大模型語言：責任AI的全球監管格局

隨著生成式AI技術的快速發展，我們正見證全球範圍內監管框架的系統化與嚴謹化。不同地區的政府機構已開始積極推動各種措施，確保AI技術的負責任使用。這些監管動向不僅反映了社會對AI潛在風險的擔憂，也展示了各國政府平衡創新與安全的努力。

美國的責任AI框架

在美國，特別是拜登-哈里斯政府，已積極實施多項措施確保AI的負責任應用。美國的AI監管策略呈現多層次特點，從行政命令到部門協作，構建了一個全面的監管網路。

美國政府推出的主要舉措包括：

AI權利法案藍圖：為公民在AI系統中的權益提供基本保障
AI風險管理框架：協助企業識別和降低AI應用中的風險
國家AI研究資源路線圖：支援AI技術的研究與發展

拜登總統的行政命令特別強調消除聯邦機構使用新技術（包括AI）時的偏見。從技術角度看，這項要求將驅動更多無偏見模型的開發，促使開發者必須考慮資料多樣性與模型公平性。

聯邦貿易委員會和平等就業機會委員會等機構的協同努力，突顯了美國政府保護國民免受AI相關傷害的決心。這些監管措施雖然增加了開發者的合規負擔，但也為AI技術建立了更明確的應用邊界。

歐盟的AI法案

歐洲委員會提出的《人工智慧法案》（AI Act）是全球首個全面的AI監管框架。我認為，這部法案最重要的特點在於它根據風險等級的監管方法，為不同型別的AI系統制定了相應的要求。

AI法案的適用物件廣泛，包括：

提供者：在歐盟開發、佈署或提供AI系統的組織或個人
使用者：在歐盟境內使用AI系統的實體，包括企業、政府機構和個人
進口商：將AI系統引入歐盟市場的實體
通路商：在歐盟市場銷售AI系統的機構
第三國實體：即使位於歐盟外部，向歐盟居民提供AI服務或產品的實體

AI法案的目標是保障健康、安全、基本權利、民主、法治和環境。它賦予公民提出投訴的權力，設立歐盟AI辦公室執行監管，並要求成員國任命國家AI監管機構。

對於生成式AI系統的提供者，AI法案有特別規定：

必須採用最先進的技術進行培訓、設計和開發，防止生成違反歐盟法律的內容
必須記錄並公開提供有關其使用受版權保護的培訓資料的詳細摘要
必須遵守更嚴格的透明度義務
若生成式AI系統被用於建立"深度偽造"內容，建立此類別內容的使用者必須披露其由AI生成或操縱

2023年，隨著生成式AI技術的迅猛發展，AI法案取得了重大進展：

2023年6月14日，歐洲議會以499票贊成、28票反對和93票棄權的壓倒性多數支援了AI法案
對AI法案提案進行了重要修正，旨在建立統一的AI法規並修改某些歐盟立法
2023年12月透過的AI法案設立了2至3年的寬限期，以便各方做好準備

AI法案的進展表明歐盟可能成為生成式AI監管的先驅，這對全球AI治理有重要啟示。

責任AI的技術實作方法

在開發生成式AI系統時，我們需要從技術層面考慮如何實作責任AI。這不僅是合規的需要，也是確保AI系統安全、公平、透明的基本要求。

多層次風險緩解策略

從技術實作角度，我發現風險緩解策略可分為三個層次：

模型層面

在模型層面，開發者可以透過以下方式減少風險：

資料篩選：移除含有偏見、歧視或有害內容的訓練資料
對齊訓練：使用人類反饋進行強化學習，引導模型產生符合人類價值觀的輸出
後訓練校準：在基礎模型訓練完成後，使用特定資料集進行微調，減少特定型別的偏見

模型層面的最佳化雖然成本較高，但效果最為持久。我在實踐中發現，對於需要長期佈署的AI系統，投資模型層面的最佳化通常是最具成本效益的方式。

元提示層面

元提示(Metaprompt)是控制LLM行為的有效方式，可以：

設定行為邊界，明確指導模型避免產生有害內容
加入道德準則，引導模型在面臨倫理兩難時做出適當選擇
指示模型在不確定情況下表達不確定性，而非提供可能錯誤的資訊

以下是一個負責任AI元提示的範例：

# 責任AI指引
- 確保你的回應不含有害、歧視或誤導性內容
- 當被問及超出你知識範圍的問題時，明確表示你的限制
- 避免在可能造成傷害的領域提供具體指導
- 保持政治中立，不偏向任何特定觀點
- 尊重使用者隱私，不要要求不必要的個人資訊
- 在提供資訊時，盡可能表明資訊的確定程度

