什麼是生成式 AI？

生成式 AI 最有前景的使用案例之一是加速藥物發現和研究。生成式 AI 可建立具有特定特性的新型蛋白質序列，以此設計抗體、酶、疫苗和基因療法。

醫療保健和生命科學公司可使用生成式 AI 工具來設計合成基因序列，以供合成生物學和代謝工程應用層面之用。例如，這些公司可以建立新的生物合成途徑或最佳化用於生物製造的基因表達。

生成式 AI 工具還可以建立合成患者和醫療保健資料。這些資料可用於訓練 AI 模型、模擬臨床試驗或研究罕見疾病，而無需存取大型真實世界資料集。

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汽車公司可將生成式 AI 技術用於多種用途，從工程到車內體驗和客戶服務。例如，這些公司可以最佳化機械零件的設計以減少車輛設計中的阻力或調整輔助系統的設計。

汽車公司正在使用生成式 AI 工具，藉由快速回答最常見的客戶問題來提供更好的客戶服務。生成式 AI 可建立新材料、晶片和零件設計，以最佳化製造流程並降低成本。

另一個生成式 AI 使用案例是合成資料來測試應用程式。這對於通常未包含在測試資料集中的資料 (例如缺陷或邊緣情況) 特別有用。

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生成式 AI 在電信產業中的使用案例，焦點放在重新塑造客戶體驗上，這些客戶體驗是由客戶旅程所有接觸點上的累積互動來定義。

例如，電信組織可以運用生成式 AI，透過類似人類的即時對話代理程式來改善客戶服務。他們也可以透過個人化的一對一銷售助理來重新塑造客戶關係。他們還可以透過分析網路資料來推薦修復方法，從而最佳化網路效能。 

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從動畫和劇本到完整電影，生成式 AI 模型僅需傳統製作所需的一小部分成本和時間，即可產生新穎內容。

創意產業其他生成式 AI 的使用案例包含：

• 藝術家可利用 AI 生成的音樂來補充及加強其專輯，創造全新體驗。
• 媒體組織可利用生成式 AI 提供個人化內容和廣告來改善觀眾體驗，藉此增加收入。
• 遊戲公司可利用生成式 AI 來開發新遊戲，並能讓玩家建立遊戲中化身。

2017 年，隨著轉換器的推出，AI 研究發生進一步的轉變。轉換器將編碼器和解碼器架構與注意機制無縫整合。轉換器以卓越的效率和多功能性簡化語言模型的訓練過程。像 GPT 這樣的著名模型已成為基礎模型，它們能夠在廣泛的原始文字語料庫上進行預訓練，並針對不同的任務進行微調。

轉換器變革自然語言處理可能實現的功能。它們為從翻譯、摘要到回答問題等任務提供了生成式功能。

許多生成式 AI 模型持續取得長足進步，並且已經形成跨行業應用。最近的創新側重于完善模型以使用專有資料。研究人員還希望建立越來越類似人類行為的文字、影像、視訊和語音。