2022年生成式 AI 大爆發，不僅 OpenGPT 橫空出世，Stable Diffusion 和 Midjourney 在圖像生成領域，同樣大放異彩。
生成式 AI 在許多領域展現出卓越的性能和潛力，帶來的改變不僅限於科學研究和產業領域，對於我們的生活、工作和學習，也都有著深遠的影響。
教育學習
在教育學習領域，生成式 AI 的應用越來越普遍。以下為幾個例子：
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智慧導師：為學生提供個性化的學習建議和支援。透過分析學生的學習歷史和表現，生成式 AI 可以推薦特定的課程、教材和學習策略，從而提高學生的學習效果。
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智慧閱讀：幫助學生更有效地閱讀和理解學術論文、報告和其他文字素材。透過生成式 AI 的文字摘要功能和關鍵字提取技術，學生可以更快速地概括文章的主旨和內容，並提高對文章的理解程度。
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作文輔助：分析和理解學生的寫作內容，並提供有用的建議和反饋。這些建議可以包括文法修正、語句結構優化和適當的用詞，從而幫助學生改進其寫作技能。
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智慧問答：回答學生對特定主題的問題，並提供有用的解釋和回饋。透過學習和理解學生的提問方式和上下文，生成式 AI 可以提供更加精確和實用的答案，從而增強學生的知識和理解能力。
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學術研究：幫助學生進行學術研究和創新。透過生成式 AI 的自動摘要、主題建模和文字分析等技術，學生可以更快速地蒐集和整理大量的研究文獻和資料，並提高研究的準確性和有效性。
程式設計
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程式生成：生成式 AI 可以學習程式庫中的模式與結構，產生新的程式片段，這對程式設計師快速開發原型和函式庫非常有幫助。例如，OpenAI 的 Codex 和 Github Copilot，就是基於生成式 AI 技術的程式生成工具。
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程式自動補全和修復：生成式 AI 可以分析現有的程式碼，根據語法和上下文等因素，預測程式設計師可能想要輸入的程式片段，提供候選建議，幫助工程師加快開發速度。同樣的道理，生成式 AI 也可以自動識別程式中的錯誤，並提出可能的修復建議，讓工程師更快速地發現和修復錯誤。
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程式優化：生成式 AI 可以學習程式設計師寫程式的風格和習慣，並提出優化建議。這對於程式設計師提高程式質量和效率非常有幫助。例如，DeepCode 就是一個基於生成式 AI 技術的程式優化工具。
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演算法生成：生成式 AI 可以生成新的演算法，並提供對演算法的分析和測試。這對於解決複雜的數學和工程問題非常有幫助。例如，OpenAI 的 GPT-3 就可以生成一些簡單的演算法，例如排序和搜索。
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程式風格檢查：生成式 AI 能夠理解自然語言，並能夠從大量的程式碼範例中，學習和推斷程式風格的慣例與約定。透過這些學習，生成式 AI 可以建立一個模型，來評估程式碼的風格，是否符合行業標準和最佳實踐，並提供如何修復的建議。
也可以根據已知的程式風格指南，例如 Google 的開源風格指南或 PEP 8 Python 風格指南，對程式碼進行分析和評估，推薦修復程式碼的方式，例如使用正確的程式縮排、變數命名和函數命名方式等。
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說明文件：當工程師在撰寫程式的同時，生成式 AI 可以根據程式碼的語義，自動生成相關的註釋和說明文件。包含程式碼的用途、參數、傳回值等，你可以選擇呈現的格式（如 HTML、Markdown），以方便閱讀和使用。此外，生成式 AI 還可以透過對現有文件的分析，提取文件中的關鍵詞和句子，自動生成摘要和總結，以便協作工程師更快地了解文檔的內容和用途。
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程式學習：生成式 AI 可以學習程式設計師如何解決問題和寫程式，並提供相關的程式教育學習。這對於初學者學習編程非常有幫助。例如 AI4CODE 和 Code.org 就是兩個基於生成式 AI 技術的編程教育平台。
藝術創作
除了 Study Camp Taiwan 論壇上，較多朋友關注的學習和程式領域外，生成式 AI 在藝術創作的領域，更是突破了所有人的想像，讓不少原生創作者都出來抗議，禁止 AI 學習他們的作品。
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藝術生成：生成式 AI 透過學習大量藝術品，模仿藝術家的風格和技巧，從而生成新的藝術作品。例如，Google Arts & Culture 的「Art Transfer」功能，將你的照片轉換成著名畫家的風格，例如梵谷、畢卡索等。
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音樂創作：學習大量音樂作品，從中學習音符、節奏、和弦等音樂元素，進行音樂創作。例如，AI 音樂製作人 Amper Music 是一個使用生成式 AI 技術的音樂生成平台，可以創建自己的音樂曲目，選擇樂器和節奏，讓人們可以在沒有任何音樂背景知識的情況下，進行音樂創作。
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視覺藝術：幫助藝術家進行視覺藝術創作，例如生成 3D 模型、影像處理、圖像生成等。例如，ArtBreeder 提供的藝術生成平台，可以讓藝術家創建獨特的圖像、動畫和 3D 模型。
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電影和電子遊戲：幫助電影和電子遊戲行業進行場景設計、人物建模、故事創作等方面的工作。
生成式 AI 技術可以幫助藝術家和創作者，在藝術創作的各種方向進行創新，提供更多創意和靈感。
其他
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個性化服務：分析個人的偏好和行為，提供個性化的服務，例如推薦音樂、電影、書籍、旅遊路線等，讓人們更容易找到符合自己口味的事物，並節省時間和精力。
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翻譯輔助：生成式 AI 可以協助人們在跨語言溝通中更流暢地翻譯，促進國際交流。目前已有許多利用 OpenAI API 所撰寫的翻譯輔助工具，以網站或瀏覽器插件的方式提供服務。
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語音識別：生成式 AI 可以識別和理解人類的語音，這種技術在智慧家居、自動駕駛和語音助手等領域有應用。例如，Apple Siri 和 Amazon Alexa 就是基於生成式 AI 技術的語音助手。
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智慧醫療：醫學影像診斷，透過學習醫學圖像和數據，協助醫生進行疾病診斷和分類。醫療數據分析，分析大量的醫療數據，從中挖掘出有價值的信息，例如，預測病人的風險、發現病因、設計治療方案等。藥物研發，幫助科學家預測藥物分子的結構和特性，模擬其與生物體系的相互作用，加速藥物研發和評估過程。
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預測和模擬：模擬現實世界中的場景，例如天氣模擬、物理模擬、交通流模擬等，進行預測和評估。幫助人們做出更好的決策，例如選擇最佳路線或建造更耐久的建築物。
角色轉換
以上應用領域的大部分撰文，來自 ChatGPT。
ChatGPT 出現後，我覺得我的角色，逐漸從自己撰寫文章，轉換到訂主題、催稿、審稿、改稿、編輯等工作，而且寫作者完全不會抗議。
