由OpenAI開發的通用型生成式AI ChatGPT於2022年問世，可在各種場景下靈活運用，且至今持續演進，全面性影響產業發展，不論是醫療、藝術、電商、藝術等各行各業都開始學習並導入AI技術，盼藉以優化生產流程、提升工作效率等，目前ChatGPT模型已推出邁向GPT-5過渡期的GPT-4o，以及相對經濟實惠的GPT-4o mini，盼讓普羅大眾、中小型企業都能輕鬆應用。
ChatGPT是什麼？
ChatGPT主要透過網頁提供服務，其背後運行的是強大的GPT模型，透過ChatGPT所生成內容不再是過去蹩腳的機械式文字，僅需微調就能派上用場；透過網頁與對話也保有彷彿與人互動的親切感，使用方法簡單好上手且貼近日常，成功在大眾生活中搶占一席之地。
從AlphaGo到ChatGPT，何謂生成式AI（Generative AI）？
2016年3月，韓國世界圍棋冠軍李世乭敗給AI人工智慧AlphaGo，引發全球驚嘆。AlphaGo展現了深度學習在人工智慧領域的強大潛力，自此，深度學習在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域皆有許多成功應用。
生成式AI作為人工智慧中的一個分支，透過學習大量數據，從而生成與原始數據相似的新數據，主要應用在創造性工作，像是文章、影像或音樂的生成等，包含目前最夯的ChatGPT，以及Midjourney、Stable Diffusion、Office 365 Copilot都是生成式AI的應用範例。
在2022年公布的通用型生成式AI ChatGPT，更是急速拉近了一般大眾與AI間原本「遙不可及」的距離，讓AI技術更普遍被應用於各產業與生活場景。
ChatGPT是怎麼運作的？
ChatGPT是一個基於機器學習技術的自然語言處理模型，首個GPT由OpenAI於2018年推出。GPT模型奠基於Transformer模型的類神經網路，在大型未標記文字資料集上進行預訓練，致力生成與人類相近的自然語言文字。
生成式AI的運作是利用演算法和在大量數據上訓練模型來創造新的內容，這些內容則密切反映了訓練數據的模式和特徵，以ChatGPT來說，其運作過程大概包含以下階段：
- 資料蒐集：蒐集大型資料集，像是第一代GPT模型的預訓練數據量約5GB，參數接近1.2億；GPT-2預訓練數據量則大增至40GB，參數達到15億。而2020年釋出的GPT-3數據量更翻了千倍來到45TB，參數量也升級到1750億。不過OpenAI並未公開後續GPT-4的模型架構、參數細節。
- 模型訓練： 使用神經網路來建構生成式 AI 模型，如GPT就奠基於Transformer模型的類神經網路，搭配蒐集到的資料集進行訓練，學習資料中的基礎模式和結構。
- 內容生成： 訓練完後，AI便可根據使用模型，從潛空間取樣或透過生成器網路來產生新內容。
- 結果微調： 根據工作類型和應用情況，產生的內容可能會再進一步微調或後製，包含設定好的評估指標以及人工反饋都是幫助改良生成成果的方式，用以改善品質、滿足具體要求。
GPT-4o與GPT-4o mini有什麼差異？
OpenAI持續發布具影響力的GPT基礎模型，並在歷次更新中依序編號，構成「GPT-n」系列；由於規模和訓練程度的提升，每一代模型相較於前一個都顯著強化。
繼2023年3月發布GPT-4後，OpenAI於2024年5月推出GPT-4o，以及時隔2個月後再度火速推出GPT-4o mini。GPT-4o mini是奠基於GPT-4o的輕量化版本，且價格也更便宜。根據OpenAI指出，GPT-4o mini是更易於負擔且智慧的小型模型型號，適用於快速且輕量級的任務。
| GPT-4 | GPT-4o | GPT-4o mini | |
| 價格成本 | 高 | 中 | 較GPT-4o更經濟實惠 |
| 回應精確性 | 可輕鬆處理高度專業和複雜的問題 | 精簡部分訓練數據，在高度專業領域中較弱，但多數情境下仍能提供準確回應 | 精確性略低於 GPT-4o，一般應用仍能提供可靠解答 |
| 任務複雜度 | 適合涉及複雜流程或大量細節的情境，像是多步驟推理或是需跨領域解決議題 | 能應對中等複雜度的任務，如市場報告撰寫或內容策劃等 | 可處理相對簡單的任務，適合輕量應用 |
| 回應速率與效能 | 由於模型規模及複雜度過高，相對速度較慢，但尚屬可接受範圍 | 速度適中，在質量與性能間取得平衡 | 效能高，適合需要大量同時回應的應用場景，像是即時客服系統等 |
