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辛建國：展望2024年生成式人工智能發展
【明報專訊】生成式人工智能（Generative AI）是當今是人工智能技術中一個蓬勃發展的領域，它透過學習和模仿人類創造的作品，能夠自動產生創造性的內容，例如圖像、音樂、文字等。生成式人工智能在過去幾年取得了巨大的發展，不斷推動着科技的創新和應用的拓展。在2023年，隨着ChatGPT的誕生，生成式人工智能在全球取得了顯著的突破。根據麥肯錫全球調查報告，ChatGPT在發布不到一年的時間，就有三分之一的受訪者表示他們的組織在至少一個業務功能中定期使用生成式AI。 本文將概述2023年生成式人工智能的發展以及2024年發展的預測。
技術現突破 生成內容像真度提高
在2023年，生成式人工智能有突破性的進展。在圖像、自然語言處理和音樂創作領域，通過深度學習和大數據的支持，生成式模型已取得突破。特別是生成式對抗網絡（GANs）在圖像生成方面的進步，大大地提高了生成影像的真實度，使其在虛擬現實、遊戲開發和創意設計等方面的應用變得更加廣泛和深入。
在自然語言處理領域，生成式模型展現出強大的文字生成能力，其產生的文章和故事情節的逼真程度大幅提升。對話系統的進步，使得AI能夠提供更加自然和流暢的對話體驗。此外，機器翻譯的準確性和便利性也得到了顯著提高。
音樂領域的生成式AI同樣實現了創新，通過學習和分析大量音樂作品，AI能夠創作出具有獨特風格的音樂，甚至發展出全新的音樂風格。這不僅豐富了娛樂領域，也在廣告、電影配樂和遊戲音效等方面發揮了重要作用。在過去一年，我們甚至可以聽到一些音樂人用AI為一些已故歌手發布了許多「新」歌曲。
料與醫療金融教育等領域結合
展望2024年，生成式AI預計會繼續進步，生成的內容將更加逼真和創新。技術與虛擬現實、擴增實境的結合，將創造出更加逼真的虛擬世界。同時，AI將與醫療、金融、教育等領域結合，提供更有效率和精確的解決方案。
可是2024年還有幾個挑戰需要克服。其中之一是生成式模型的可解釋性問題，這是AI領域中的一個廣泛關注的議題。AI目前難以解釋其決策和生成內容的原理，這限制了人們對其生成內容的理解和信任。因此，2024年的研究將更加着重於提高模型的可解釋性。
需更完善法律倫理框架保護隱私
另一個挑戰是隨着AI生成的愈來愈逼真，私隱和倫理問題變得尤為重要。需要建立更完善的法律和倫理框架來保護個人隱私並防止生成內容的惡意使用。此外，隨着AI技術的應用變得更加廣泛，員工再培訓變得至關重要，以適應人才需求的轉變。
總括來說，生成式人工智能在2023年實現了顯著的進步，並在各種應用領域中展現出其潛力。在2024年，我們可以期待生成式模型的生成能力進一步提升，與其他領域的技術結合，為社會帶來更多的創新與改變。
然而，我們也需要認識到生成式人工智能所面臨的挑戰，並積極探索解決方案，以確保其可持續、安全和倫理的發展。筆者相信生成式人工智能的未來充滿無限潛力，並為我們帶來更多的驚喜和機會。