生成式 AI 從研究圈與愛好者社群的「炫技作品」，躍升為全球科技產業的焦點。無論是 文字、圖像、音樂、程式碼，生成式 AI 都展現了前所未有的創造力，並在短短數月內引爆資本、媒體與公眾的關注。
如果說 2021 年的 GPT-3 只是敲響了序曲，那麼 2022 年則是生成式 AI 登上主舞台的時刻。
1. 技術突破與代表性產品
2022 年，幾個里程碑事件讓生成式 AI 進入大眾視野：
- 圖像生成：OpenAI DALL·E 2、Stability AI Stable Diffusion、Midjourney 等工具可依文字生成高品質圖像，並支持風格化與細節控制。
- 文本生成：GPT-3 升級 API 應用普及化，微調模型（fine-tuning）與 prompt engineering 開始流行。
- 程式碼生成：GitHub Copilot 正式推出，將 GPT-3 的 Codex 模型引入開發者工作流，提升編程效率。
- 多模態模型：Google Imagen、DeepMind Gato 展示 AI 同時處理文字、圖像甚至感測數據的能力。
2. 為什麼 2022 年是轉折點？
- 運算成本下降與開源浪潮
Stable Diffusion 的開源，使生成式 AI 從「雲端 API 專屬」走向人人可用，社群迭代速度驚人。 - 創意門檻大幅降低
以往需要專業設計師或藝術家的作品，現在普通用戶只需輸入文字就能生成。 - 資本與產業巨頭入場
微軟、谷歌、Meta 等科技巨頭加快佈局，投資生成式 AI 初創公司並開發自家模型。
3. 典型應用場景
- 內容創作：行銷文案、自動插畫、遊戲場景生成。
- 軟體開發：自動生成程式碼片段、單元測試與文件。
- 教育與培訓：快速生成教學案例、模擬對話、互動教材。
- 設計與原型：UI 草圖、產品概念設計、3D 模型原型。
4. 爭議與挑戰
- 版權與知識產權：生成內容是否侵犯訓練數據的原作者權利？
- 深偽與資訊操控：高擬真生成技術可能被用於假新聞、詐騙。
- 偏見與倫理：訓練數據中的偏見可能在輸出中放大，甚至固化歧視。