生成式AI面試考題 掌握這10題容易脫穎而出

編譯／夏洛特

隨著生成式人工智慧（AI）技術逐漸成熟，電腦產生藝術、生成資訊和模擬人類行為的方式都發生了變革，越來越多企業將生成式AI應用於工作流程中，使該領域的專業人才需求激增，而對於求職者來說，更是有十大關鍵問題，需要在生成式AI面試中多加關注，只要掌握這些關鍵的生成式AI面試問題和答案，就能夠幫助大家在面試中脫穎而出。

什麼是生成式AI？

生成式AI是一種利用生成模型來創建文本、圖像、影片或其他數據類型的技術，通常依據指令生成結果。據預測，到2024年，生成式AI市場價值將達到360.6億美元，這類模型透過學習訓練數據中的結構與模式，產生具相同特徵的新數據。

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生成式AI對社會影響

生成式AI為藝術、娛樂、醫療保健、金融和教育等多個行業帶來了潛在益處，然而，它也引發了如工作取代、隱私侵犯及倫理問題等需被妥善處理的社會議題。

人類創造力與AI的聯繫

儘管生成式AI展現了極大的創造潛力，但它無法完全複製人類的思維過程及直覺式決策。目前有92%的《財星》世界500強企業在使用生成式AI，同時人工與機器的合作，也有望帶來創新的解決方案與突破。

什麼是對抗性攻擊？

對抗性攻擊利用生成式AI系統的漏洞來干擾其運作，攻擊者透過添加擾動等手段來影響預測結果，或是破壞系統的完整性。

生成對抗網路如何推動AI進步

生成對抗網路（GANs）是生成式AI中最具創新性的概念之一，GAN由生成器與判別器兩部分組成，生成器創造數據，而判別器則判斷數據真偽，透過這樣的對抗訓練來提升生成內容的品質。

遷移學習如何推動AI進步

在生成式AI領域中，遷移學習可將已訓練的模型或資訊從一個領域應用到另一個領域，縮短訓練時間並提升模型的一般化能力。

生成式AI面臨的倫理問題

生成式AI能夠自動生成內容，這使得它面臨了一系列倫理挑戰，需要妥善處理這些問題，才能確保生成式AI的負責任應用。

AI在訓練過程中遇到的主要挑戰

生成式AI在模型訓練過程中面臨的主要問題包括數據品質不佳、倫理困境以及巨大的計算資源需求等挑戰。

AI如何推動醫療行業的變革

生成式AI在醫療行業中的應用潛力巨大，例如加速藥物研發、提高醫學影像品質等，使它有望徹底改變醫療行業。

評估生成式AI的關鍵組成部分

面試問題也可能涉及如何評估生成式AI輸出，對此，理解評估生成式AI結果所需的關鍵要素將是必不可少。

參考資料：Analytics Insight

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