生成式AI導入評估與規劃
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Questions and Answers

下列哪一種生成式 AI 技术主要用于图像的风格迁移，将一种图像的风格应用到另一种图像上？

  • GPT
  • GAN (correct)
  • VAE
  • Transformer

    • 對於企業導入生成式AI，下列哪項評估指標最能反映技術的成熟度與基礎設施的穩定性？

  • 數據品質與偏見
  • 組織內部的知識與文化轉變
  • 生成內容的準確性
  • 技術平台是否穩定、可擴展 (correct)

    • 下列哪項屬於生成式AI導入風險管理的核心策略？

  • 建立AI倫理委員會，制定使用準則
  • 與相關公司合作，借鑒其成功經驗
  • 建立完善的員工培訓體系，提升員工技能水平
  • 建立數據治理機制，確保數據安全與隱私 (correct)

    • 下列哪一項不屬於生成式AI風險管理的必要性？

    <p>提升員工知識和技能 (B)</p> Signup and view all the answers

    AI 治理的主要原則中，哪一項強調確保 AI 系統符合法律法规？

    <p>問責制 (D)</p> Signup and view all the answers

    下列哪項工具屬於影片生成工具？

    <p>Runway ML (A)</p> Signup and view all the answers

    No Code/Low Code 與生成式AI整合的挑戰不包括？

    <p>用户认可度与市场接受度 (D)</p> Signup and view all the answers

    生成式AI应用的核心技术不包括？

    <p>强化学习（RL） (D)</p> Signup and view all the answers

    下列哪項應用屬於生成式AI在自然語言處理 (NLP) 領域的應用？

    <p>文本生成 (D)</p> Signup and view all the answers

    下列哪項不屬於生成式AI導入評估的基礎準備？

    <p>技術選型與平台選擇 (C)</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    生成式AI導入評估、規劃與風險管理

    • 生成式AI基本概念: 生成式AI是能創造新內容（文本、圖像、音訊、程式碼等）的人工智慧技術。核心技術包括生成對抗網路 (GAN)、變分自動編碼器 (VAE)、擴散模型及大型語言模型 (LLM)。不同於鑑別式AI，生成式AI學習資料聯合分佈，生成新內容，而鑑別式AI則學習資料與標籤之間的映射。

    生成式AI導入評估

    • 導入評估重要性: 評估導入可行性，確保技術適用性、業務需求、量化效益與風險，以及制定分階段策略以降低導入風險。

    • 導入前基礎準備: 評估現有IT基礎架構、數據質量、完整性與多樣性；確保企業擁有AI人才（例如提示工程師、數據科學家）及制定AI素養培訓計劃；評估資料隱私、保密性及法規要求，建立內部AI倫理與審查機制。

    • 評估指標: 量化初期投資、運維成本及潛在收益；評估短中長期回報、生成內容的準確性、可靠性；評估數據品質與偏見風險，制定清理計畫；分析技術平台穩定性、可擴展性；評估員工AI使用能力，調整工作習慣。

    生成式AI導入規劃

    • 導入規劃重要性: 確保資源有效運用，降低風險與合規問題。

    • 核心步驟:

      • 需求分析與目標設定: 明確業務需求、應用場景、設定短期、中期及長期目標、可量化的KPI。
      • 基礎架構與數據環境評估: IT基礎與運算資源是否足夠、數據品質與隱私保護。
      • 技術選型與平台選擇: 選擇合適的生成式AI工具或平台，考慮模型的延展性與微調能力。
      • 組建跨部門專案團隊: 明確團隊角色、進行內部培訓。
      • 制定分階段導入計畫: 試點驗證、逐步擴大應用範圍、建立監控機制。

    生成式AI風險管理

    • 風險管理必要性: 保護數據隱私與安全、確保內容正確性、遵守法律與倫理規範，提高技術透明度與可解釋性。

    • 核心策略:

      • 建立數據治理機制: 數據分類與保護、數據品質控制。
      • 技術與模型監控: 監測模型效能、錯誤率、修正偏差、提高模型透明度。
      • 制定法律與倫理規範: 遵守相關法規、保護個人隱私與著作權、設立倫理委員會，制定使用準則。
      • 風險評估與應急計劃: 進行全面風險評估、制定應對策略、建立應急預案。
      • 持續改進與內部培訓: 提升員工AI素養、提高風險應對能力、建立迭代改進機制。

    生成式 AI 工具應用

    • 文本生成工具: ChatGPT，Jasper
    • 圖像生成工具: Midjourney，DALL-E
    • 影片生成工具: Runway ML, Synthesia
    • 程式碼生成工具: GitHub Copilot

    No Code/Low Code 與生成式 AI 的整合

    • 基本概念: No Code 無需編寫程式碼、Low Code 最少程式碼編寫，使用視覺化介面。
    • 應用: 加速應用開發與部署、降低技術門檻、增強應用彈性與客製化能力。
    • 挑戰: 模型解釋性、平台整合、系統穩定性、資料整合、安全性與性能考量。

    測驗題與解答 (重點)

    • 重點: 生成式AI核心技術、導入評估要素、風險管理策略、應用領域及工具。

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    Quiz Team

    Description

    本測驗將探討生成式AI的基本概念以及導入評估和規劃的重要性。你將學習如何評估導入的可行性、制定風險管理策略，并了解必要的基礎準備和評估指標。透過本測驗，掌握生成式AI技術在企業中的實施步驟。

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