生成式AI入門: 大型語言模型LLM推動人機協作革新: 語言建模、訓練微調、隱私風險、合成媒體、認知作戰、社交工程、人機關係 (1版)
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【簡介】
【掌握生成式 AI 與 LLM 的發展與應用】近年來,AI 已經成為社會關注的焦點,幾乎所有人都在討論它的強大影響力!生成式 AI、LLM、ChatGPT、OpenAI、Copilot、Gemini、DeepSeek… 這些科技術語鋪天蓋地而來,甚至美國各大企業相繼大規模裁員,顯然大事發生了,但究竟怎麼一回事?又是如何改變我們的世界?在這場生成式 AI 熱潮與搶購 NVIDIA(輝達) GPU 的 AI 軍備競賽中,我們亟需一本能夠深入淺出解釋複雜概念的書籍,幫助讀者理性認識這場技術革命的全貌。本書不需要數學基礎,也不用具備程式設計或人工智慧的知識。只要你對生成式 AI 如何影響世界感興趣,本書就是你進入這個領域的最佳指引。我們將解析大型語言模型(LLM)的運作原理,探索 LLM 如何塑造科技產業的未來,並剖析生成式 AI 在社會、經濟、法律與政治各領域帶來的機遇與風險。【全方位認清楚生成式 AI 的問題與爭議】你將學習如何在日常生活與工作中有效應用生成式 AI,同時也會了解其安全性與倫理挑戰,例如資料安全與隱私問題、合成媒體與著作權爭議、LLM 的偏見來源、人機關係帶起的孤獨流行病等當前重要議題。此外,還會談到即將到來的 AI Agent,以及將通用人工智慧(AGI)、優生學及超人類主義連結,藉由科技將人類進化為後人類的未來議題(雖然看起來科幻,但確實是有計畫地進行中)。生成式 AI 在認知作戰與惡意應用方面,包括深偽技術濫用以及詐騙成本降低,也對社會帶來重大的影響。此外,將藝術家、設計師、漫畫家、攝影師作品,以及程式碼與書籍內容等,在未經授權之下被用於訓練生成式模型,這一連串訴訟以及 "合理使用" 的範圍到底包括哪些的爭議,我們都會依據最新發展做分析。對於 LLM 與生成式 AI,許多人往往一開始就一頭栽進技術細節。而本書希望讓你站在制高點俯視這一切,幫助你建立對生成式 AI 的全面性理解,成為宏觀的理性思考者。因為,生成式 AI 不僅是一場技術革命,更是一場深刻影響未來的變革,而我們正參與其中。
本書特色:
●解析大型語言模型 LLM 的運作原理
●AI 軍備競賽下的大型語言模型發展
●將生成式 AI 融入工作與日常生活中
●在創新應用中兼顧安全性與倫理責任
●資料安全與隱私保護的政策與法規
●生成式媒體的應用範圍與著作權爭議
●聊天機器人偏見、群眾外包的心理創傷
●探索與聊天機器人良性互動之道
●北美、歐盟、中國對 AI 的監管狀況
●AGI、AI 的感知與意識、超人類主義、後人類
●LLM 生命週期對環境帶來的影響以及碳權問題
●LLM 開源或權重開源對社群帶來的影響
【目錄】
第 1 章 大型語言模型:展現 AI 實力
1.1 ChatGPT 與大型語言模型的崛起
1.2 自然語言處理的起源與演進
1.2.1 統計模型與機器學習的引入
1.2.2 神經網路與深度學習的崛起
1.3 大型語言模型(LLM)的誕生
1.3.1 注意力機制的誕生與應用
1.3.2 Transformer 架構帶來突破
1.3.3 從 Transformer 到 GPT
1.3.4 NLP 發展的重要時間點
1.4 LLMs 有哪些應用?
1.4.1 語言建模
1.4.2 程式碼生成
1.4.3 內容生成
1.4.4 邏輯推理
1.4.5 其它各種應用
1.5 LLMs 有哪些不足之處?
1.5.1 訓練資料與偏見
1.5.2 控制 LLMs 輸出正確性的困難
1.5.3 LLMs 的永續性
1.6 重要 LLM 的發展歷程
1.6.1 OpenAI 的 ChatGPT
1.6.2 Google 的 Bard / LaMDA / PaLM / Gemini
1.6.3 微軟的 Bing AI / Copilot
1.6.4 Meta 的 LLaMA 與史丹佛的 Alpaca
1.6.5 橫空出世的 DeepSeek
1.7 總結第 2 章 訓練大型語言模型(LLMs)
2.1 如何訓練 LLMs
2.1.1 從開放網路搜集資料
2.1.2 認識自迴歸模型與雙向模型
2.1.3 微調 LLMs
2.2 出人意料的 LLMs 突現特性
2.2.1 LLMs 的零樣本與少樣本學習能力
2.2.2 突現現象:是錯覺還是新能力?
2.3 大量訓練資料背後的難題
2.3.1 把偏見編碼進模型中
2.3.2 敏感資料
2.4 總結第 3 章 LLMs 的隱私風險與法規應對
3.1 改善 LLMs 生成結果安全性的方法
3.1.1 後處理偵測
3.1.2 內容過濾、條件式預訓練
3.1.3 基於人類回饋的強化式學習(RLHF)
3.1.4 基於 AI 回饋的強化式學習(RLAIF)
3.2 使用者隱私與商用風險
3.2.1 無意間造成的資訊洩漏
3.2.2 與聊天機器人互動的建議
3.3 資料保護的政策與法規
3.3.1 國際標準與資料保護法
3.3.2 聊天機器人符合 GDPR 嗎?
3.3.3 美國校園中的隱私權管制
3.3.4 企業政策
3.4 總結第 4 章 合成媒體創作與著作權爭議
4.1 深偽技術與合成媒體的崛起
4.1.1 創造合成媒體的常用技術
4.1.2 合成媒體的功與過
4.1.3 合成媒體的偵測技術與應對策略
4.2 以生成式 AI 翻轉創作過程
4.2.1 行銷上的應用
4.2.2 藝術創作
4.3 LLM 時代的著作權與訴訟案件
4.3.1 合理使用的概念與四大要素
4.3.2 LLM 企業面臨的法律訴訟
4.3.3 網路資料的使用與授權
4.4 總結第5 章 LLMs 的濫用與對抗式攻擊
5.1 資訊安全與社交工程
5.1.1 生成式 AI 的雙面性
5.1.2 魚叉式釣魚攻擊的進化
5.1.3 ChatGPT 對釣魚與惡意程式的影響
5.1.4 程式碼即服務的資安威脅
5.1.5 資料下毒:模型訓練的隱藏威脅
5.1.6 提示詞注入與越獄攻擊
5.1.7 面對生成式 AI 威脅的解決之道
