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| 本報導將簡單分解這兩種類型的人工智慧，探討它們獨特的功能、能力和潛力。 |
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人工智慧 (AI) 已成為我們這個時代的熱門詞彙。這個詞常常讓人聯想到機器人和自學機器，但實際上，AI 是一個涵蓋眾多不同子領域的廣泛概念。當今最受關注的兩項發展，是生成式人工智慧 (Generative AI) 和代理式人工智慧 (Agentic AI)。關鍵在於，它們以截然不同的方式運作。如果我們想要理解人工智慧如何重塑我們的世界，以及它將如何繼續重塑世界，理解這些差異非常重要。
生成式人工智慧：創造力的源泉
生成式人工智慧的核心在於創造。可以將其視為人工智慧富有想像的一面。這些系統目的在產生內容 —— 文字、圖像、音樂、程式碼，甚至影像。生成式人工智慧的核心，是從現有數據中學習，並利用這些知識生成模仿人類創造力的全新原創輸出。
ChatGPT、DALL‧E 和 MidJourney 等工具的興起，將生成式人工智慧推向了主流。這些系統依靠先進的機器學習模型，特別是神經網路，來分析和複製它們所訓練的資料中的模式。
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但生成式人工智慧並非完美無缺。它的輸出品質取決於訓練它的資料。如果輸入帶有偏見或不完整的數據，它也會反映出這些缺陷。此外，它並不能真正「理解」自己所創造的內容。它只是根據之前見過的模式，來預測接下來會發生什麼。儘管有這一侷限性，生成式人工智慧已經在從行銷到娛樂等各行業掀起變革。
代理式人工智慧：自主解決問題的機器人
生成式人工智慧專注於創造，而代理型人工智慧則專注於行動。這類人工智慧目的在自主行動，以實現特定目標。代理式人工智慧系統不僅僅是生成輸出，它們還能做出決策、採取行動，並適應不斷變化的環境。
代理式人工智慧（Agentic AI）可以理解為，自動駕駛汽車、機器人流程自動化，或智慧助理背後的大腦，這些智慧助理可以幫你安排會議、訂購雜貨。這些系統配備了感測器、演算法和執行器，使它們能夠感知環境、處理資訊並執行操作。
代理式人工智慧的獨特之處，在於它能夠有目的地行動。它不僅能對輸入做出反應，還能思考目標並做出選擇以實現目標。例如，一架運送包裹的自主無人機，必須繞過障礙物、優化路線，並適應不可預見的情況 —— 所有這些都無需人工干預。
然而，代理式人工智慧的自主性，也引發了道德和責任的關鍵問題。當一個自主系統犯錯時，誰來負責？我們如何確保這些系統的行為符合人類價值？隨著代理型人工智慧 (Agentic AI) 的日益普及，這些挑戰亟待解決。
生成式人工智慧 (Generative AI) 與代理型人工智慧 (Agentic AI) 的核心差異
區分生成型人工智慧 (Generative AI) 與代理型人工智慧 (Agentic AI) 最簡單的方法，是思考它們的主要功能。生成式人工智慧 (Generative AI) 致力於創造新事物，而代理式人工智慧 (Agentic AI) 則致力於實現特定目標。前者創造，後者行動。
生成式人工智慧 (Generative AI) 基本上是靜態的。它根據已學習的數據生成輸出，但無法即時調整或與世界動態互動。它在預先定義的邊界內運作。相較之下，代理式人工智慧 (Agentic AI) 是動態的。它不斷處理新訊息，從環境中學習，並相應地調整自身行為。
另一個關鍵區別在於它們目標的複雜性。生成式人工智慧 (Generative AI) 通常處理範圍狹窄，且定義明確的任務，例如產生一段文字或一幅數位繪畫。而代理式人工智慧 (Agentic AI) 通常處理範圍更廣、步驟更複雜的目標，需要持續的決策和調整。
交叉與互補
儘管生成式人工智慧和代理式人工智慧存在差異，但它們並非相互排斥。事實上，它們通常能夠以強大的方式協同工作。例如，代理式人工智慧系統可以利用生成式人工智慧來提高溝通效率，或動態創建自訂內容。
以虛擬客服人員為例。代理式人工智慧負責即時交互，根據用戶輸入做出決策並引導對話。同時，生成式人工智慧組成，可以針對特定問題提供細緻的個人化答案。
這種協同作用在機器人等領域也顯而易見。想像一下，一位同時配備生成式人工智慧和代理式人工智慧的機器人廚師。生成式人工智慧可以根據使用者偏好和現有食材設計新的食譜，而代理式人工智慧則負責實際的烹飪過程，確保一切都完美無缺。
理解這些差異為何重要
隨著人工智慧越來越融入我們的生活，了解其各種形式至關重要。生成式人工智慧和代理式人工智慧服務於不同的目的，並帶來各自的優勢和挑戰。認識到這些細微差異，可以幫助企業和個人，就如何有效利用人工智慧做出明智的決策。
對於企業而言，這些知識對於策略規劃非常重要。你需要人工智慧來創造引人入勝的行銷內容嗎？生成式人工智慧是你的首選。你需要人工智慧來自動化複雜的流程或管理任務嗎？代理式人工智慧就是答案。了解哪種類型的人工智慧符合你的需求可以節省時間、金錢和資源。
了解這些差異可以幫助社會，應對人工智慧帶來的倫理、社會和經濟影響。從工作流失到資料隱私，人工智慧的興起，帶來了需要深思熟慮和採取行動的挑戰。在設計和佈署人工智慧系統時，自主性界限和目標一致性尤其重要。透過明確定義自主性的界限，並確保人工智慧目標與人類價值觀一致，我們能夠負責任地、有效地應對這些挑戰。
生成式人工智慧和代理式人工智慧的未來
隨著這兩種類型的人工智慧不斷發展和改進，生成式人工智慧和代理式人工智慧之間的界線將進一步模糊。科技的進步可以催生出無縫整合創造與行動的系統，將兩者的優勢完美結合。想像一下，一個不僅能產生創新想法，還能自主執行的人工智慧 —— 它將徹底改變從醫療保健到製造業等各行業的格局。
但伴隨這種潛力而來的是責任。我們必須確保這些技術的發展和佈署符合倫理道德，並保持透明度和問責制。透過理解生成型人工智慧和代理型人工智慧之間的差異，我們可以更好地理解它們各自的優勢，並努力創造一個人工智慧，以有意義且變革性的方式，服務人類的未來。
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