生成式AI，顧名思義，是一種能夠生成文本、程式碼、圖片、音訊等全新內容的AI模型。相較於傳統僅能預測或分類的AI，生成式AI能執行更具「人性」的複雜任務。隨著AI模型本身的持續進化與周邊技術的湧現，生成式AI的能耐可謂一日千里，每天都在拓展新的邊界。
這項日新月異的技術，在程式開發領域也逐漸普及。尤其值得關注的是，預計在2025年之後，生成式AI技術將能夠應用於程式編寫的每一個環節，全面迎來「以生成式AI開發服務」的時代！接下來，我們將帶您深入了解這股不可逆轉的趨勢。
生成式AI能開發出哪些服務？
生成式AI的能力超乎想像，它不僅能生成JavaScript等程式碼來處理服務的邏輯運作，也能生成HTML和CSS來構築使用者介面（UI）。更棒的是，它還能協助完成需求定義、專案估價等周邊支援工作。以下是一些透過生成式AI可以開發的代表性服務範例：
- 智能客服與聊天機器人： 能夠理解複雜問題並提供人性化回應，大幅提升客戶服務效率。
- 個性化內容推薦系統： 根據用戶偏好，自動生成並推薦文章、商品或影音內容。
- 自動化內容生成平台： 例如快速撰寫部落格文章、社群媒體文案，甚至是產品描述。
- 學習輔助與客製化教育平台： 依據學習者進度生成專屬教材、練習題與回饋。
- 智能排程與自動化工作流程工具： 協助管理會議、任務，甚至自動化重複性工作。
- 資料分析與視覺化應用： 從原始數據中自動洞察趨勢，並生成易懂的圖表報告。
運用生成式AI開發服務的三大優勢
將生成式AI融入服務開發流程，將帶來顛覆性的改變。以下是您不可錯過的三大關鍵優勢：
1. 大幅提升開發效率與速度
生成式AI在服務開發中最顯著的優勢，就是能讓開發流程變得更有效率、速度更快。它幾乎能支援所有程式編寫環節，特別是在以下幾個方面發揮淋漓盡致的威力：
- 規格書自動生成： 從自然語言描述中，自動生成清晰的開發規格書。
- 測試程式碼撰寫： 快速生成各種情境下的測試程式碼，確保功能正確性。
- 程式碼除錯與重構： 協助找出程式錯誤，並提供優化建議，讓程式碼更簡潔有效。
- 程式碼轉換與升級： 輕鬆將舊版或不同語言的程式碼轉換為新版本，降低遷移成本。
更快的開發速度意味著能更頻繁地進行「敏捷開發」（Agile Development）中的試錯迭代，也能更有效地實踐「精實開發」（Lean Development），積極採納用戶回饋。這不僅提升了開發效率，也同時改善了服務品質。
2. 減輕工程師負擔
透過生成式AI的協助，開發流程的效率化自然能減輕工程師的沉重負擔。這對於面臨人才短缺的IT產業，特別是資源有限的新創公司來說，無疑是一大福音。工程師可以將重複性高、耗時的基礎工作交給AI，將寶貴的時間和精力投入到更具創造性和解決複雜問題的核心任務上。
3. 強化服務上線後的支援體系
生成式AI不只在服務開發階段能助一臂之力，在服務發布後的維護與支援也能發揮作用。例如，基於服務的規格書，生成式AI可以自動生成智能聊天機器人，無論是內部員工的知識庫查詢，還是外部客戶的常見問題解答，都能提供即時、圓滑的支援服務，大幅提升營運效率與使用者滿意度。
生成式AI在服務開發中的應用模式
生成式AI在服務開發中的參與程度，可以分為以下四個階段，依照對AI的依賴度由低到高排列：
- 文件撰寫輔助： 主要協助生成規格書、設計文件等，作為開發的前期準備。
- 部分程式碼生成： 在開發過程中，輔助生成特定功能片段或自動補齊程式碼。
- 全面程式碼支援： 涵蓋程式碼編寫的各個層面，從模組到複雜功能都能透過AI輔助完成。
- 開發流程全自動化： 這是最終願景，服務開發從構思到上線幾乎由AI自動完成。
以2025年來看，第三階段的「全面程式碼支援」已是相當可行。日本的LINE Yahoo和NTT DoCoMo等知名企業，都已開始將生成式AI廣泛應用於程式編寫，累積了豐富的成功經驗。
生成式AI驅動的服務開發流程六部曲
無論是否運用生成式AI，服務開發的首要之務都是確立清晰的方向。以下是結合生成式AI的服務開發六大流程：
① 確立課題與規劃概念驗證（PoC）
服務開發初期，首先要明確定義問題、目標用戶、核心目標、成功指標，並評估資源配置。同時，設計概念驗證（PoC）來快速驗證核心假設和技術可行性。明確這些方向，將有助於後續流程順暢進行。