5.2 資訊失序:對抗性敘事
5.2.1 認知作戰的範疇與定義
5.2.2 生成式AI 的潛在濫用
5.2.3 深偽技術與政治戰
5.2.4 對抗性敘事的監管挑戰
5.2.5 建立全球性對策機構
5.3 政治偏見與競選活動
5.3.1 聊天機器人的政治立場
5.3.2 偏見的來源與中立挑戰
5.3.3 LLMs 對選舉的潛在影響
5.3.4 馬斯克對 AI 的批評與探索
5.4 AI 幻覺的成因與改善方法
5.4.1 LLMs 的運作方法所導致
5.4.2 知識圖譜與 LLMs 內隱知識
5.4.3 改善幻覺的策略
5.5 專業領域中的濫用
5.5.1 律師濫用的案例
5.5.2 賺錢建議的魅力與濫用隱憂
5.5.3 醫療領域的成就與局限
5.5.4 投資顧問的挑戰與監管問題
5.5.5 生成式 AI 的倫理與責任
5.5.6 使用者與開發者的共同責任
5.6 總結第 6 章 善用 AI 工具提高生產力
6.1 在醫療、法律、金融等專業領域中運用
6.1.1 協助醫師處理行政作業、提高與病人互動品質
6.1.2 在法律案件研究、證據開示和文書上的應用
6.1.3 為金融投資與銀行客服加持
6.1.4 與 LLMs 共同創作
6.2 AI 程式設計輔助工具
6.2.1 自動撰寫程式碼說明
6.2.2 自動撰寫正規表達式
6.2.3 AI 程式助手 vs. 程式討論平台
6.3 工作與生活中的應用
6.3.1 學習方式的改變
6.3.2 重新定義購物體驗
6.3.3 AI 代理能與環境互動並靈活調整
6.3.4 代理化 LLMs:拓展 AI 的應用潛力
6.3.5 善用聊天機器人設計個人化計畫
6.3.6 從行政工作到未來內容生態的變革
6.4 生成式 AI 在教育中的足跡
6.4.1 教育工作者對 ChatGPT 的正反面態度
6.4.2 引入 AI 科技對學習的好處
6.5 偵測 AI 生成文本
6.5.1 離群值偵測技術
6.5.2 用 DetectGPT 檢測機率曲率
6.5.3 分類器偵測技術
6.5.4 文字浮水印技術
6.6 LLM 對工作和經濟的影響
6.6.1 正面的觀點
6.6.2 負面的觀點
6.6.3 生成式 AI 對就業的影響
6.7 總結第 7 章 與聊天機器人建立人機連結
7.1 以社交互動為目的的聊天機器人
7.1.1 從情感陪伴到倫理爭議
7.1.2 人機情感連結的商業化應用
7.2 向聊天機器人尋求陪伴的原因
7.2.1 孤獨流行病
7.2.2 情感依附理論與聊天機器人
7.3 人機關係的好與壞
7.3.1 基於規則 AI 聊天機器人的優勢
7.3.2 從社會滲透論看人機關係
7.3.3 人機關係的商業化與社會影響
7.3.4 性別觀念影響對話式 AI 技術開發
7.4 探索與聊天機器人良性互動之道
7.4.1 避免一味追求互動的榨取式科技、欺騙性設計
7.4.2 朝負責任科技方向轉型
7.4.3 Character.AI 平台的用戶行為
7.4.4 開發商的道德責任與技術手段
7.5 總結第 8 章 生成式 AI 的未來發展與監管方向
8.1 自然語言成為與電腦溝通的介面
8.2 AI Agents(代理)將解鎖更多可能性
8.3 客製化個人助理
8.4 從倫理角度看 AI 監管
8.4.1 北美的監管狀況
8.4.2 歐盟的監管狀況
8.4.3 中國的監管狀況
8.4.4 企業自律
8.5 邁向全球 AI 治理架構
8.6 總結第 9 章 拓展視野:AGI、AI 意識、環境影響、開源 LLM
9.1 通用人工智慧 AGI
9.1.1 AGI 是什麼?
9.1.2 山姆.阿特曼對 AGI 的願景
9.1.3 優生學、超人類主義、後人類
9.1.4 長期主義對 AGI 的憂慮
9.2 AI 的感知與意識
9.2.1 感知與意識是什麼?
9.2.2 意識從哪裡產生?