使用者經驗層面

使用者介面設計可以成為防止AI濫用的最後一道防線：

加入內容警告，提醒使用者潛在的不適內容
設計多步驟確認機制，防止意外或惡意使用
提供反饋機制，讓使用者報告不當內容或行為

這個元提示設計用於引導AI系統遵循責任AI原則。第一部分定義了基本行為準則，要求避免有害內容；第二部分處理知識限制，指導AI在不確定時表明限制；第三部分針對潛在危險領域設限；第四和第五部分處理政治中立性和使用者隱私問題；最後一部分強調資訊確定性的透明度。這種多方面的指引有助於建立更安全、更負責任的AI系統。

生成式AI技術的最新趨勢與創新

隨著LLM技術的快速發展，生成式AI領域已經出現了許多令人興奮的創新。這些新技術不僅擴充套件了AI的能力邊界，也為未來應用開闢了新路徑。

多模態大型模型的崛起

GPT-4V(ision)是OpenAI於2023年9月正式發布的大型多模態模型(LMM)，它使用者能夠指示GPT-4分析使用者提供的影像輸入。這種將影像分析整合到LLM中的方法代表了AI研究與開發的重大進步。

模型的多模態功能透過一種稱為影像標記化(image tokenization)的技術實作，該技術將影像轉換為一系列標記，這些標記可以與文字一起被同一模型處理。這允許模型處理不同型別的資料，如文字和影像，並生成跨模態一致與連貫的輸出。

從技術角度來看，多模態模型的發展解決了AI系統長期以來的一個關鍵限制：單一模態理解的侷限性。當AI系統能夠同時理解文字和視覺內容時，它可以：

更全面地理解使用者意圖和上下文
處理更複雜的任務，如根據影像的推理和解釋
為視障使用者提供影像內容的文字描述
分析圖表、影像中的文字和視覺證據

我認為，多模態AI是未來發展的必然趨勢，因為它更接近人類感知和理解世界的方式。在實際應用中，這種技術可以應用於醫學診斷、視覺內容搜尋、自動駕駛和增強現實等領域。

企業對生成式AI的採納

除了技術創新，企業對生成式AI的採納也是一個值得關注的趨勢。各行各業的公司正在探索如何將生成式AI整合到其產品、服務和內部流程中。

主要科技公司如微軟、Google和亞馬遜已經將生成式AI功能整合到其雲端服務和開發工具中。微軟的GitHub Copilot和Amazon的CodeWhisperer等程式碼助手工具正在改變軟體開發的方式。

在企業應用中，生成式AI正被用於：

客戶服務自動化
內容建立和行銷
產品設計和原型開發
資料分析和商業人工智慧
員工培訓和知識管理

然而，企業採納生成式AI也面臨挑戰，包括：

確保生成內容的準確性和適當性
管理與專有資料和智慧財產權相關的風險
平衡自動化與人類監督
確保符合行業特定的監管要求

責任AI的實施

在開發和佈署生成式AI系統時，遵循責任AI原則不僅是法規要求，也是確保系統長期成功的關鍵。以下是實施責任AI的實用。

開發階段的責任AI實踐

在開發AI系統時，可以採取以下措施：

多樣化訓練資料：確保訓練資料涵蓋不同人口統計學特徵，避免模型學習和放大現有偏見

偏見檢測與緩解：使用專門工具檢測模型中的偏見，並採取措施減輕這些偏見

# 使用公平性評估工具檢測模型偏見的範例
from fairlearn.metrics import demographic_parity_difference

# 計算不同人口統計群體之間的預測差異
dpd = demographic_parity_difference(
    y_true=y_test,
    y_pred=model.predict(X_test),
    sensitive_features=sensitive_attributes
)

print(f"模型的人口統計平等差異: {dpd}")

# 如果差異超過閾值，則需要採取緩解措施
if dpd > THRESHOLD:
    # 實施偏見緩解策略
    mitigated_model = mitigate_bias(model, X_train, y_train, sensitive_attributes)

