力」的特性，可以產出原本不存在於訓練資料中的原創內容。這種技術的核心在於透過深度學習模型，理解人類語言與多媒體資料的潛在規律，並根據使用者提供的提示詞（Prompt）生成相應成果。

根據香港數碼港2023年發布的《人工智能產業發展報告》，香港已有超過300家AI相關企業，其中專注於生成式人工智慧的團隊在過去一年增長達45%。這種快速發展的態勢顯示生成式AI正成為數位經濟的重要推動力。與傳統AI相比，生成式AI最大的區別在於其「生成新內容」的能力，而不僅是對現有數據進行分類或預測。傳統AI多應用於影像識別、數據分析等特定任務，而生成式AI則能跨領域創造內容，展現出更接近人類的創造性思維。

目前最常見的生成式AI模型包括：

• GPT系列：由OpenAI開發的大型語言模型，特別擅長文本生成與對話
• DALL-E 2：同樣由OpenAI開發的圖像生成模型，能根據文字描述創造逼真圖像
• Stable Diffusion：開源圖像生成模型，讓更多開發者能夠參與技術改進
• Midjourney：專注於藝術創作的圖像生成工具，以高品質輸出聞名

這些模型的共同特點是都經過海量數據訓練，能夠理解複雜的語義關係，並生成符合人類預期的內容。對於想要學習AI的新手而言，理解這些基礎模型的特性和應用場景，是進入生成式人工智慧世界的第一步。

二、生成式AI的應用場景

文本生成：從創作到商業應用

生成式AI在文本創作領域展現出驚人的潛力。無論是撰寫行銷文案、創作詩歌，還是編寫劇本，AI都能提供相當程度的協助。香港科技園的調查顯示，當地已有68%的內容創作團隊在工作中使用生成式AI工具，平均節省了40%的內容產出時間。具體應用包括：自動生成產品描述、撰寫電子郵件、創作社交媒體貼文，甚至是完成學術論文的初稿。這些應用不僅提高了工作效率，也為非專業寫作者提供了表達創意的機會。

圖像生成：藝術與設計的革命

在視覺藝術領域，生成式AI正在改變傳統的創作模式。設計師可以透過文字描述快速生成設計概念圖，藝術家能夠探索前所未有的視覺風格。香港設計中心在2023年舉辦的「AI藝術展」中，有超過一半的參展作品都使用了生成式AI技術。這些作品涵蓋了數位藝術、平面設計、時尚設計等多個領域，展現了AI與人類創意結合的無限可能。特別是在虛擬人物創作方面，生成式AI能夠快速生成具有獨特外貌特徵的數位角色，為遊戲、影視產業帶來革命性變化。

音樂與聲音的創新應用

音樂創作領域同樣受益於生成式人工智慧的發展。AI能夠根據指定的風格、情緒或旋律片段，生成完整的樂曲或和聲編排。香港演藝學院的音樂科技課程已將AI音樂生成納入教學內容，學生透過這些工具能夠快速實現創作想法。除了作曲，生成式AI在聲音設計、音效製作等方面也表現出色，能夠模擬各種環境聲音或創造全新的音效，為影視、遊戲產業提供更多創作可能性。

程式開發的效率提升

在軟體開發領域，生成式AI展現了強大的實用價值。開發者可以透過自然語言描述所需功能，AI即能生成相應的程式碼片段。根據香港電腦學會的統計，使用AI輔助程式開發的工具後，開發者的編碼效率平均提升35%，錯誤率降低28%。這些工具不僅能生成程式碼，還能協助進行代碼審查、自動生成測試案例，甚至是進行程式碼優化建議。對於新手程式設計師而言，這類AI工具提供了極佳的學習與輔助功能。

三、如何開始使用生成式AI？

選擇適合的入門工具

對於AI教學的初學者而言，選擇合適的工具是成功的第一步。建議從使用者友好度高的平台開始，例如ChatGPT用於文本生成，Canva AI用於圖像設計，或Soundraw用於音樂創作。香港數碼港培育的初創企業中也有多家提供專門針對亞洲市場設計的AI工具，這些工具通常更符合本地使用習慣。選擇工具時應考慮以下因素：學習曲線、成本、輸出品質，以及是否符合個人的創作需求。

