AI 與科技名詞白話解釋

生成式 AI（Generative AI）是什麼？

生成式 AI 是能學習資料的結構與特徵、進而產生新內容的 AI 模型類別，產出可包含文字、圖片、影片、聲音與程式碼。美國標準與技術研究院（NIST）在 2024 年 7 月發布的 AI 600-1 文件中，專門整理了生成式 AI 的風險與管理做法。

基礎概念Generative AIGenAI生成式人工智慧生成 AIAIGC

一句話說明

能依照指令產生新的文字、圖片、聲音、影片或程式碼等內容的人工智慧。

生成式 AI怎麼運作？

  1. 用大量範例資料（文字、圖片、聲音等）訓練模型。
  2. 模型學會這類資料的規律與統計分布。
  3. 使用者輸入提示詞描述需求。
  4. 模型依照學到的規律產生新的內容。

實際例子

常見誤解

誤解：生成式 AI 產出的內容一定是正確的。
事實：生成式 AI 可能自信地產出錯誤內容（AI 幻覺），重要資訊仍需查證。
誤解：生成式 AI 是從網路上複製現成內容貼上。
事實：它是依學到的規律產生新內容，但仍可能出現與訓練資料相似的片段，著作權與授權需留意。

常見問題

生成式 AI 和傳統 AI 有什麼差別？

傳統 AI 多用於分類、預測，例如判斷垃圾郵件或推薦商品；生成式 AI 則能產生全新的內容，例如寫文章、畫圖、作曲。兩者常一起使用。

使用生成式 AI 有哪些風險需要注意？

常見風險包括內容錯誤、洩漏輸入的機密資料、著作權爭議、被用來製造假訊息或深偽影音。NIST AI 600-1 建議組織建立使用規範、檢查輸出並保護資料。

延伸閱讀

相關名詞

大型語言模型、多模態、AI 幻覺、提示工程

參考來源

查核日期：2026-09-26。API：/api/term?id=generative-ai