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

扭曲的正義：檢察官面對的殘酷真相，走向崩潰的檢警與媒體 (1版)

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【簡介】 檢察官依法行事，竟會成為罪人？ 我們的社會，究竟生了什麼病？ 這是一本寫來改變社會的書，因為一切再不改變，也許就來不及了 披露檢察官、警察、媒體最真實的面貌 ★是什麼樣的體系，讓一個懷抱熱血的檢察官，選擇出走？ ★是什麼樣的問題，讓警察疲於追求績效，不惜違法？ ★是什麼樣的問題，讓媒體成為官方與個人形象的宣傳管道？ 說到檢察官，你第一個想到的是什麼？ 是「奶嘴檢察官」、「恐龍法官」、「司法不公」，還是判決總是「脫離現實」、不符民意，老是引來輿論撻伐？ 然而在群情激憤、擁護眾人認定的「正義」之前，我們該深思的，是以片面資訊做出判斷真的好嗎？我們對這些問題的了解，真的足夠嗎？ 檢察官的工作貫穿偵查、公訴到執行的整體刑事訴訟程序。他們因執掌職務的複雜、多面相而不容易為外人了解，總是顯得神祕。 有部分人以為檢察官是一群不問世事，成天坐在辦公桌前用筆辦案的文書柯南，但真實的檢察官要做得遠遠不只如此，他們要寫起訴書、要判斷證據是否可信、擬定偵查計畫、指揮警察辦案、檢視屍體、上法庭……他們是所有案件的守門員，是在司法程序中，最了解前因後果、參與最深的一群人。透過他們，我們得以了解一個案件的始末；透過他們，我們得以看到司法實務最晦暗、迫切的結構性問題。 《扭曲的正義》作者吳忻穎，是一位前檢察官。在本該實現刑事正義的檢察體系中磨滅了希望，最後失望出走。她回望過去任檢察官的實際經驗與觀察，深刻剖析了檢察體系、警察體系、媒體的重大問題，有系統地暴露三方之間如何往來、影響視聽。 她大膽寫出了司法與警察體系內、外亂象，暴露我們的社會其實正面臨極其嚴重的法治問題，而這影響了每一個人。全書內容分三部分： •第一部　搖搖欲墜的檢察體系 對外，檢察官要面對濫用司法、癱瘓地檢署的民眾；對內，則要忍受資源長期不足、過勞，以及畸形的升官文化。為了增加結案數、往上爬、上新聞曝光，竟有人睜一隻眼閉一隻眼，任由記者取得偵查不公開資料、容忍警察違法情事，且覺得這一切都是為了維持「良好關係」，很正常。 我們的檢察體系，竟是如此搖搖欲墜。 •第二部　崩潰中的警察體系 高層為鞏固民意、做形象、做政績，設立諸多額外要達到的績效標準，壓迫著基層員警，使得多數人疲於奔命，部分人則為了交出漂亮的數字、達標、要功　獎而選擇性辦案，甚至無中生有「製造」假案件、向檢察官騙取拘票與搜索票。 犧牲合法程序與警察尊嚴，換取治安「良好」的統計數字和一支支嘉獎、超標的達成率，這一切，值得嗎？ •第三部　媒體幻象 細說媒體如何為了點閱率、為求獨家，犧牲「第四權」的自尊，不惜報導錯誤、偏頗，在案情未明朗前繪聲繪影指涉真相，煽動輿論錯誤判斷，甚至為了維護與檢警的關係，成為檢警官方或特定個人事業鋪路的宣傳管道。 在資訊速食、不問查核與事實，人人都彷彿鍵盤法官的年代裡，我們看到的「真相」真的是真相嗎？ 在檢察體系、警察體系、媒體三方的相互運作中，不知不覺中，我們支持、叫好的，也許已經成了「魔鬼」。 檢警、媒體的混亂，反映的是整個社會對正義的扭曲想像。身在其中的我們，可曾注意？當中的錯誤與誤解，又有多深？ 【目錄】 推薦序1 墮落者的翻轉　李茂生 推薦序2 扭曲的正義──浮沉於體制與人性　王皇玉 各界推薦 序 我已經不是檢察官了 手機二十四小時待命的三年又九個月 決意出走 未完成的課題 •檢察官執掌概說 •圖解（一）　檢察體系與警察體系關係圖 •圖解（二）　檢察官的工作 第一部　搖搖欲墜的檢察體系 第一章　真實的檢察官（一）：邊過勞邊追求理想的低CP職業 值班時薪不如一個雞腿便當 通宵達旦的地檢署 離島檢察官的「生活」 檢察官的CP值 第二章　真實的檢察官（二）：要錢沒錢，要人沒人 廉價的成本，精緻的期待 地檢署很窮，真的很窮 巧婦難為無米之炊 第三章　真實的檢察官（三）：屍體腐敗的氣味是法定的使命 相驗 溫柔的堅定 退潮後，他的故事 　你是怎麼被海潮帶回來的？ 　填補空白的人生 民意＋民代＝關說？ 　伸進司法的民意之手 　外國駐臺辦事處代表親臨相驗現場 　就是要俗又大碗 第四章　來去地檢署亂鬧 檢察官，幫我要債！ 檢察官，我的車呢？ 告天告地，告檢察官 地檢署他家後院 　司法VIP傳奇 VIP（一）──熱愛上地檢署訓話的老師 VIP（二）──我博士捏，急急如律令！ VIP（三）──預知未來的犯罪 VIP（四）──超自然力量的信徒 　無法可治 第五章　要升官，首先要忘記信念 人人都該升主任？ 服侍警政高官與媒體 升官圖 黑函、暗箭齊發的宮鬥大戲 升官上位的人 高層就是愛作秀 「人」才是根本 第二部　崩潰中的警察體系 第六章　群鴿亂舞 鴿就是鴿，不要叫我進化 歪鴿是怎麼歪的？ 第七章　偉大的專案，盛大的績效 到底是在做專案還是集點換贈品？ 專案造出來的孩子──「騙票」 　「騙票」是什麼？ 　斬手專案「騙票」三大招 　盛產「騙票」的轄區 　我辦過的「騙票」 第八章　和諧又美好的檢警關係 什麼是檢警關係？ 是誰扭曲了檢警關係？ 不要再說「誰挺誰，誰一定要挺誰」 「小鴿」的第一張搜索票 我們真的那麼絕望嗎？ 第三部　媒體幻象 第九章　失控的第四權 曲解現實的洪荒之力 包著虛假糖衣的毒 第十章　跨越倫理界線 來去自如的司法記者 偵查不公開是什麼？ 我們習以為常的偵查大公開 媒體大秀場（一）──帥哥、美女，真吸睛 媒體大秀場（二）──冒險衝鋒、按讚換嘉獎 尾聲　當正義被扭曲時，我們能做什麼？ 後記　未完成的作業，由他者來補足 參考資料