9.2.3 意識思考與後設認知
9.2.4 AI 意識的研究持續進行
9.3 LLM 對環境的影響
9.3.1 從硬體生產到運算需求的全面影響
9.3.2 生成式 AI 的環境成本與碳足跡報告
9.4 改變 LLM 生態的開源社群
9.4.1 LlaMA 洩漏權重,促進開源 LLM 快速發展
9.4.2 DeepSeek-R1 權重開源,打破美國技術壟斷
9.4.3 開源與封閉 LLM 的優缺點
9.4.4 如何為開源社群盡一份心力
9.5 總結
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道德實義---《道德經》與人類認知封印(簡體書) (1版)
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【簡介】
從未讀過《道德經》而又想讀的讀者遇到這本書最有福,雖讀之平淡如水,然而絕對會受益無窮。博學多聞之人讀這本書,會覺得這是用佛學解釋《道德經》,是一種學問方法,無咎無譽。研究過《道德經》的人讀此書,或有危險;對經的理解,可能會轉爲惱怒,乃至堪比受鞭刑。本書主講如實或叫實事求是。其緣乃供養明心見性者,或爲諸善根結善緣。
這個世界僅僅是由信息和能量構成的。那信息和能量背後又會是什么樣的决定力量呢?本書就簡要借講解先聖的《道德經》實義,對决定法界一切的“道——不確定性”和“德——相對確定性”做一簡介。僅如以手指月,賞月還須自行。
這本書借《道德經》講述中華文明的“中——如實”義。中華,乃遵循實事求是地開敷之義,如實知,如實行——如實相應、實事求是乃中華民族身心奉行的基本原則。無論外來文化侵占中國社會多久,終歸必被中華的實事求是文明所消化與排泄。大道——不確定性;中華文明的實事求是,乃人類文明發展的必由之路。
【目錄】
前言 1
道經 1
第一章 1
第二章 5
第三章 9
第四章 13
第五章 15
第六章 18
第七章 19
第八章 22
第九章 24
第十章 26
第十一章 30
第十二章 31
第十三章 33
第十四章 36
第十五章 41
第十六章 45
第十七章 49
第十八章 53
第十九章 55
第二十章 57
第二十一章 62
第二十二章 65
第二十三章 68
第二十四章 71
第二十五章 73
第二十六章 76
第二十七章 78
第二十八章 80
第二十九章 84
第三十章 87
第三十一章 90
第三十二章 94
第三十三章 98
第三十四章 100
第三十五章 102
第三十六章 104
第三十七章 106
德經 109
第三十八章 109
第三十九章 115
第四十章 119
第四十一章 120
第四十二章 124
第四十三章 128
第四十四章 129
第四十五章 131
第四十六章 135
第四十七章 137
第四十八章 139
第四十九章 141
第五十章 145
第五十一章 148
第五十二章 150
第五十三章 153
第五十四章 155
第五十五章 157
第五十六章 159
第五十七章 162
第五十八章 166
第五十九章 169
第六十章 172
第六十一章 173
第六十二章 176
第六十三章 179
第六十四章 182
第六十五章 186
第六十六章 189
第六十七章 191
第六十八章 196
第六十九章 197
第七十章 200
第七十一章 203
第七十二章 204
第七十三章 206
第七十四章 209
第七十五章 211
第七十六章 212
第七十七章 214
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第七十九章 217
第八十章 219
第八十一章 222
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1. 24節氣代表國產花卉與維護管理方式介紹
2. 園藝療育與國產花卉手作方案操作步驟
3. 24節氣園藝療育手作方案認知促進效益說明
【目錄】
第一章 認識失智症
人口老化與失智症
什麼是失智症
失智症的主要症狀
失智症的分類
失智症的病程
失智症的治療
第二章 園藝療育與認知促進
什麼是園藝療育
園藝療育發展現況
園藝療育與失智症認知促進
第三章 節氣國產花卉園藝療育方案
立春 2月上旬 洋桔梗
雨水 2月下旬 玫瑰
驚蟄 3月上旬 蝴蝶蘭
春分 3月下旬 海芋
清明 4月上旬 菊花
穀雨 4月下旬 矮牽牛
立夏 5月上旬 康乃馨
小滿 5月下旬 石竹
芒種 6月上旬 繡球花
夏至 6月下旬 仙人掌
小暑 7月上旬 馬拉巴栗
大暑 7月下旬 美鐵芋
立秋 8月上旬 非洲菊
處暑 8月下旬 火鶴花
白露 9月上旬 宿根滿天星
秋分 9月下旬 文心蘭
寒露 10月上旬 晚香玉
霜降 10月下旬 星辰花
立冬 11月上旬 百合
小雪 11月下旬 唐菖蒲
大雪 12月上旬 長壽花
冬至 12月下旬 千日紅
小寒 1月上旬 大花蕙蘭
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