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具清華特色
課程要項
濟濟一堂
高速列車取得車票不難
AI 快速發展方興未艾，甚至可以如火如荼形容，去年的諾貝爾物理獎與化學獎得主都有 AI 專家， 物理獎得主 Jeffrey Hinton 有「AI 教父」的稱號，他與另一位得獎人共同因為「透過人工神經網路實現機器學習的基礎發現和發明」，並由於機器學習對物理研究大有幫助而得獎，雖然讓 Hinton 聲名大噪的是影像辨識在 2016年勝過人類的能力。
在化學獎方面，兩位 AI 專家是因「預測蛋白質結構」而得獎，他們能根據胺基酸序列來預測蛋白質結構。蛋白質的胺基酸序列以長串連接在一起，折疊起來形成三維結構，這對蛋白質的功能至關重要。兩位得獎人提出了一個名為「阿爾法折疊2」（AlphaFold2）的 AI 模型。他們使用該模型預測出近兩億個蛋白質的三維結構，自從有了這項突破，已經有 190個國家超過 200萬人使用阿爾法折疊2。
獲獎者的工作在如天文、氣象、環境汙染防治、藥物放送等廣泛領域中已經帶來了很大的效益，而他們不約而同的提到使用人工神經網絡，可用以開發新材料。
在談發展前景時，如果回頭看這波AI 浪潮的時間順序，可能可以由 2017年 4月李開復先生出版的「人工智慧來了」看出端倪，當時社會上已充滿對 AI討論與憧憬，本人有緣建議國內的頂尖科技智庫「中技社」致力於 AI的探討，因而於 2018-2024年辦理了七場大型研討會，包括
「AI對科技經濟社會政治暨產業之挑戰及影響」(2018.2.22)，
「AI時代社科文教之變革與創新思維」(2019.3.13)，
「AI 智能應用對日常生活之翻轉與創新」(2019.8.23)，
「AI倫理治理與醫療防疫」(2020.10.16)，
「AI在教育領域應用」 (2022.9.7)，
「AI智慧製造與數位轉型」 (2023.3.30)，
「AI在服務領域應用」 (2024.3.27)，
會後並各出版一本研究報告。同時在 2023年與 2024年分別進行「AI教師培育及教材教法」以及「AI跨域教師培育示範與教學資源共享之實踐」探討，並出版研究報告，將研討結果與建議提供政府機構與民間單位做決策參考。每項研討，常會辦理幾次較小型的座談會。另外舉辦三場次每次兩天「國中 AI教師培育營」 (新北、彰化、南投) ，參訪 AI 展示中心 (東海、逢甲、亞洲、中華、敏實) 以及舉辦六次「大專院校AI 創意競賽」，包括:
AI與藝術、創新服務與教育 (2019年)，
AI與健康照護 (2020年)，
AI與農林漁牧 (2021年)，
AI與生活 (2022年)，
AI與教學 (2023年)，
AI與ESG (2024年)，
所以對 AI 科技發展與應用略有些了解。
AI 最簡單的定義是由人造機器或工具呈現，協助或取代人工的智慧或能力。2022年11月 30日，美國 OpenAI 公司，推出新型聊天機器人 ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) ，意為「預習式文本生成器」，資料庫部分來自維基百科，部分來自研究機構、分析師和詩人作品，能夠提供複雜、冗長甚至有趣的回應，由於其強大好用，佳評如潮，迅速席捲全球，主要的作用是讓 AI「飛入尋常百姓家」，人人得以上手，同時發展迅速而驚人，幾乎讓人目不暇給。
ChatGPT 的特點是根據提問「無所不答」，幾乎可以立即寫出幾百甚至上千字的文章，字句通順不說，而且有些相當有趣，另外主要功能為生成新數據、圖像、音樂與影訊等信息，具有非常廣泛的應用，在圖像生成方面，可生成逼真的圖像或多種風格和變形效果，在文字或語言生成方面，可用於自動寫作、翻譯、對話機器人等方面，甚至能由文字提問，短時間內即能生成長達兩分鐘的逼真或科幻影片。
本報告前半部將介紹個人於約兩年時間內使用生成式 AI的體驗，由生成式AI 的里程碑，逐一檢視其主要功能:
2022年11月30日: OpenAI 公司推出 ChatGPT，
2023年 3月 14日: OpenAI 公司推出 GPT-4，功能比ChatGPT更為強大，
2023年10月19日: GPT-4 開放生成式軟體繪圖的工具， Dall-e3，
2024年2月15日: OpenAI 推出 Sora，它能根據使用者輸入的文字描述，產生最長1分鐘的高畫質影片，當時 Sora 僅提供紅隊成員（錯誤訊息、仇恨內容和偏見等領域的領域專家）試用，讓他們以對抗性方式測試該模型，以免濫用，
2024年 3月13日: Figure AI 發布 Figure 01 人形機器人 (ChatGPT + Robot = Figure 01) ，在 OpenAI 模型的協助下，Figure 01現在可以跟人類進行完整對話，善於推理，並執行各種動作。由範例，可見Figure 01聽得懂人類指令並自主決策執行，
