生成式AI 是什麼？分辨式AI 又是什麼？生成式AI和分析式AI 的差異與應用

文／顧問 Aaron

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五分鐘帶企業成長

近年來生成式人工智慧（Generative AI）在圖像、文字、語音等領域快速崛起，引發各界對AI

技術應用的高度關注。然而，生成式AI 與分辨式AI 有哪些本質差異？又該如何選擇應用

場景？本文將帶你深入了解生成式AI 與分析式AI 的定義、運作邏輯與實際應用差異，幫

助企業正確掌握AI 的趨勢與策略選型。

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生成式AI 與分辨識AI 是人工智慧領域的兩大技術分支，前者專注於創造新內容，後者則

擅長分析與判斷。

生成式AI：創造新內容的技術

生成式AI 的核心目標是「創造」。它透過學習大量數據，生成全新的內容，包括文字、圖

像、音樂和影片等。這類技術的背後通常是深度學習模型，如生成對抗網絡（GAN）或大型

語言模型（如OpenAI 的GPT 系列）。

• 應用場景：

  1. 內容創作：生成式AI 可用於撰寫文章、創建行銷文案或生成社群貼文（如 ChatGPT 的應用）。

  2. 設計輔助：用於生成產品設計草圖、廣告圖像或創意概念（如 DALL·E、MidJourney）。

  3. 虛擬角色與對話：在遊戲或虛擬助理中創建擬人化角色，提升用戶互動體驗

分辨識AI：分析與分類數據的專家

分辨識AI 的核心目標是「區分」或「判斷」。它基於輸入數據進行分類、預測或決策，常

用於圖像辨識、語音識別和行為預測。這類技術的基礎是監督式學習模型，如卷積神經網絡

（CNN）或遞歸神經網絡（RNN）。

• 應用場景：

  1. 圖像辨識： 用於醫療影像診斷、人臉識別或交通監控

  2. 語音識別： 應用於語音助理（如Siri 或Google Assistant）或客服系統

  3. 行為預測： 分析用戶操作數據，用於詐欺檢測、客戶需求預測或推薦系統

生成式AI 與分辨識AI 的關鍵差異

比較項目	生成式 AI	分辨識AI
核心功能	創建新內容	分析並分類現有數據
技術基礎	生成對抗網絡（GAN）、大型語言模型	卷積神經網絡（CNN）、監督式學習
應用領域	內容生成、設計輔助、虛擬角色	數據分析、行為預測、分類

儘管兩者的技術目標不同，但它們可以互補使用。例如，生成式AI 可用於生成模擬數據，

分辨識AI 則可分析這些數據以進行更精準的決策。

Salesforce Agentforce：結合AI 技術的智能解決方案

在企業數位轉型的浪潮中，Salesforce 推出的Agentforce 成為一個結合生成式AI 與分辨識

AI 的智能平台。Agentforce 專為客戶服務與銷售團隊設計，能夠有效提升業務效率並改善

客戶體驗。

Agentforce 核心功能：

1. 智能回應生成： 基於生成式AI，Agentforce 能快速生成高質量的客戶回應，縮短處理時間，提升客戶滿意度。

2. 客戶需求辨識： 利用分辨識AI 分析客戶歷史數據，精準預測客戶需求，提供個性化建議。

3. 自動化數據處理： Agentforce 可自動分類和分配客戶查詢，確保問題快速交由適合的團隊處理。

產業應用案例：零售業的智能客服系統

在零售業中，Agentforce 幫助某大型電商平台優化客戶服務體驗。透過生成式AI，該平台能快速生成針對常見問題的標準化回應，縮短客戶等待時間；同時，分辨識AI 分析客戶購物歷史，提供個性化的商品推薦，成功提升了客戶滿意度與銷售轉化率。

生成式AI 與分辨識AI 作為AI 技術的兩大分支，各自在創造與分析方面展現了強大的能力。Salesforce Agentforce 則將這兩者結合，為企業提供靈活且高效的解決方案，幫助企業在數位化轉型中脫穎而出。

未來，隨著AI 技術的不斷進步，生成式AI 與分辨識AI 的應用範圍將更加廣泛，並在更多領域發揮不可或缺的作用。

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