生成式AI導入評估與規劃

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。