這段程式碼展示瞭如何使用fairlearn函式庫評估模型中的人口統計平等差異。它首先載入demographic_parity_difference函式，然後使用測試資料計算模型在不同敏感特徵群體間的預測差異。demographic_parity_difference是一個公平性指標，衡量模型在不同群體間的預測結果差異。程式碼檢查這個差異是否超過預設閾值，如果超過，則呼叫偏見緩解函式來調整模型。這種方法允許開發者在佈署前識別和解決模型中的潛在偏見問題。

透明度檔案：建立模型卡片，詳細說明模型的設計意圖、能力、限制和潛在風險

安全防護機制：實施多層安全防護，包括輸入過濾、敏感主題檢測和輸出審查

def screen_prompt(prompt, sensitive_topics):
    """檢查提示是否涉及敏感主題"""
    for topic in sensitive_topics:
        if topic.lower() in prompt.lower():
            return True, topic
    return False, None

def filter_output(response, prohibited_content):
    """過濾可能有害的輸出內容"""
    for content in prohibited_content:
        if content.lower() in response.lower():
            # 將有害內容替換為適當的警告
            response = response.replace(
                content, 
                "[內容已移除 - 違反使用

GPT-4V：開啟AI視覺理解的新紀元

GPT-4V自2023年4月開始試驗以來，在多個領域展現出驚人的能力。這項技術不僅僅是模型演進，更是AI與人類互動方式的重大變革。讓我們探討這項技術的實際應用與特性。

視覺AI的實際應用：Be My Eyes案例

視覺AI技術已經開始為特定人群帶來實質幫助。以Be My Eyes應用為例，這款應用利用GPT-4V的視覺能力，為全球超過2.5億視障人士提供日常生活協助。

這款應用原本是將視障人士與志願者連線起來，志願者可以透過視訊協助視障人士辨識產品或在機場找路。而整合GPT-4V後，應用建立了「虛擬志願者」(Virtual Volunteer™)功能，能夠提供與人類志願者相當的情境理解與協助。

從技術角度看，這個應用充分展現了GPT-4V的獨特優勢：不只是辨識影像中的物體，還能進行推理與分析。舉例來說：

# GPT-4V 基本功能示範（概念性程式碼）
import openai

def analyze_image(image_path):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-vision-preview",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "這張照片裡有什麼？可以用它們做什麼？"},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_path}}
                ]
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

這段程式碼展示瞭如何使用OpenAI的API呼叫GPT-4V進行影像分析。函式analyze_image接收一個影像路徑，然後向GPT-4V傳送一個包含文字問題和影像URL的請求。這裡的關鍵是GPT-4V不僅會識別影像中的物體，還會分析它們的用途和關聯性，比如檢視冰箱中的食物並推薦可以烹飪的菜品。

GPT-4V的差異化優勢

相較於傳統的影像識別應用，GPT-4V具有兩大核心優勢：

對話能力：能夠透過對話來深入瞭解使用者需求和情境
高階分析能力：能夠進行更深入的情境推理和分析

這種能力差異在實際應用中表現得尤為明顯。例如，普通影像識別應用只能告訴你「這是一包麵條」，但GPT-4V可以進一步判斷這些麵條是否符合特定的飲食需求，或者地板上的物體不僅是一個球，還可能會絆倒人。

在實作過程中，我發現GPT-4V對於細微情境的理解能力遠超預期，這使得它在輔助視障人士方面特別有價值，因為它能夠提供更接近人類助手的詳細描述和建議。

GPT-4V的風險緩解策略

OpenAI在GPT-4V公開前進行了大量實驗，並實施了多項緩解措施來應對潛在的風險和偏見。這些措施旨在提高模型安全性並減少其輸出可能造成的危害。

拒絕系統與評估機制

OpenAI針對明顯有害的內容建立了拒絕系統，防止模型生成促進仇恨團體或包含仇恨符號的內容。同時，他們進行了全面評估並諮詢外部工作者，審查GPT-4V的優缺點，涵蓋科學能力、醫療指導、刻板印象、虛假資訊威脅、仇恨內容和視覺漏洞等領域。

科學能力與內容處理

在科學領域方面，評估人員測試了GPT-4V理解影像中複雜訊息的能力，以及驗證科學論文中主張的能力。雖然模型展示了強大的理解能力，但也存在一些挑戰，例如偶爾混合不同的文字元素，以及可能出現事實性錯誤。

在處理仇恨內容方面，GPT-4V在某些情況下會拒絕回答關於仇恨符號和極端主義內容的問題。然而，模型的行為可能不穩定，對於知名度較低的仇恨團體或符號，可能不會始終拒絕生成相關內容。

