這篇文章是寫給自己和長大後的孩子看的，研究時間有限，內容尚粗淺，若有寫錯的部分歡迎指教。
生成式AI（Generative artificial intelligence，Gene AI）在台灣從2023年爆紅，生成式AI是人工智慧（Artificial intelligence，AI）的其中一種，簡單來說是以文字、音訊、圖像或影片的形式產生新內容的AI。生成式AI之所以能爆紅有幾個原因:
第一，2016年為台灣人工智慧（Artificial intelligence，AI）元年，當時美國AI相關產品、硬體、軟體等市場規模已超過80億美元，紐約時報評價AI已經到達一個熱潮。隨著運算處理需求呈現指數成長，CPU原本要做的多功處理，導致算力通膨的問題，透過分給GPU執行，就能加速各種運算任務，生成式AI需要大量平行運算，於是，在硬體突飛猛進、平行運算成熟的狀況下，漸漸促成生成式AI的成熟。
第二，2016年還有一個很有名的詞叫大數據（Big data），大數據之所以盛行，是因為當時全世界的資料量已經累積到一定量，足夠成熟的情況下，就可以根據這些海量資料進行分析與預測。當時的大數據我個人認為偏向分辨式人工智慧（Discriminative AI）或者是資料科學（Data science），資料科學結合統計方法和技術，從資料中分析意義；分辨式AI需要有標注標籤的資料供電腦「分辨」，此類型很經典的算法像是支援向量機（SVM）、決策樹（Decision Tree）、邏輯迴歸（Logistic Regression）等，這種算法適用於經濟、醫學研究、新藥研發、消費者研究等領域。我研究所的時候學過，真的很難= = 不知道我在講什麼的小白可以去看一部電影《魔球》（Moneyball ）。操作大數據必須要了解各種算法背後的數學原理，這樣當你拿到一堆資料時，才能判斷這份資料適合哪幾種算法，運用何種算法能最精準，算出來的結果要如何解讀。正因為大數據不簡單，學起來有一定門檻，雖然大家都在吵大數據多厲害，但卻沒有真正紅起來，直到生成式AI的到來，AI似乎才開始進入大眾視野，成為全民運動。
第三，2016年到2024年這八年來，電腦運算速度快了一千倍。電腦做四則運算的浮點數，浮點指的是帶有小數的數值，浮點運算就是小數點的四則運算。
正因為這些原因，造就了生成式AI的紅火，也因此現在AI人才非常稀缺。AI只是電腦科學（CS）裡面的其中一部份，AI當中還有很多分支細項，例如機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning），這兩者也是基於GPU的成熟才能更前進一步。與室內設計相關，甚至說會衝擊整體設計產業的就是生成式AI，其中，電腦視覺（Computer vision，CV）是最重要的。注意，我說的設計產業泛指所有設計相關產業，平面、廣告、服裝、景觀、建築等。
在電腦科學領域內研究電腦視覺（Computer vision，CV）領域的教授，100人裡大概只有10個在研究，電腦視覺裡面專門研究2D轉3D的，可能只剩2~3人。大一時，建築系系主任就說她們班畢業後從事建築相關領域的只有10%，而真正從事建築設計相關的又只剩10%，這不就代表100個學生裡只有一個是當建築師之類的嗎= = 我是覺得有點誇大，但其實它代表一個訊息，就是當時建築師這樣的人才很稀缺。反過頭來看，這也代表電腦視覺這個領域目前人才很稀缺，專攻這塊大有可為，因為未來不管是數位孿生（Digital Twin）、元宇宙（metaverse），電腦視覺領域都是會繼續火紅的領域。
我現在在學易經，從易經的角度來看，2024年開始進入為期20年的下元九運，又稱九紫離火運，離為火，離宮掌管眼睛，在代表人們喜歡看虛幻、美麗的事物，用眼會比較多，人們更重視精神領域，因此在2024年到2043年間，電腦視覺是不可能會退燒的，這也意味著，只要電腦視覺繼續紅火，就會對設計相關產業造成巨大的衝擊，是非常非常非常巨大的衝擊 !!! 因為設計工作者每天在做的工作，就是電腦視覺，所以，我是不是該轉行了?!XDD
