生成式AI四大應用（下）：摘要總結、程式生成、語意搜尋！輕鬆上手程式撰寫，人人都能成為工程師？

隨著科技不斷進步和創新，生成式AI已經成為當今不可或缺的技術，而在前一篇文章生成式AI應用介紹：內容生成的多重應用，我們已經討論過生成式AI的基本概念，以及生活中實際的內容生成應用，包含文字生成、圖像生成、音樂生成等，此篇文章我們將持續探索生成式AI的應用，並深入討論摘要總結、程式生成和語意搜尋的實際應用。

1.摘要總結

資訊爆炸時代，每天要接受的資訊量十分龐大，不論是接收外界資訊、社群訊息，又或是工作中需要吸收的內容。而有了生成式AI的摘要總結，就像是多了一個小助理一樣，幫你把大量的資料進行整理消化，並提供重點資訊給你，如此一來可以為我們減少許多時間過濾多餘資訊。

工作應用：

微軟Teams 中的 Microsoft 365 Copilot推出「智慧回顧功能」，當你有兩場會議時間衝突時，你可以選擇無法參與之會議進行追蹤，當此場會議結束之後，Copilot會為你總結所有會議記錄，透過智慧回顧功能，可以清楚看見會議的摘要重點，以及你和其他被提及的人的待辦事項，如果有想要了解其他細節，可於Copilot聊天視窗內提出具體的問題進行詢問，Copilot會完整提供您所需要的資訊，進一步了解決策的由來，並提供相關背景資訊。此功能結合生成式AI的摘要總結應用，大幅幫助企業員工節省工作時間，並快速掌握重要資訊。

2. 程式生成：

程式生成結合機器學習、自然語言處理以及自動化技術領域，已經為軟體開發者帶來了顯著的成長。這項技術的進步使工程師能大幅節省手動編寫程式碼的時間，同時降低程式碼錯誤率，大大提高整體開發效率和品質，為軟體產業帶來了更多的創新和高效性。

程式撰寫應用：

微軟於2018年收購全球最大的開發者社群GitHub，並於2022年6月推出GitHub Copilot，這是一個開創性的生成式AI開發工具，採用Open AI Codex模型技術，Codex模型是GPT-3模型的演進版本，上線不到一年，已有超過5,000家企業和100萬名開發人員使用。Copilot，最引人注目的特點是，它能根據上下文自動生成程式碼，使開發人員的工作效率提高了55%，而其中有46%的程式碼來自Copilot。而隨著GPT-4的到來， 2023年3月再度推出GitHub Copilot X，此版本加入了聊天視窗對話和語音功能，並賦予Copilot更多的能力，在Copilot X中，開發人員的編輯器具有GitHub Copilot Chat聊天介面，開發者可以提出疑問和需求，讓Copilot X提供最佳解答，例如：提供修復錯誤的建議等等，讓新手開發人員能獲得極大的輔助效果，進一步讓程式碼編寫更加智慧。

程式生成結合機器學習、自然語言處理以及自動化技術領域，已經為軟體開發者帶來了顯著的成長。這項技術的進步使工程師能大幅節省手動編寫程式碼的時間，同時降低程式碼錯誤率，大大提高整體開發效率和品質，為軟體產業帶來了更多的創新和高效性。

3.語意搜尋

AI生成的語意搜尋是透過機器學習、自然語言處理技術，讓機器學會理解人類語言，模型會從大量的文字中學習，並根據你的問題或要求，生成合適的回答或搜索結果，它不僅僅是關鍵字匹配，更強調理解搜索查詢的上下文和意義，並提供更有價值的搜索結果，且用自然的方式回答你的問題，就像和人交談一樣。

生活應用：
bing有網路連接功能，可以提供更即時的答案，同時還會提供答案的資料來源出處，使得答案的精準度和正確性更加提升。因此使用者可以直接跟Bing聊天機器人對話提問：「台北市今天天氣如何？」，Bing能直接幫你連結到氣象網站回覆：「台北市今天氣溫28-31度」，接著這時若繼續追問：「明天呢？」，這時候具有語意搜尋的Bing就會接續上下文，回覆：「台北市明天的天氣是27-31度」，並會以此問題為核心延續其他問題，像是「明天的空氣品質如何」、「明天的降雨機率如何」，像是和真實人類在聊天的情境。相較於過去只能在搜尋引擎中輸入一個問題，並回答對應答案，當問了第二個問題：「明天呢？」，搜尋引擎會無法接續上下文，還可能會出現對「明天」這個字詞的意思和解釋。語意搜尋是一個快速理解人類語言，並且可以延續上下文，進一步提供對應資訊的功能，能成為生活中非常得力的助手。