無根據推斷與虛假資訊風險

OpenAI實施了緩解措施來解決與無根據推斷相關的風險。模型現在會拒絕對人物進行無根據的推斷，減少偏見或不準確回應的可能性。

在虛假資訊風險方面，GPT-4V根據影像輸入生成文字內容的能力增加了虛假資訊的風險。OpenAI承認在使用模型時需要適當的風險評估和情境考慮。生成式影像模型與GPT-4V文字生成能力的結合可能會影響虛假資訊風險，但可能需要水印或來源工具等額外緩解措施。

作為開發者，我特別關注這些安全措施，因為它們在實際應用中至關重要。在整合視覺AI到生產環境時，這些安全機制的設計與實施往往決定了產品的可靠性與社會責任。

DALL-E 3：影像生成的品質飛躍

OpenAI於2023年10月發布了最新版本的影像生成工具DALL-E 3。相較於前代產品，DALL-E 3在生成影像的準確性和速度方面有了顯著提升，能夠渲染更加詳細、具有表現力與符合使用者要求的影像。

DALL-E 3的進步與特點

即使用相同的提示詞，DALL-E 3相較於前代產品也表現出巨大的進步。例如，對於提示詞「一幅表現力豐富的油畫，描繪一個籃球運動員灌籃，呈現為星雲爆炸的形式」，DALL-E 3生成的影像在細節、構圖和藝術表現力上都有明顯提升。

DALL-E 3還加強了安全保障和規則，避免建立包含成人、暴力或仇恨內容的影像。目前，DALL-E 3已向ChatGPT Plus和Enterprise使用者開放，可透過API和OpenAI Playground使用，同時也已整合到Microsoft的Bing Chat中。

在實際測試中，我發現DALL-E 3對於複雜提示詞的理解能力大幅提升，特別是在處理多元素組合和特定風格要求方面。這種進步使得AI藝術創作的門檻進一步降低，為創意工作者提供了更精確的視覺表達工具。

// DALL-E 3 API呼叫範例（概念性程式碼）
async function generateImage(prompt) {
    const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/images/generations', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization': `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`
        },
        body: JSON.stringify({
            model: "dall-e-3",
            prompt: prompt,
            n: 1,
            size: "1024x1024"
        })
    });
    
    const data = await response.json();
    return data.data[0].url;
}

這段JavaScript程式碼展示瞭如何呼叫DALL-E 3的API生成影像。函式接收一個提示詞引數，然後向OpenAI的影像生成端點傳送POST請求，指定使用dall-e-3模型。請求包含提示詞、需要生成的影像數量(n)和影像尺寸(size)。API回傳JSON資料，包含生成影像的URL。相較於之前的版本，DALL-E 3能夠處理更複雜、更具體的提示詞，並生成更高品質的影像。

AutoGen：多人工智慧體協作的新框架

Microsoft於2023年10月發布了一個名為AutoGen的新開放原始碼專案。這是一個輕量級Python框架，允許多個由LLM驅動的人工智慧體相互協作來解決使用者任務。

AutoGen的工作原理與特點

AutoGen與我們之前介紹的LangChain人工智慧體有所不同。在LangChain中，通常是一個由LLM驅動的人工智慧體動態決定使用哪個工具來解決使用者查詢。而AutoGen則讓不同的人工智慧體，每個人工智慧體扮演特定角色並擁有特定專業知識，協作解決使用者查詢。

AutoGen的核心創新在於每個人工智慧體可以生成作為其他人工智慧體輸入的輸出，並且可以生成和修改要執行的計劃。因此，該框架也設計為保持人類或管理員參與迴圈，以批准或拒絕操作和執行。

# AutoGen多人工智慧體協作範例
import autogen

# 設定人工智慧體
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="助手",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

coder = autogen.AssistantAgent(
    name="程式設計師",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="使用者代理",
    human_input_mode="TERMINATE",
    max_consecutive_auto_reply=10
)

# 設定協作結構
groupchat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, assistant, coder],
    messages=[],
    max_round=12
)
manager = autogen.GroupChatManager(groupchat=groupchat)

# 啟動對話
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="設計一個簡單的網頁爬蟲來取得台灣股市最新資訊"
)

這段Python程式碼展示瞭如何使用Microsoft的AutoGen框架設定多人工智慧體協作系統。首先定義了三個人工智慧體：一個一般助手、一個專注於程式設計的人工智慧體，以及一個代表使用者的代理人工智慧體。接著，建立了一個群組聊天，將這些人工智慧體組織起來，並設定了最大對話輪數。最後，透過使用者代理啟動一個關於設計網頁爬蟲的對話。這個系統的特點是各個人工智慧體可以根據自己的專業知識協作解決問題，形成更完整的解決方案。