| 創造力需求 | 適合需要深度創意的內容生產，例如文學創作、詩詞生成等 | 具備一定創造力，適合中等深度的創作，如標題生成、文章大綱或簡報內容等 | 略遜於GPT-4o |
| 上下文記憶能力 | 強，適合長篇對話和複雜議題討論 | 相較GPT-4略顯不足，適合短對話或中等長度的交流 | 中等，能應對簡單的連續對話，但複雜場景下可能不夠穩定 |
| 語言流暢和細緻度 | 流暢度和細緻度最佳，能適應不同風格與複雜程度的需求 | 流暢度佳，適合正式與非正式的文本創作，能在不同風格間靈活切換 | 尚可，適合普通的文本創作任務 |
| 資料或數據分析 | 極強，能輕鬆處理複雜數據分析並提供深度見解，市場分析、金融報告撰寫等都相當適合 | 可處理中等複雜度的分析工作，像是基本報告生成和簡單數據解讀，適合中小企業日常營運使用 | 具備一般的數據分析能力，適合中小型分析任務 |
如果只想看重點，可以參考下圖：
生成式AI如何為企業帶來影響
生成式AI可以文字、音訊、圖像或影片等形式為使用者產製所需內容，可應用範圍相當廣泛，對企業品牌也產生深遠影響，包含可促進創新、將創意工作自動化並提供個人化的客戶體驗等。如今許多企業都已將 AI 視為一項強大的新工具，正迅速成為企業創新和提升生產力的核心動力。
AI 如何為企業提供競爭優勢
在競爭激烈的商業環境中，不分領域、各產業都急於尋找提高工作效率的方法，以應對不斷變化的市場需求，此時，AI人工智慧與數位工具等技術就成了幫助企業屹立於市場的重要關鍵之一。善用AI，將可為企業品牌帶來6大競爭優勢：
- 日常任務自動化：以AI取代人力進行制式化的日常工作，像是數據輸入、發票等，讓員工可有更多時間經營其他增值活動。
- 改進決策：藉由AI協助分析大量數據，並提供可執行的建議以達成決策，有助提高決策準確性，減少時間浪費。
- 提高效率：AI可以簡化作業流程、減少錯誤，幫助企業顯著提升工作效率。
- 改善客戶體驗：AI可為企業客戶提供個性化的體驗，提高客戶滿意度和忠誠度。
- 節省成本：藉由AI自動化工作與流程改進等，有助企業節省人力、時間與金錢成本。
- 發掘新商機：AI可幫助企業快速識別、響應不斷變化的市場趨勢和客戶需求，從中挖掘潛在機會。
企業型、通用型生成式 AI差在哪？
生成式AI市場正處於快速成長期，相較於ChatGPT這種通用型生成式 AI，各領域企業也開始導入企業型生成式 AI，主要為了提升營運效率和實現戰略目標。
企業型生成式AI針對業務流程、業務資料以及安全和隱私的要求都應比通用型AI更為嚴謹，以避免內部機密及員工個資等重要資訊外洩，造成難以挽救的商業損害。企業型與通用型AI主要差異包含：
| 企業型生成式AI | 通用型生成式 AI | |
| 應用場景 | 專為個別企業需求量身訂做 | 日常廣泛性應用 |
| 客製化程度 | 依企業數據調教、優化，專為企業需求打造 | 採用預訓練模型，客製化程度有限 |
| 數據安全性 | 以企業資安和合規性為優先，內部資料不會被學習後於外部使用 | 隱私規範不嚴格，數據可被模型學習後納入資料集 |
| 系統整合度 | 可配合企業系統整合，無縫銜接 | 使用工具相對單一 |
| 數據所有權 | 企業可擁有並控制 AI 模型 | 由 AI 供應商控制數據 |
| 專業及準確度 | 以符合專業或產業需求為目的，高精確性要求 | 適用範圍廣泛，無需滿足特定需求 |
選擇企業型AI的關鍵，就在於留意其底層設計中是否擁有企業級安全性、合規性和隱私性的基礎，並確保企業內部資料並不會被模型學習使用。特別是資訊安全部分，針對企業型AI，應審慎選擇可靠的AI平台系統或是自建AI。
生成式 AI 在企業的落地應用與實例
AI 可應用領域相當多元，目前已有許多知名企業依照自身需求及目標導入AI技術協助各部門營運，提升內部生產與外部行銷等各面向效益，其中有些例子可以用市面上的生成式AI服務完成，有些則需要客製化、根據企業需求重新設計與部署，無法用市面上的模型簡單套用。
這些應用場景都已經有業界實例，可以參考下表的企業應用實例：
| 國際企業應用實例 | |
| 行銷 | 可口可樂：利用生成式AI生產創意行銷素材，同時藉由舉辦活動強化與顧客互動，加速行銷文案的產出 |
| 人力資源 | 聯合利華：除透過AI自動篩選系統招聘適合人才，並以虛擬人資助理回應員工需求，有效提升員工工作體驗 |
| 財務投資 | 摩根士丹利：透過AI協助在會議後迅速生成紀錄、摘要和後續行動重點，員工省下整理時間，客戶也快速獲取結論 |
| 營運開發 | 豐田汽車：透過AI協作幫助優化車輛結構性能及風格外觀等，加快車輛設計流程，並提高設計和工程團隊工作效率 |
