一起了解AI与GAI！
By Sherry Chu, 2025年1月9日
本系列文章为「让 AI 解释 AI 」，全文由 GPT-4 等大语言模型在人为监督下撰写。以深入浅出的方式，让不同背景的工作者皆能轻松补给 AI 相关知识。本次的「让 AI 解释 AI」，就让我们一起了解 AI 与 GAI !
有时候我们会在文章里看到与 AI 并列讨论的 GAI，是时候好好理解 AI 与 GAI 的差异，让你在聊天的过程中能够有自信地发表 AI 相关的讨论！ 接下来我们会在文章里了解 AI 与 GAI 的发展、差异、应用与未来，并思考对企业带来的帮助。
AI 与 GAI 的发展
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广义的概念，指的是能够模拟人类智慧的技术与系统。其历史可以追溯至20世纪中期，当时的研究主要集中于规则基础的系统，例如：早期的机器学习与专家系统。随着运算能力的提升与数据量的增加，AI 技术在过去十年取得了显著的进展，尤其是在深度学习和自然语言处理等领域。
生成式人工智能（Generative AI, GAI）则是 AI 的一个分支。专注于创建内容，如：文本、图像、音乐甚至代码。GAI 的发展基于深度学习模型，如：生成对抗网络（GAN）与大型语言模型（如：GPT-4）。这些技术能以高度拟真的方式生成从未存在过的内容，使其在近年来迅速成为关注的焦点。
如何分辨 AI 与 GAI
AI 是一个广泛的领域，包含多种不同的应用与技术，例如：推荐系统、图像识别、语音助手等。AI 的目标通常是解决特定问题或完成特定任务，例如：协助管理者获得决策建议或改善供应链作业流程。
GAI 则具有更明确的目标：创建内容。与传统 AI 不同，GAI 不仅仅是分析或识别数据，而是能够创造出与人类创作相似的内容。举例来说，AI 可以用来判断一幅图像是否包含猫，而 GAI 则可以根据描述生成一幅猫的图像。
关键区别在于用途与结果：AI 侧重于决策支援与自动化，GAI 则强调创意性与内容生产。
AI 与 GAI 的各自应用
AI 的应用
- 医疗：协助诊断疾病、个性化治疗方案。
- 金融：风险评估、诈骗检测。
- 零售：顾客行为分析、推荐系统。
- 交通：自动驾驶技术、交通流量管理。
GAI 的应用
- 内容创建：生成文章、图像、音乐。
- 娱乐：游戏开发中的角色与故事生成。
- 教育：生成个性化的学习资源。
- 设计：提供设计草稿或灵感。
未来 AI 与 GAI 的可能发展
未来可能实现以下几个方向：
- 更强的自主性：AI 系统能够更好地理解上下文，进一步提升自动化与准确性。
- 人机合作：AI 将更多参与创意工作，与人类协力完成复杂任务。
- 个性化体验：GAI 可以根据用户喜好生成高度个性化的内容。
- 伦理与监控：AI 技术的进一步发展需要考虑数据隐私与伦理问题，相关规范将更加完善。
对企业而言，AI 与 GAI 哪个较有帮助？为什么？
AI 与 GAI 各有其价值，选择哪一种技术应取决于企业的目标与需求：
- AI 的优势：AI 更适合需要高效决策支援与流程自动化的企业。例如，金融机构使用 AI 进行风险管理，或制造业用 AI 提升产线效率。
- GAI 的优势：GAI 更适合需要大量创意内容或与客户建立互动的企业。例如，媒体公司使用 GAI 生成文章或广告素材，或教育机构提供个性化教学内容。
- 综合应用：未来的趋势可能是 AI 与 GAI 的结合应用。例如，企业可以用 AI 分析客户需求，再用 GAI 生成符合需求的内容，从而实现更高的业务价值。
约沛科技的 AI 与 GAI
在客制化软件开发深耕多年的约沛科技，已经使用 AI 与 GAI 辅助开发，进而加速尝试新的框架、语法于软件开发的流程，为客户有效提升时程的效率。在近期多个为客户导入 AI 的项目中，我们观察到的需求的转变：从过去将 AI 作为「整理与问答」的用途，逐渐扩增到由 GAI 「执行动作」例如：在特定的情况下「判断并于系统执行任务」。
在「判断与执行特定任务」的过程中，我们通过调校参数与 tokens 数量限制的控管，为客户节省开发成本资源，同时也为不同项目客制化开发 GAI 的应用，我们深切相信「一个由 GAI 生成执行步骤，并且完成自我验证，再到触发执行功能的环节」将会赋予既有信息系统极大的效率，并为所有系统使用者带来更高的生产力。
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