目錄
一、生成式 AI 是什麼？生成式 AI 與傳統 AI 有哪些差異？
（一）生成式人工智慧（Generative AI）概念介紹
生成式人工智慧（Generative AI），也被簡稱為「生成式 AI」，是一種具有創造力的人工智慧模型，其可藉由深度學習、神經網路技術並結合用戶需求，產出圖文影音等各種內容。
（二）生成式 AI 與分辨式 AI 有哪些差別？
生成式 AI 與分辨式 AI 是如今人工智慧領域 2 大重要概念，以下是 2 者差異，供你參考。
| AI 類型 | 生成式 AI | 分辨式 AI |
| 運作方式 | 透過學習既有資料，生成新的內容或解決新問題。 | 根據輸入資料，進行分類、識別或預測。 |
| 主要功能 | 創作、生成新內容 | 判斷、分類既有內容 |
| 常見應用 | 圖像生成、文字創作、音樂創作 | 影像識別、自動駕駛、風控系統 |
| 代表模型 | ChatGPT、Gemini、Llama | 決策數（Decision Tree）、支持向量機（SVM） |
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二、生成式 AI 運作方式為何？生成式 AI 運作 4 步驟解析！
生成式 AI 模型訓練的流程，主要會分為以下 4 個步驟。
- 收集資料：生成式 AI 的學習資料來源很廣，包括網路上的文字、圖片以及社交媒體上的對話等。
- 進行訓練：生成式 AI 的訓練方式通常包括初步理解資料的「基礎模型訓練」（FM），以及能夠一次處理大規模資料、更深入學習的「大型語言訓練」（LLM）。
- 產出內容：經過大量的數據訓練，生成式 AI 會基於模型與用戶需求，創造符合要求的新內容。
- 持續優化：在模型生成過程中，難免有輸出錯誤或出現不合適結果的情況，而生成式 AI 則會透過使用者回饋不斷優化、學習，成為更有效的工具。
生成式 AI 的運作 4 步驟相輔相成，構成了一個自我學習與不斷改進的體系，如此循環往復，生成式 AI 的能力會愈加強大，更能應對更加複雜的任務。
三、生成式 AI 有哪些類型？生成式 AI 4 大種類一次看！
生成式 AI 類型主要可以分為「生成式對抗網路」、「生成式預先訓練轉換器」、「變分自動編碼器」與「擴散模型」4 種，每種類型的學習方式都有些許差異，以下將為大家簡單介紹各自的特色。
類型 1：生成式對抗網路（GANs）
生成式對抗網路 GANs 是由鑑別網路（Discriminating Network）與生成網路（Generative Network）構成。生成器努力生成更逼近真實的資料，而鑑別器則努力分辨該資料的真偽，最後透過 2 者相互對抗，便可以學習生成出非常接近真實的內容。
類型 2：生成式預先訓練轉換器（GPT）
生成式預先訓練轉換器（Generative Pre-trained Transformer），一般簡稱為「GPT」，是一種能夠理解上下文關聯的神經網路。
GPT 的運作過程有點像編碼器與解碼器，例如，用戶輸入文字指令或問題，GPT 會將輸入文字轉換成電腦理解的格式，結合模型技術理解文字意圖，進而輸出合適的文字資訊。這一系列轉換過程通常會以對話形式呈現，就像聊天一樣自然。
類型 3：變分自動編碼器（VAE）
變分自動編碼器（Variational Autoencoder，VAE）可以將資料壓縮、編碼成「淺空間」，並加入一些隨機元素，之後再嘗試解碼、重構，進而生成帶有原資料特徵的新內容。
類型 4：擴散模型（Diffusion Model）
擴散模型（Diffusion Model）會隨機加入雜訊，改變原始資料，讓資料越來越模糊，隨後再學習移除雜訊、修復原始資料，進而達到生成新資料的目的。
四、生成式 AI 可以應用在哪？生成式 AI 應用 7 案例分享
生成式 AI 可以應用在哪些產業呢？接下來，我們將結合 KDAN AI 技術與服務，為你介紹生成式 AI 的 7 大應用方法，一起來看看吧！
生成式 AI 應用場景 1：行政
行政人員每天都要處理大量的文件資料，工作繁瑣又耗時，而 KDAN 的生成式 AI 技術則可以協助行政人員整合各種資訊，減輕工作負擔，提升工作效率。
KDAN AI 更支援超過 100 種語言翻譯，還能提供自動摘要、審閱 PDF 文件的功能，可以幫助企業節省寶貴的時間與人力成本。
生成式 AI 應用場景 2：人資
人資在日常工作中，常需要花很多時間查閱勞動法規、審閱合約，過程中還容易有錯讀、誤判的風險。有了 KDAN AI，人資便能簡單透過對話式的 AI 技術，自動化處理這些繁瑣的工作。
KDAN AI 可以快速提供準確的法律摘要、精準審閱合約內容，讓人資工作順利更高效，也降低了人為錯誤的機率。
生成式 AI 應用場景 3：法務