| 客戶服務 | H&M：藉由AI聊天機器人來協助處理客服業務，不僅提升服務效率，人員工作負擔有所減輕，消費者也能獲得即時回應、增加滿意度 |
| IT 與數據安全 | Amazon：Amazon將AI技術整合至偵測威脅的安全系統中，監控和分析來自不同IP位置的網路活動，進而達成預防並打擊網路犯罪 |
產業AI化帶來的挑戰
AI技術帶來的創新生產力雖顯而易見，但其負面挑戰也隨著發展逐漸顯現，專家學者認為，政府應積極與各界加強合作，攜手降低 AI發展下對產業、經濟及社會可能導致衝擊：
- 偏見與公平性：AI模型學習的演算法都是基於訓練資料，若資料集中存在偏見，也將被模型一併學習，恐導致偏見預測和決策行為。
- 隱私保護與安全：AI發展勢必需蒐集大量個人數據，如何充分保障隱私，避免重大社會或個人損失成關鍵，此外，AI系統愈發複雜且扮演角色也愈為重要，如何預防駭客攻擊也是重點。
- 倫理道德：例如自動駕駛汽車是否應該優先考慮乘客的生命安全？還是要考慮其他道路使用者的生命？在人工智慧決策中，又該如何考量、平衡各利害關係人的利益？
- 透明度、可解釋性及法律和監管制度：AI 技術的複雜性常讓人難以理解和解釋 AI 模型引導下的決策和結果，造成使用者和監管機構的判讀困難，且作為新興發展領域，現行法律和監管制度也需配合更新調整。
- 經濟和社會衝擊：AI 應用雖能提高生產力、創造新就業型態，但同時也將導致部分工作機會減少、失業率上升等，恐造成社會對立與不安。
企業導入AI的先修課
生成式AI技術正在翻轉多數產業的運作方式，通過自動化、個性化和智能分析能為企業帶來顯著的競爭優勢和效益。但這也代表企業需要加速適應和整合這些新技術，才能充分發揮其潛力，以下4大企業AI先修課，你做到了嗎？
AI人才招募、員工訓練不可少
企業想有效掌握 AI 趨勢與關鍵技術，就需要擁有專屬 AI 團隊，因而招聘 AI 專業人才正是企業長期發展 AI 的重要策略，此外，針對員工進行教育訓練，引導理解 AI 系統、推動協作模式也是發揮AI最大效益的重要一環。
建立並完善AI 合規性
企業結合AI技術一大隱憂就落在安全治理層面，故而建立起一個強大的合規框架很重要。AI合規性是負責任的AI開發與應用的基礎，特別是對企業來說，合規性不僅可避免法律風險，也增強品牌信任和競爭力。
明確企業需求、最大化AI效益
比起「為AI而AI」，先找到企業內部最急迫解決的痛點並導入AI加以解決，才能最大化企業利益、降低成本支出。企業內部應先跨部門思考並整合相關需求，一步步思考AI於企業應用的可能性與效益，才能有效解決業務挑戰。
訓練資源與數據準備
對企業型AI來說，其學習資料庫必須充裕且公允，才能讓訓練後的模型發揮最大且不帶偏頗的效用，企業數據與資源的品質極為關鍵，尤其是生成式 AI ，必須要能清理和將數據組織化，才能提升語言模型的準確性。
如何選擇適合自己企業的 AI 應用
AI工具不斷推陳出新，企業該如何評估適合自己的AI應用，可從6大層面來考量：
- 需求：搞懂自己的需求，試想改善客戶體驗？還是想提升銷售效率？或是要自動化工作流程？唯有先鎖定需求，才能進一步決定選擇的AI工具。
- 預算：若是中小型企業，成本預算也是一大評估重點。目前市面AI工具多元、價格區間廣，企業應從中找到性價比最高的選項，而非一味追求高價高端產品，反而恐拖垮企業財務。
- 操作介面：選擇操作介面友善、易學好懂的AI工具，讓企業團隊更快上手，才能避免浪費過多時間在複雜設定、學習上。
- 擴展性：隨著企業發展可能需要AI擁有更多功能或更優質的處理能力，預先選擇一個能同步成長擴充的 AI 工具將能省下汰換更替的成本。
- 安全性和隱私保護：企業應確保所選擇的AI工具符合資料保護法規，才能保障商業機密、客戶資料等重要資訊不外洩。
- 參考其他企業經驗：如果經驗不足，不妨先參考市場同行狀況，透過他們的成功案例和所面臨挑戰，替自己省下試錯的過程，快速幫助自身企業找到合適的AI應用。
生成式AI ChatGPT問世後，AI已非大企業專屬高科技，中小企業導入 AI 不再遙不可及，成為中小企業尋求競爭優勢的優質工具。但面對全球AI浪潮，企業也必須從技術、數據、人才等層面進行全面性布局，鼓勵所有員工積極學習新技術和工具，才能共同應對數位轉型的挑戰，透過AI助力獲取最大效益。
生成式AI正不斷推動著創新的界限，無論是在內容生成、摘要提取還是程式撰寫等方面，生成式AI都展現出強大潛力。如果你想深入了解這一領域的發展，歡迎持續關注愛酷智能科技，和我們一同探索AI的旅程。