2024 年3月21日: Suno AI發布創作音樂 AI Suno v3，讓用戶免費創作長達兩分鐘的音樂，通過簡單的文字提示，甚至由一張圖，請其賦予音樂的感覺，使用戶能夠生成出原創歌曲，
2024年 5月13日: OpenAI 公司推出 GPT-4o，在多語言和視覺基準方面取得了最先進的結果，創下了音訊語音辨識和翻譯的新記錄。本身支援語音到語音，使得回應幾乎即時且無縫，
2024年12月9日: OpenAI正式向 ChatGPT Plus和 ChatGPT Pro使用者公開發布 Sora的試用版本，這些付費使用者可以開始使用 Sora，
2025年1月20日: 中國大陸 「深度求索」（DeepSeek）公司發布 Deepseek R1，有超高性價比，挑戰業界普遍認為由美國建立起的規則：以規模制勝，為追求更高的性能，算力只能不斷膨脹，參數數量呈現指數級增長，同時帶來了驚人的能源消耗和訓練成本。
在測試已開放而免費的 Deepseek V3能力時，曾請其 評析中國古典名作: 《岳陽樓記》、《前赤壁賦》、《滕王閣序》、《蘭亭集序》、《歸去來辭》等，西洋名作:《哈姆雷特》，名畫與雕塑: 達文西《蒙娜麗莎》，羅丹《沉思者》，音樂: 歌劇《唐懷瑟》（Tannhäuser）序曲等，另比較李白與杜甫、拜倫 (Byron) 與雪萊 (Shelley)、李白與莎士比亞等。
同時也請其闡釋與英譯清華校訓、為梅園故事寫歌詞與作古詩、作以數字入詩之五言與七言詩。發現其中文能力顯然較 GPT-4o 強。寫歌詞較到位，五言詩與七言詩皆押韻，在 1月 27日發布的 繪圖工具 Janus Pro 7b 評價不俗，但尚未搭載於Deepseek V3中開放使用。因此與 GPT-4o相較，各有千秋。
在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。
如果請 Deepseek 就「從AI運用談大學教育」為題發揮，主要內容有AI 在大學教育中的應用領域、技術驅動的教育創新、教育模式的變革、倫理與挑戰、未來趨勢與前沿探索以及結論與展望，並逐一條列大綱，考慮相當周全。
另有感於AI 的應用，在目前對人文科的學生衝擊最大，而報載人文科的學生對選修AI 課程，普遍興趣不大，因而思考開一門專為非理工科學生設計的AI 微課程，請 Deepseek 設計「生成式 AI 的應用」八小時微課程大綱，它羅列目標、課程特色外，大綱標目為:
第一小時：生成式 AI 初探，
第二小時：文字生成魔法，
第三小時：圖像生成奇想，
第四小時：音樂生成旋律，
第五小時：影片生成創意，
第六小時：生成式 AI 的倫理議題，
第七小時：生成式 AI 的未來趨勢，
第八小時：期末專案發表。
每標目下，有四、五項大綱，另附評量方式、期望成果，是一個很好的起點，也讓人領會其威力。
同時也請其闡釋與英譯清華校訓、為梅園故事寫歌詞與作古詩、作以數字入詩之五言與七言詩。發現其中文能力顯然較 GPT-4o 強。寫歌詞較到位，五言詩與七言詩皆押韻，在 1月 27日發布的 繪圖工具 Janus Pro 7b 評價不俗，但尚未搭載於Deepseek V3中開放使用。因此與 GPT-4o相較，各有千秋。
在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。
如果請 Deepseek 就「從AI運用談大學教育」為題發揮，主要內容有AI 在大學教育中的應用領域、技術驅動的教育創新、教育模式的變革、倫理與挑戰、未來趨勢與前沿探索以及結論與展望，並逐一條列大綱，考慮相當周全。
另有感於AI 的應用，在目前對人文科的學生衝擊最大，而報載人文科的學生對選修AI 課程，普遍興趣不大，因而思考開一門專為非理工科學生設計的AI 微課程，請 Deepseek 設計「生成式 AI 的應用」八小時微課程大綱，它羅列目標、課程特色外，大綱標目為:
第一小時：生成式 AI 初探，
第二小時：文字生成魔法，
第三小時：圖像生成奇想，
第四小時：音樂生成旋律，
第五小時：影片生成創意，
第六小時：生成式 AI 的倫理議題，
第七小時：生成式 AI 的未來趨勢，
第八小時：期末專案發表。
每標目下，有四、五項大綱，另附評量方式、期望成果，是一個很好的起點，也讓人領會其威力。
生成式 AI 不啻是是新一波的工業革命，有人比喻它為科技發展的高速列車，但取得車票並不困難，將其視為水電來用，是正確的看法。
總結生成式 AI應用廣泛，強大而好用，但必須要了解它的限制與可能的缺點，同時生成式 AI 只是 AI技術的一小部分，處於AI時代，不可不知。
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