法務除了要處理大量合約，還要時刻小心資安問題。KDAN AI 可以幫助工作者自動解析、遮蔽文件中的敏感訊息，也能自動比對不同版本合約與各式文件，保障資料的安全性與完整性。
生成式 AI 應用場景 4：管理
企業的數據安全與管理可說是企業營運的基石。從數據資料的傳輸到存取，每個環節都必須嚴密把關。所以管理工作往往需要耗費較多人力、精力，如果出錯，可能會給企業帶來較大損失。
為此，KDAN AI 為企業的數據安全與管理帶來了全新的解決方案。KDAN AI 具備強大的文件自動遮蔽技術，可以加強內外部資訊的傳輸安全，同時還有自動整理資料、生成報表的能力，有利於提升企業的風控管理能力與決策效率。
生成式 AI 應用場景 5：行銷與業務
行銷部門是企業抓住消費者、預測市場趨勢與制定前瞻策略的關鍵部門。KDAN AI 的生成式 AI 技術能夠幫助行銷人員深入分析行銷與銷售數據，協助企業洞察市場，提高行銷成效、拓展業務版圖。
生成式 AI 應用場景 6：研發
「如何有效整合多種工具」是研發團隊經常需要面對的問題，如果沒有做好整合，很有可能會降低產品開發效率。
KDAN AI 特別設計了模組化服務，能無縫整合到現有工作流程中，而且能客製化滿足不同團隊的需求，幫助研發團隊靈活因應市場變化，加快產品開發速度、提升創新能力。
生成式 AI 應用場景 7：教育
老師、教授等從事教育領域的工作者，每天都得處理大量文件，像是審查教案、整理申請表、整理學生論文摘要等重複性工作，不僅耗費很多時間，還容易出錯。
KDAN AI 提供對話式 AI 與智能文件處理技術，能自動處理這些常規工作，也能準確、快速地從文件中提取關鍵資訊，如此一來，老師們便可以有更多時間準備教案、專心教學。
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五、導入生成式 AI 有哪些風險？生成式 AI 3 大挑戰報你知！
挑戰 1：存在資安風險
訓練生成式 AI 需要大量資料，而這些資訊往往涵蓋企業內部機密資訊，如果訓練過程中被惡意攻擊，可能會引發數據外洩問題，還會侵犯個人隱私權。
所以如果企業想要導入生成式 AI 技術，一定要注意保護資訊安全，例如可以透過嚴格的數據管理技術、建立完善的隱私保護機制，提升系統的安全性。
挑戰 2：訓練難度高
生成式 AI 的開發既需要龐大的數據作為訓練基礎，也需要強大的運算能力與專業團隊的技術支援。
總體而言，訓練生成式 AI 需要花費大量的時間，而且成本較高，如果是小型企業，或是不常接觸 AI 技術的企業來說，可能窒礙難行。不過目前市面上有許多好上手的 AI 工具，企業不妨嘗試透過既有的 AI 技術，盡可能減少模型訓練的人力、時間成本。
挑戰 3：影響就業市場
生成式 AI 可以自動化許多重複性工作，例如資料輸入、報告生成等，其高生產力的特徵，也是許多企業選擇 AI 技術的主要因素。這樣的趨勢，可能會對全球就業市場造成深遠的影響。
為了在 AI 時代保持競爭力，建議大家儘早學習程式語言、多加使用 AI 工具、持續關注 AI 動態、培養數位心態（digital mindset）。
那麼 KDAN 是如何應對生成式 AI 的挑戰呢？讓我們一起來看看 KDAN AI 的 3 大應對策略吧！
💡KDAN 的解決方案
- 加強安全規範
KDAN 非常重視用戶的隱私，符合 GDPR 規範與 ISO27001 資訊安全管理系統認證，而且嚴格採用高度安全的資料傳輸層級，可以有效保障資訊安全。
- 機器學習代替人力訓練
KDAN 的生成式 AI 採用機器學習與深度學習技術，透過大量的數據訓練，能夠建立精準的 AI 模型，滿足企業各種需求，包括深入解析文件內容、挖掘數據潛力、協助數據決策等，可以幫助企業提升競爭力與商業價值。
- 幫助企業透過 AI 提升業績
KDAN 提供 AI 智能化工作流程和數據解決方案， 運用歸因模型與機器學習技術，提供企業營業數據預測、用戶貼標分群等資訊，幫助企業精準制定決策，配置最佳資源。
六、想快速導入生成式 AI 技術？讓 KDAN 來幫你！
如果企業想要實現數位化轉型，生成式 AI 是不可或缺的關鍵技術。KDAN AI 能為企業智慧賦能，透過 AI 技術，自動化推進工作流程，協助精準決策，提升市場競爭力。
KDAN AI 主要能提供企業以下 4 大服務：
- 智能文件處理，提升行政效率：包括提供自動摘要、審閱、識別、分析、歸檔等功能。
- 自動保護人資文件，提供強大的資安保障：包括提供自動解析並遮蔽敏感資訊、自動對比等功能。
- 提供對話式數據分析，讓管理與決策更順利：包括提煉關鍵數據、生成報告、資訊統整等功能。
- 自動預測趨勢，幫助提升業績：包括營業數據預測、用戶開信率、分析消費者行為、自動分群用戶等功能。
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