多人工智慧體對話的優勢

根據原始論文《AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation》，多人工智慧體對話展現出優異效能的三個主要原因：

反饋整合：由於大模型語言有能力處理和利用反饋，它們可以透過自然語言對話相互協作，以及與人類協作，調整解決問題的方式。
適應性：由於大模型語言是通用模型，如果設定得當，可以適應不同任務，我們可以初始化不同的人工智慧體，以模組化和互補的方式利用LLM的各種能力。
複雜任務分解：大模型語言在將複雜任務分解為較小子任務時表現更好。多人工智慧體對話可以增強這種分解，將每個人工智慧體分配到一個子任務，同時保持對要解決問題的整體視角。

AutoGen框架的組成與應用

要實作多人工智慧體對話，需要了解兩個主要元件：

可對話人工智慧體：可以相互溝通並具有不同能力的實體，例如使用LLM、人類輸入或工具。
對話程式設計：允許開發者使用自然語言或程式語言定義人工智慧體之間的互動行為的正規化。

AutoGen框架已經證明瞭其在解決不同使用案例方面的強大能力，其中包括程式碼生成和執行。AutoGen提供了一類別可以執行程式碼的人工智慧體，這使得它在開發複雜應用程式時尤為有用。

在實際測試中，我發現多人工智慧體系統在處理需要多種專業知識的複雜任務時特別有效。例如，當一個問題同時涉及資料分析、程式碼生成和業務邏

多代理協作：開發協同人工智慧系統

在AI技術快速發展的今天，單一模型已經難以滿足複雜任務的需求。多代理協作系統（Multi-agent Collaboration）提供了一種全新的解決方案，讓不同專長的AI模型能夠協同工作，處理更為複雜的問題。

多代理協作的核心應用場景

多代理協作特別適合需要多元專業知識的複雜任務。在實務應用中，我發現這種架構在以下場景特別有效：

多專業研究團隊模擬：當使用者提出需要跨領域知識的請求時，系統可以模擬一個研究團隊，先制定計畫，評估可行性，接收使用者反饋，然後由不同專長的代理（agents）執行任務。這種方式能夠綜合不同專業視角，提供更全面的解決方案。
工具整合：AutoGen框架提供了便捷的外部工具整合能力，包括網路搜尋和根據向量資料函式庫的檢索增強生成（RAG）。這讓AI系統能夠取得實時資訊或專業知識函式庫中的資料，大幅提升回應的準確性與時效性。

實際開發中，我注意到多代理系統的一個關鍵優勢是其模擬人類團隊協作的能力。當處理需要從多角度思考的問題時，單一模型往往會陷入思維侷限，而多代理系統能夠從不同視角提出解決方案，更接近人類團隊的思考方式。

AutoGen：微軟的多代理框架

AutoGen是微軟開發的開放原始碼框架，它簡化了多代理系統的構建過程。透過AutoGen，開發者可以輕鬆實作代理之間的協作，以及代理與人類的互動。

這個框架的特色在於它提供了一套靈活的架構，讓不同專長的AI代理能夠自然地進行對話和協作。例如，一個系統可以包含負責計劃的策略代理、專注於程式碼生成的技術代理、以及負責評估與修正的審核代理。

如果想了解AutoGen的實際應用案例，可以參考其官方檔案中的範例部分，那裡展示了多種自動化多代理對話的實作方式。

總體而言，AutoGen提供了一個創新與實用的工具包，讓多代理協作變得更加容易實作。這個專案開放社群貢獻，未來發展前景廣闊。隨著技術演進，多代理方法很可能成為AI系統開發的最佳實踐之一。

小型語言模型的崛起

當談論語言模型時，人們通常會想到GPT-3這樣擁有1750億引數的「大型」模型。然而，在某些場景下，體積較小的模型同樣能展現驚人的能力。

小型語言模型的優勢與應用

小型語言模型（Small Language Models，SLMs）具有比大型模型更少的引數，這意味著它們需要更少的計算資源，能夠佈署在移動裝置或資源受限的環境中。透過使用相關訓練資料，SLMs還可以針對特定領域或任務進行微調，例如金融、醫療保健或客戶服務。