設計界會因為生成式AI大量失業，甚至未來的業主會越來越不願意付高昂設計費，設計師生存不下去就會開始降價，到最後會有一波轉行朝，反觀科技公司越賺越多，相關產業的工程師一樣是百萬年薪，喔不對，未來可能是千萬年薪，這都是可預見的，所以，如果你家有國、高中的小孩，不要讓小孩讀設計系了，除非他真的很有興趣又有天分，因為身處在業界，我自己看了都很害怕，都在想著狡兔要有三窟，不要再說設計師賺很多，現在的設計師，除了頭部與網紅設計師賺很多，其他真的沒有! 這樣說吧! 我爸媽的老師那一輩的設計師，年薪千萬不是問題，那些人剛好站在風口上，聽前輩說，當時有幾年室內設計師和建築師考試，國家開放爆量錄取名額，就是因為市場上從業人員太少，所以國家放寬錄取名額，就算你是豬，站在風口都能飛就是這個道理! 我爸媽那一輩的設計師，年薪百萬也不是問題，基本都能過上不錯的日子，養兩三個小孩很容易；到我這一代的設計師，面對的已經不再是同行的競爭，而是世界級的科技公司，他們的科技研究一下子就能打趴九成以上的設計師，養一個小孩都吃力。你說，難道設計師真的就沒活路了嗎? 有機會的話，我再寫一篇文章好了(給自己挖坑><)
我們來看一下Statista這家公司2016年做的報告 The Future Of A.I.，這篇研究預測了2016~2025年間，「靜態圖像識別、分類和標記」累計收入將超過 80 億美元、「演算法交易策略性能改進」75 億美元、「高效、可擴展的病患數據處理」74 億美元。Statista在2024年7月做的另一份報告 Generative artificial intelligence (AI) revenue worldwide from 2020 with forecast until 2032，預測生成式AI的市場預計將大幅成長，2020 年的110 億美元成長到2024 年近1,280 億美元，直到2032 年將超過1.3 兆美元的爆炸性成長。
看完這報告，你說我能不害怕嗎? 目前室內設計師可以使用的生成式AI有哪些? 我聽了前輩演講與自己整理如下，整理完後發現，這些對於現在台灣多數室內設計公司還是有很大的進入門檻，以我家公司還說，現階段就不可能採用，原因有機會我再另外寫一篇文章(又挖坑給自己XD)。這些生成式AI目前只適用在提案階段，也就是跟各戶做簡報的階段，畫施工圖的部分還是要設計師自己畫，如果未來能夠一鍵生成施工圖，那真的就是設計師完全失業的時候了，這時候就要看公會給不給力，政府保不保護，懂我意思的就懂~
好用生成式AI提案五工具:
1.用Chat GPT生成文字內容
確認客戶的需求與痛點，定義問題；接著蒐集資料、案例、照片圖檔；然後下指令(prompt)給Chat GPT，要求其生成相關的內容；最後，等待文字生成。
2.用Gamma文字生成簡報
從Chat GPT生成的文字內容當中，選擇最重要和相關的文字；將所選的文字做有組織與邏輯的排序；設計簡報版面的風格、顏色、字體，適當排版，提高版面的吸引力；添加適當的圖表做輔助，提升簡報的易讀性；最後，轉換成簡報。
3.用Midjourney生成各種不同的風格
開啟Discord，加入midjourney頻道，進行空間設計的討論與生成；在midjourney頻道的對話框中輸入空間尺寸、需求、風格偏好等；開始生成符合條件的空間設計內容，包含布局、家具配置、色彩搭配等；若生成結果不符合預期，運用套索或選擇區塊進行微調；若生成成果不符合，就重新調整條件，重新生成空間設計內容。
4.用Sketch up和Veras生成3D效果圖
在Sketch up中安裝外掛Veras，透過Veras實現3D效果圖的生成；在執行Veras時會出現子視窗，一樣要下promt，型、色、值是基本要告知的，調整相似度、燈光影響等條件，獲得理想的渲染效果；開始渲染；檢視並微調渲染結果，可以圈選範圍，只調整局部範圍。
5. 用Sora做360度場景(非必要)
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