生成式AI發展所面臨的倫理挑戰與未來競爭格局 智慧應用 影音
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生成式AI發展所面臨的倫理挑戰與未來競爭格局

  • 陳婉潔DIGITIMES企劃

人工智慧的快速發展正在改變我們的世界,其中的生成式AI(Generative AI)作為一項空前的新技術,引起了廣泛關注。生成式AI能夠通過機器學習模型生成豐富多樣的文字、圖像、聲音等內容,展現出驚人的創造力。然而,這項新興技術同時也帶來了一系列倫理挑戰,並正在重塑未來產業的競爭格局。

生成式AI面臨的五大倫理挑戰

知識產權:生成式AI最受爭議的倫理問題之一,莫過於知識產權的歸屬。由於生成內容的過程中涉及大量現有資料的學習和模仿,因此存在侵犯原創者版權的疑慮。例如OpenAI被指控使用大量未經授權的圖書資料訓練ChatGPT模型。另一個值得關注的問題是,生成式AI生成的內容是否受到版權法保護?對於此點,現有法規猶存在灰色地帶,如果不盡快制定明確的規範,恐將引發大量知識產權糾紛。

隱私與安全:隱私保護是生成式AI發展面臨的另一重大倫理挑戰。訓練一個高品質的AI模型需要吸收大量訓練資料,而這些資料中不可避免會包含真實的個人資訊,如果處理不當,容易導致個人隱私遭受侵犯。此外,生成式AI也可能被濫用於製造虛假訊息或進行網路攻擊,危及網路安全和社會穩定。因此,企業和研究機構在開發生成式AI時,必須高度重視隱私和安全議題,並納入嚴格的風險控管機制。

內容審查:生成式AI的一大特點是能高效產出大量內容,給人有無窮創造力的錯覺。然而,由於缺乏有效的內容審查機制,使得生成內容的品質和真實性依然無法得到保證。錯誤、虛假、歧視、仇恨等不當內容都可能被生成並在網路上散布流傳,即便AI技術發展遙遙領先,內容審查手段依舊處於落後狀態,這對於維護網路環境的乾淨和確保內容真實性構成巨大挑戰。

偏見與歧視:生成式AI的訓練資料中可能存在人為偏見,導致生成的內容中包含不當的歧視成分,如何消除這些偏見是一大挑戰。例如Google發布的生成式AI模型Gemini,其生成的圖像不符合史實,並且拒絕生成白人圖像,引起了人們對AI倫理的關切。

道德風險:生成式AI展現出豐沛的創造力,但其背後的黑箱運作過程難以解釋,這可能帶來操縱輿論、散播虛假信息等道德風險。深偽技術(Deepfake)使用生成式AI來合成逼真的影像,但它也被用於偽造名人性愛影片等不當用途,這種技術可能侵犯個人隱私,引發道德和法律問題。

生成式AI重塑未來競爭格局

生成式AI技術不僅對現有產業帶來顛覆性影響,還將孕育全新的商業模式和競爭格局,包括以下幾個面向:

技術競爭白熱化:掌握更先進的生成式AI技術,將使企業在未來市場占據上風。科技巨頭和新創公司正在這項革命性技術上展開激烈競爭並投入大量資源,研究範圍涵蓋高速運算裝置、軟體、演算法、新能源、知識產權等。

人才搶奪戰:培養生成式AI專才將成為企業的當務之急,掌握AI演算法、數據分析等複合技能的高端人才是科技公司競相爭奪的新戰略資源。例如,微軟宣布雇用DeepMind、Inflection AI共同創辦人穆斯塔法.蘇萊曼(Mustafa Suleyman)來領導微軟的消費者AI業務,並連帶挖角Inflection AI眾多員工。

內容產業新格局:傳統內容產業將面臨全新衝擊。生成式AI可將人類與機器生成內容有機整合,開創無數商機,但也威脅傳統創作模式。例如生成式AI可以自動創作文章、新聞報導、甚至小說,傳統的新聞編輯和作家將不得不適應這個變革,重新思考其角色定位。

產業融合創新機會:生成式AI將滲透到各行業,透過與既有技術結合而產生更多的創新。例如醫療保健業,生成式AI可以協助醫生診斷疾病、預測病情發展,並提供個人化的治療方案。

數據資產攸關成敗:海量的高品質資料是訓練生成式AI不可或缺的養分。未來,掌握數據資產將成為企業的核心競爭力,資料的收集、處理和保護將成為企業的重點工作。

法令監管的挑戰:在生成式AI普及應用之際,各國政府紛紛加強制定相關法規,明確監管原則和責任歸屬,企業亦需盡早擬訂生成式AI的使用規章,做好因應準備。

生成式AI正在以前所未見的速度改變世局,企業和個人無不面臨巨大挑戰,但機會也處處存在。我們當審時度勢,防範潛在風險,同時把握這波技術紅利,方能在未來激烈競爭中立於不敗之地。


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