掌握平台操作基礎

註冊並熟悉AI工具的操作介面是關鍵的第二步。多數生成式AI平台都提供免費試用或基礎版本，讓使用者能夠無門檻體驗。建議初學者先花時間探索平台的各項功能，了解不同的設定選項對輸出結果的影響。例如在圖像生成工具中，解析度設定、風格選擇等參數都會顯著影響最終成果。香港生產力促進局開設的AI教學課程顯示，系統性學習平台操作的學員，其使用AI工具的滿意度比自學的學員高出52%。

提示詞設計的藝術

撰寫有效的提示詞（Prompt）是使用生成式AI最重要的技能。一個好的提示詞應該具體、明確，並包含足夠的上下文資訊。例如，與其輸入「畫一隻貓」，不如描述「畫一隻橘色虎斑貓，坐在窗台上曬太陽，溫暖的午後光線，寫實風格」。香港大學持續進修學院的AI教學課程中，特別強調提示詞設計的「5C原則」：清晰（Clear）、具體（Concrete）、完整（Complete）、一致（Consistent）、有上下文（Contextual）。掌握這些原則能大幅提升AI生成內容的品質。

成果優化與迭代

生成式AI的輸出結果往往需要經過多次調整才能達到理想狀態。學習如何根據初次結果優化提示詞，是提升使用效率的重要環節。多數AI工具都提供「重新生成」或「微調」功能，讓使用者能夠在原有基礎上進行改進。統計顯示，有經驗的AI使用者平均會進行3-5次迭代優化，而這個過程本身也是重要的學習經驗。透過不斷嘗試與調整，使用者能夠更深入理解AI工具的特性與極限。

四、生成式AI的倫理考量

智慧財產權的挑戰

隨著生成式人工智慧的普及，相關的版權問題也日益受到關注。香港知識產權署的資料顯示，2023年涉及AI生成內容的版權爭議案件較前一年增長了120%。這些爭議主要圍繞在：AI生成內容是否受版權保護、訓練資料的合法使用範圍，以及衍生作品的權利歸屬等問題。使用者應當了解，並非所有AI生成內容都可以自由商用，許多平台的服務條款對商業使用設有限制。在將AI生成內容用於商業用途前，務必仔細閱讀相關授權協議。

偏見與公平性問題

生成式AI模型在訓練過程中可能學習並放大社會中存在的偏見，這是另一個需要嚴肅面對的倫理問題。香港平等機會委員會的研究發現，某些AI圖像生成工具在處理與性別、種族相關的提示詞時，會產生帶有刻板印象的內容。為了避免強化社會偏見，使用者在設計提示詞時應保持意識形態的中立性，並對AI輸出結果進行批判性審視。同時，開發者也應該在模型訓練階段加入更多元的資料，從源頭減少偏見的產生。

隱私與資料安全

使用生成式AI工具時，資料隱私是必須重視的議題。許多AI平台會記錄使用者的輸入內容，這些資料可能被用於模型訓練或其他用途。香港個人資料私隱專員公署提醒市民，在使用AI工具時應避免輸入個人敏感資訊、商業機密或他人隱私資料。選擇AI工具時，也應優先考慮那些明確承諾保護用戶隱私、提供資料加密服務的平台。特別是企業用戶，更需要建立內部使用規範，確保員工在使用AI工具時不會洩露重要商業資訊。

五、未來趨勢：生成式AI的發展與挑戰

生成式人工智慧的發展速度令人驚嘆，未來幾年我們將見證更多突破性進展。香港科技大學的專家預測，到2025年，生成式AI將在更多專業領域展現價值，特別是醫療診斷、科學研究、教育個人化等需要高度專業知識的領域。技術層面，多模態AI模型將成為主流，能夠同時處理文字、圖像、聲音等多種資訊形式，提供更豐富的創作可能性。香港政府也在《智慧城市藍圖》中明確指出，將加強對生成式AI研發的支持，特別是在符合本地需求的應用開發方面。

然而，技術的快速發展也帶來相應的挑戰。模型 hallucinations（產生不實內容）的問題仍需解決，AI生成內容的檢測技術也需要不斷進步。香港教育局已開始將AI素養教育納入課程綱要，培養學生正確使用AI工具的能力與態度。對於個人使用者而言，持續學習是跟上技術發展的關鍵。參與正規的課程、關注技術發展動態、與其他使用者交流經驗，都是提升AI使用能力的有效途徑。

總體而言，生成式AI為人類創造力開啟了新的可能性，但同時也需要我們以負責任的態度使用這項技術。透過正確的AI教學與持續學習，每個人都能掌握這項強大的工具，在數位時代中開創屬於自己的創作空間。

By:Aviva