在實際應用中，SLMs相比LLMs具有以下幾個明顯優勢：

效率與成本效益：需要更少的計算資源和能源來訓練和執行，大幅降低使用成本。
可存取性與便攜性：可以佈署在移動裝置或邊緣計算平台上，實作更廣泛的應用場景。
適應性與專業性：能夠使用相關資料針對特定領域或任務進行微調，提高準確性和相關性。
可解釋性與可信度：由於引數較少和架構較簡單，更容易理解和除錯。

在開發小型專業模型時，玄貓發現模型大小與任務專精確度之間存在一個有趣的平衡點。當模型專注於特定領域時，即使引數量減少了95%以上，其在該領域的表現仍能接近或超過通用大模型。這種「小而專」的特性使SLMs在實際佈署中具備獨特價值。

Phi-2：微軟的小型語言模型突破

Phi-2是微軟研究院開發的一個具有27億引數的語言模型，它展現了出色的推理和語言理解能力，在引數少於130億的基礎語言模型中表現出色。

Phi-2的成功歸功於以下幾個關鍵因素：

高品質資料源：使用教科書和合成文字等高品質資料進行訓練。
創新架構：採用新穎的架構設計，提高效率和穩健性。
專注的訓練目標：針對特定能力進行最佳化，而非追求全能表現。

Phi-2已經在Azure AI Studio模型目錄中提供使用，可用於各種研究和開發目的，如探索安全挑戰、可解釋性或微調實驗。

小型語言模型代表了AI發展的另一條路徑—不是盲目追求更大的引數量，而是追求更精確、更高效的模型設計。透過精心選擇訓練資料和最佳化模型架構，即使是相對「小型」的模型也能在特定任務上表現出色，這為資源受限的應用場景提供了可行的解決方案。

企業如何實際應用生成式AI

自2022年11月ChatGPT發布以來，許多不同行業的企業開始在其流程和產品中採用生成式AI技術。以下是一些典型案例分析。

可口可樂：創意行銷的革新

可口可樂與貝恩公司和OpenAI合作，利用DALL-E等生成式AI模型進行創意行銷。這項合作於2023年2月21日宣佈，目標是利用OpenAI的ChatGPT和DALL-E平台幫助可口可樂建立定製的廣告內容、圖片和訊息。

可口可樂的"Create Real Magic"計劃就是這次合作的成果。該平台融合了GPT-4的文字生成能力和DALL-E的影像建立功能，使可口可樂能夠快速生產文字、影像和其他內容。

從技術角度看，這種合作模式為大型企業客戶提供了實質性價值，實作了財富500強企業內部的大規模業務轉型。它也為其他企業設定了標準，展示了生成式AI在品牌行銷中的應用潛力。

Notion：人工智慧工作空間的進化

Notion是一個多功能平台，結合了筆記、專案管理和資料函式庫功能於一體。它允許使用者按照自己的需求捕捉想法、管理專案，甚至執行整個公司。Notion適合個人、自由職業者、初創公司和需要在多個專案上協作的團隊。

Notion引入的"Notion AI"功能利用生成式AI技術，本質上是一個預測引擎，根據提示或已寫的文字猜測最適合的詞語。它可以執行以下任務：

摘要長文字（例如會議記錄和轉錄）
生成完整的部落格文章大綱和電子郵件
從會議記錄中建立行動專案
編輯寫作，修復語法和拼寫，改變語氣等
協助研究和解決問題

Notion AI由OpenAI的GPT模型提供支援，並整合到核心Notion應用（桌面、瀏覽器和移動）中，允許使用者編寫提示來生成文字，以及將AI應用於已經編寫或捕捉的文字。這使Notion AI成為一個強大的數字助手，增強了Notion工作空間的功能。

Malbek：人工智慧契約管理

Malbek是一個現代、創新的契約生命週期管理（CLM）平台，擁有專有的AI核心。它滿足了整個組織不斷增長的契約需求，包括銷售、財務、採購和其他重要業務單位。

Malbek使用生成式AI提供由LLMs和ChatGPT支援的功能，它可以執行以下任務：

理解契約中的語言
進行更改
輕鬆接受或拒絕紅線標記
使用自然語言進行自定義請求

這項新功能讓使用者能夠加快談判時間並縮短審核週期，提高Malbek工作空間的功能性。從技術實作角度看，這是一個將專業領域知識與通用語言模型結合的典型案例，特別適合具有標準化流程的法律檔案處理。

