生成式人工智能興起為投資者帶來甚麼啟示

雖然微軟投資於OpenAI是人工智能相關的最新新聞，但是其他生成式人工智能應用程式其實一直都吸引著大家的注意。現在所不同的是各式各樣的直接應用，以及對投資者的影響。

生成式人工智能是一種被稱為「深度學習」的機器學習。這種模式的人工智能透過經數據庫訓練的機器，執行某些任務和／或在沒有人類指導下作出預測。最近，他們在學習方式上取得重大技術突破。大部分初始化機器學習模型都涉及監督學習，這種學習需要人類先將數據分類，例如，將圖像識別為「狗」或將社交媒體的留言識別為「政治相關」。生成式人工智能的最新發展涉及無監督學習，模型根據所輸入的大量數據自行預測及計算。

如今，機器已經從圖像中識別出狗隻，進化至可製作出有狗隻的圖像。一種名為DALL-E的技術，可根據描述性詞語製作圖畫，而聊天生成預訓練轉換模型（ChatGPT）則可根據一些提示，撰寫經濟評論，甚至編寫電腦代碼。可以肯定的是，即使ChatGPT與DALL-E的功能及用戶界面非常出色，但是其基礎技術已經有好幾年歷史，並且仍在迅速改善當中。自從2018年起，Meta Platforms、 微軟、谷歌等企業創建了私人及開放原碼的進階GPT模 型。

ChatGPT是大型語言模型（LLM）的例子——本質上，以大量文本數據訓練軟件，以執行特定任務，例如撰寫一句句子或編寫一行代碼。LLM擁有的數十億個變量（參數），可在學習時改變。因此，隨著ChatGPT的準確率提高，商業應用亦會與日俱增。例如，人工智能聊天機械人或能回答銀行客戶90%問題，從而讓員工騰出更多時間進行銷售，或為銀行的最高端客戶提供更優質的個人體驗。

試想像一下，這種技術的所有情境。一家公司所需的文書，包括產品的簡單描述，技術手冊，再到解答「為甚麼我的保險費用增加了？」，未來都能夠以更快捷、更低成本的方法做到。至於編碼方面，生成式人工智能技術讓程式員可騰出時間進行更重要、更具價值的編程工作，而不是消耗大量時間在基本的樣板編碼工作。

生成式人工智能可用於製作文本以外的其他輸出格式，包括圖像、語音及電影。工具可協助，甚至取代耗時的人手工作，例如設計標誌、展示場景及設計產品。在遊戲當中，這些模型將成為下一代增強及虛擬實境相關技術的組成部分；視覺互動娛樂；和商業模擬，例如「數碼分身」。我們甚至可以很快看到著名女演員將她的肖像授權予製作公司，然後公司利用生成式人工智能代勞在廣告中進行實際演出。

ChatGPT及所有與人工智能相關的技術均涉及重要的道德問題，例如人工智能創建圖像的版權及授權問題。由於ChatGPT利用互聯網作為其學習數據庫，更有可能產生不正確、不一致，甚至不恰當的答案。對於將這種技術用於特定用途的公司來說，這些問題無傷大雅，因為他們可以利用更具體的數據庫，進一步微調機器訓練。但是對於社交媒體公司而言，這些都是嚴重問題。

正如我們不斷見證新技術出現一樣，首先是應用，監管便會緊隨其後。OpenAI期望透過最初將ChatGPT開放給廣泛公眾使用，透過用戶的實時反饋來訓練模型。在在2022年11月，OpenAI推出ChatGPT的首5天內便有超過100萬個用戶註冊使用相關工具²。

雖然生成式人工智能技術已經存在了數十年，但是來到ChatGPT與DALL-E這一代的應用卻成為了當中的里程碑，特別在無監督機器學習及深度學習應用領域當中。在這種人工智能化的轉型主題中，安聯環球人工智能股票戰略在人工智能基建、人工智能應用及人工智能化行業中，捕捉寬廣多元的生成式人工智能機遇。

生成式人工智能未來料將迅速發展。我們預期生成內容的質素及多元性將會有所改善；出現新型的生成模型；並在醫療保健、金融及交通等多個行業更廣泛地應用。此外，人工智能應透過更簡便的界面及工具，讓廣泛用戶可更容易應用得到。生成式人工智能未來的路向很難準確預測，但是我們樂觀地認為它將成為人工智能化轉型及創新的關鍵。

下載PDF版本

¹ Unity’s AI Chief on Generative AI, Metaverse and Gaming, aibusiness.com，2022年12月20日
²“What is Generative AI”，麥肯錫公司，2023年1月19日