6.創造力(Creativity):包括提供形式、參考樣版、解決方案、等。隨著生成式AI(GenAI)商業應用的推陳出新，許多輔助創作的工具被發表。例如可以生成音樂的應用Suno[7]，讓使用者透過簡單的操作即可生成樂曲(詞/曲)。OpenAI Sora[6]，可透過簡單的提示詞(prompt)描述，即可生成影片(如下圖所示)。具代表性的GenAI應用非常多，我們不一一列述，這些輔助創作的商業應用，已經確實提昇了各產業的生產力。

OpenAI Sora: Creating video from text [6]

7.倫理(Ethics):包括自我規範、價值評估、等。科技發展所產生的社會問題，確實非常多，在AI社群內也分為AI樂觀派，相信科技會造福人群，諸多的問題在人們的共同智慧討論下，終將獲得解決或管理。而AI悲觀派，表示AI會失控，而人類無法管理超越人類智慧的新物種。(這個議題有一個專有名詞，Super Alignment，用以說明super-AI與人類價值觀對齊問題) 因此，發展AI應用的主要廠商與社群，如OpenAI、Google、等。皆有推出相關的評估工具，有效的監管AI Model與使用者之間的互動，確保互動過程符合安全規範，如下圖為Google Responsible GenAI工具，AI應用的開發者可以利用這個工具來規定AI模型與使用者互動的安全等級。

Google : Responsible Generative AI Toolkit [8]

8.同情(Sympathy):包同理心、感受力、等。討論AI是否會有感受能力，是否能具備跟人類一樣的同理心，目前都處於概念的階段(或是AI是否有自我意識這件事，目前也沒有好的研究方法，建議先不討論)。但有一些有趣的研究值得關心，例如大型語言模型會不會有政治傾向?(帶有偏見的回應使用者)，有這樣的一篇文章，他們透過一系列的問答方式來瞭解目前知名的LLMs在自由 vs 集權以及左派 vs 右派的座標維度上，分別座落在那裡。如下圖，多數的GPT系列模型(白點)落在自由偏左的政治傾向。

Measuring the political leaning of various pretrained LMs [9]

9.其它問題: 包括法律、個人隱私、能耗效率、等。有很多問題伴隨著科技發展的需求，浮現到檯面上。例如能源的消耗是資源分配的問題，我們可以透過能源再投資與技術提升來改善整體能源產能，同時也可透過市場管理機制來有效資源分配。另外法律與個資問題，也有賴大家關注與討論，才會有適合的解決方案(每個國家的民情不同)。

II. 一些有趣的人工智慧應用
1.Meta AI-Segment Anything Model: Segment Anything Model (SAM) 是Meta(之前的facebook) AI研究部門發表的專案，他是一個能直接讓使用者透過滑鼠點擊自動選取出畫面上物件的視覺模型。(https://segment-anything.com/)[10]

Meta AI-Segment Anything Model [10]

2.Google-Teachable Machine: 這是一個不需程式背景的使用者可以操作的AI應用專案，大家可以依網頁上的步驟介紹去手動建立AI專案。是非常適合初學者體驗的互動學習網頁。(https://teachablemachine.withgoogle.com/)[11]

Google-Teachable Machine[11]

3.Google-Visual Blocks for ML: 如果您本身有些機器學習(ML)背景知識的朋友，可以試著來操作看看這一個有趣的網站。他透過拖拉元件(零件)的方式來完成機器學習建模流程，基本上您大多時候只要想好每個元件的輸入與輸出格式，依元件上的提示說明，就能串接整個機器學習流程。(https://visualblocks.withgoogle.com/)[12]

Google-Visual Blocks for ML[12]

4.Make a song with Suno: 這是一個音樂生成的應用，使用者可以透過簡單的文字描述來生成詞曲。值得您花一些時間試一下。

Suno[7]

5.Nvidia-AI Playground: 這是Nvidia所整理的AI playground，平台上有很多有趣的藝術與科學應用案例，也有一部份案例是有線上互動操作的。這部份就留給您到該網站上探索了。

Nvidia-AI Playground [14]

6.MS-Bing Creator: 目前雖然己經有很多影像生成的GenAI應用，在這裡我們以Bing Creator為例，讓還沒體驗過影像生成操作的朋友，小試身手。(https://www.bing.com/images/create)[13]

MS-Bing Creator[13]

Reference

[6] OpenAI Sora: Creating video from text (https://openai.com/index/sora/)

[7] Suno is building a future where anyone can make great music. (https://suno.com/)

[8] Google : Responsible Generative AI Toolkit (https://ai.google.dev/responsible)

[9] From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models, Shangbin Feng, et al.(2023)

[10] Meta AI-Segment Anything Model (https://segment-anything.com/)

[11] Google-Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/)

[12] Google-Visual Blocks for ML (https://visualblocks.withgoogle.com/)

[13] MS-Bing Creator (https://www.bing.com/images/create)

[14] Nvidia-AI Playground (https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-playground/)

 

 

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原文作者：tc Lin (德全)

原文出處：人工智慧概觀