微軟：Copilot戰略的全面實施

自與OpenAI合作以來，微軟開始在其所有產品中注入由GPT系列驅動的AI，引入並創造了Copilot的概念。

Copilot系統是一種新類別的軟體，作為使用者處理複雜任務的工作者助手，與使用者並肩工作，支援各種活動，從訊息檢索到部落格寫作和發布，從創意頭腦風暴到程式碼審查和生成。

2023年，微軟在其產品中發布了多個Copilot，例如Edge Copilot（前身為Bing Chat）。Bing Chat是一個由GPT-4V和DALL-E 3驅動的多模態對話代理的完美例子。此外，使用者還可以透過語音訊息與其互動。

微軟的Copilot將賦能專業人士和組織大幅提高生產力和創造力，為新的工作方式鋪平道路。從產品戰略角度看，微軟正在建立一個完整的AI助手生態系統，涵蓋從個人生產力到企業級應用的全部範疇，這使其在AI轉型浪潮中佔據了有利位置。

生成式AI的企業應用前景

綜觀各行各業，企業都在抓住生成式AI的潛力，並意識到競爭格局很快將提高基準水平。根據玄貓的觀察，企業採用生成式AI通常遵循以下三個階段：

探索階段：企業開始試驗生成式AI技術，通常從內部工具或非核心業務功能入手，評估技術可行性和潛在價值。
整合階段：將生成式AI功能整合到現有產品和服務中，增強使用者經驗和效率，但不改變核心業務模式。
轉型階段：根據生成式AI創造全新的產品類別和商業模式，重新定義行業標準和使用者期望。

目前，大多數企業處於第一階段或第二階段的早期，但像微軟這樣的技術巨頭已經進入了轉型階段。隨著技術成熟和使用者接受度提高，我們預計將看到更多企業加速向轉型階段邁進。

在實施生成式AI時，企業需要考慮幾個關鍵因素：

適用性評估：不是所有業務流程都適合應用生成式AI。企業需要識別那些能從模式識別、創意生成或自然語言處理中獲益最多的領域。
人機協作設計：最佳實施往往不是完全自動化，而是設計良好的人機協作系統，讓AI處理重複性任務，人類負責創意和判斷。
資料策略：成功的生成式AI應用需要有合適的資料策略，包括如何使用私有資料進行微調、如何處理敏感訊息等。
使用者經驗重設：生成式AI需要新的互動模式，企業需要重新思考使用者介面和體驗設計，使其適應對話式和生成式的互動模式。

生成式AI正在以前所未有的速度改變企業營運方式和使用者經驗。無論是小型語言模型的高效應用，還是多代理系統的協同人工智慧，企業都有機會利用這些技術創造競爭優勢。成功的關鍵在於找到技術能力與業務需求的最佳契合點，並設計出既能提升效率又能增強人類能力的系人工智慧生成與應用的新紀元：趨勢與實踐展望

隨著生成式AI技術的迅速演進，我們正見證一場改變人類與科技互動方式的革命。本文探討了生成式AI的最新發展，從頂尖模型到企業應用案例，並思考這項技術如何重塑未來工作與創造力的展現方式。

生成式AI的技術突破

生成式AI領域正以驚人的速度發展，各大科技公司推出的新模型不斷突破效能極限。以OpenAI的GPT-4V為例，這個多模態模型已能同時理解文字與影像輸入，大幅拓展了AI的應用範圍。

這些技術進步不僅體現在模型規模上，更重要的是在能力品質上的飛躍。現代生成式AI系統能夠：

理解並回應複雜的人類指令
在多種領域展現專業知識
生成高度相關與原創的內容
適應不同的應用場景和需求

AutoGen：多人工智慧體對話方塊架

微軟研究院開發的AutoGen框架代表了生成式AI應用開發的新方向。AutoGen允許開發者設計多個專業化AI人工智慧體，這些人工智慧體能夠相互協作，共同解決複雜問題。

# 使用AutoGen建立多人工智慧體系統範例
import autogen

# 建立使用者代理
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="User",
    human_input_mode="TERMINATE",
    max_consecutive_auto_reply=10
)

# 建立助手代理
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="Assistant",
    llm_config={
        "temperature": 0.7,
        "model": "gpt-4"
    }
)

# 建立專業領域代理
code_expert = autogen.AssistantAgent(
    name="CodeExpert",
    llm_config={
        "temperature": 0.4,
        "model": "gpt-4"
    }
)

# 初始化多人工智慧體對話
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="幫我設計一個資料分析系統的架構"
)

這段程式碼展示瞭如何使用微軟的AutoGen框架建立一個多人工智慧體系統。首先匯入AutoGen函式庫，然後定義三種不同的人工智慧體：

UserProxyAgent：代表使用者的人工智慧體，負責處理使用者輸入和展示輸出，設定為在特定條件下終止對話。
AssistantAgent：一般助手人工智慧體，使用GPT-4模型並設定較高的溫度引數(0.7)，使其回應更具創意性。
CodeExpert：專門處理程式碼的工作者人工智慧體，同樣使用GPT-4但溫度引數較低(0.4)，使其產生更準確的技術內容。

最後，程式碼啟動一個對話，要求助手設計資料分析系統架構。這種架構的強大之處在於各人工智慧體可以互相協作，例如當需要程式碼實作時，CodeExpert可以接手處理，形成一個專業分工的AI團隊。

企業級生成式AI應用案例

生成式AI已經從實驗室走向市場，許多企業正積極將這項技術融入其產品和服務中。

Notion AI：知識管理革新

Notion將AI功能整合到其知識管理平台中，幫助使用者更高效地組織和建立內容。Notion AI能夠：

自動生成會議摘要
提煉檔案中的關鍵要點
協助撰寫和編輯內容
快速建立結構化資料

Notion的成功案例證明，生成式AI在知識工作者的日常工作流程中有巨大潛力。它不僅提高了效率，還能增強人類的創造力，使用者能夠專注於更高層次的思考和決策。

Microsoft Copilot：辦公生產力的再定義

微軟將AI助手Copilot整合到Microsoft 365全家桶中，從根本上改變了人們與辦公軟體的互動方式。Copilot能夠：

在Word中協助撰寫和編輯檔案
在Excel中分析資料並生成圖表
在PowerPoint中建立簡報
在Outlook中管理和回覆郵件

Microsoft Copilot代表了企業級AI應用的未來趨勢：深度整合到現有工作流程中，提供無縫的使用體驗，並真正提高工作效率。

可口可樂與Bain的創新合作

可口可樂與Bain & Company合作開發了根據AI的創意平台，邀請數位藝術家使用生成式AI創作與可口可樂品牌相關的藝術作品。這個案例展示了生成式AI在行銷和品牌建設中的應用潛力，為品牌與消費者之間創造了新的互動方式。

生成式AI的挑戰與考量

儘管生成式AI帶來了巨大機遇，我們也需要認真面對其中的挑戰。

內容品質與安全性

生成式AI系統可能產生不準確、有偏見或不適當的內容。確保生成內容的品質和安全性是應用這些技術的首要考量。開發者需要實施有效的內容過濾和審核機制，特別是在導向公眾的應用中。

智慧財產權與隱私

生成式AI的訓練和使用涉及複雜的智慧財產權問題。開發者和企業需要確保其AI系統:

尊重原創內容創作者的權利
保護使用者資料隱私
遵循相關法律法規
建立透明的內容來源和使用政策

社會影響與倫理考量

生成式AI的廣泛應用可能對就業市場、訊息傳播和社會互動產生深遠影響。玄貓認為，技術發展應當與倫理思考平行，我們需要:

評估AI系統對不同社會群體的影響
確保技術的包容性和可及性
防止技術被濫用於欺詐或操縱
培養負責任的AI開發和使用文化

共創AI時代

生成式AI的發展速度驚人，在這個領域，一個月的進步相當於傳統技術幾年的發展。面對這樣的變革，玄貓認為個人和組織應當積極適應並把握機遇。

AI技術本身是中性的，其影響取決於我們如何應用。在推動技術創新的同時，我們應該:

促進研究者、開發者和使用者之間的協作
建立合理的監管框架和行業標準
投資AI教育和技能培訓
探索AI與人類創造力結合的新可能

生成式AI代表了一個正規化轉變，它不僅改變了我們建立和消費內容的方式，也重新定義了人機協作的邊界。在這個充滿可能的新時代，技術發展與人文關懷並重，將引領我們走向更加人工智慧、創新與負責任的未來。

生成式AI的發展仍處於早期階段，未來將出現更多令人驚嘆的應用和突破。作為技術專業人士，我們有責任引導這場革命朝著造福人類的方向發展，創造一個AI增強而非取代人類創造力的世界。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。