② 選擇適合的AI模型
如果決定將生成式AI融入開發，則需儘早決定使用哪一種AI模型。市面上的生成式AI模型種類繁多，例如：
| AI模型類型 | 應用場景 | 代表性模型 |
| 大型語言模型（LLM） | 文本生成、程式碼生成、智能對話、摘要 | GPT系列（如GPT-4）、LLaMA系列、Claude |
| 圖片生成模型 | 圖像創作、風格轉換、設計原型 | Stable Diffusion、DALL-E系列、Midjourney |
| 影音生成模型 | 影片製作、動畫生成 | Sora（OpenAI）、RunwayML |
| 語音生成模型 | 語音合成、文本轉語音 | ElevenLabs、Google Text-to-Speech |
您應根據服務開發中生成式AI的具體應用情境，選擇最適合的模型。
③ 數據準備與API整合
確定服務方向和AI模型後，接下來就是數據和API的準備工作。這個階段需要從內部和外部蒐集必要的數據，並準備好API整合，包括建立帳戶、設定付款方式等。高品質的數據是訓練和應用AI的基石。
④ 開發原型（Prototype）
準備工作就緒，即可進入服務原型的開發階段。此時，可以充分利用生成式AI與低程式碼/無程式碼開發工具，快速打造出服務的初步模型。透過不斷的試錯迭代，逐步將原型完善，使其符合預先設定的規格與開發目標。
⑤ 測試與品質驗證
當服務原型開發完成後，便進入測試與品質驗證環節。在這個階段，建議採取「生成式AI與人工雙重把關」的策略，對程式碼進行審查（Code Review）和除錯（Debug）。AI可以快速找出潛在問題，而人類則能提供更深層次的邏輯判斷與安全性考量。
⑥ 營運與持續改進
服務開發完成後，即進入營運階段。此時，應遵循DevOps（開發運營）和MLOps（機器學習運營）的理念，讓營運團隊與開發團隊保持緊密合作，持續改進服務。在這個階段，生成式AI同樣能提供支援，例如自動化監控、問題預警，進一步提升改進工作的效率
運用生成式AI開發服務的三大注意事項
儘管生成式AI功能強大，但在將其用於服務開發時，仍有三點關鍵注意事項不可忽視：
1. 資訊安全與資料外洩防範
使用生成式AI工具開發服務時，必須加倍重視資訊外洩的防範。許多生成式AI工具會將輸入數據儲存在雲端或用於模型訓練，這使得機密資訊和個人資料的處理需要比以往更加謹慎。務必確認所選工具的資料隱私政策，並避免輸入敏感數據。
2. 警惕「幻覺」與潛在錯誤
生成式AI輸出的文本或程式碼，時常會出現所謂的「幻覺」（Hallucination，即生成看似合理但實為虛假的內容）或潛在錯誤。尤其在服務開發中，這可能導致嚴重的安全漏洞，例如SQL注入的弱點或身份驗證功能的遺漏。因此，務必透過人工的雙重檢查來徹底驗證AI的輸出，確保品質與安全性。
3. 預留維護與除錯準備
若過度仰賴生成式AI來完成所有開發工作，有時可能會導致程式碼的意圖和內容變得難以理解。對於需要長期運營的服務，強烈建議在開發過程中準備充分的程式碼註解和文件，以便未來的維護和除錯工作能夠順利進行。這有助於降低長期維護成本。
成功運用生成式AI開發服務的關鍵秘訣
要成功地將生成式AI融入服務開發，以下三個關鍵秘訣將助您一臂之力：
1. 從小處著手，逐步擴展（Small Start + Scalability）
生成式AI雖然功能多樣，但也容易讓人無從下手，導入後卻不知如何有效利用。因此，建議採用「小規模啟動」的方式，先從局部任務導入具有良好擴展性的工具，再逐步將應用場景擴大。透過生成式AI的試錯與迭代，您將能逐漸摸索出最適合自身團隊的應用方式。
2. 建立完善的數據治理機制
在生成式AI驅動的服務開發中，建立一套完整的「數據治理」框架至關重要，它規範了公司內部數據的使用方式。明確定義哪些數據可以輸入生成式AI，哪些數據絕對禁止輸入，這樣既能有效降低資訊外洩的風險，又能充分發揮生成式AI帶來的效益。
3. 持續投入團隊教育訓練
導入生成式AI並非一勞永逸。「導入即結束」的心態是不可取的。為了確保生成式AI能被充分利用，並在團隊中形成積極應用的文化，持續的團隊教育訓練是必須的。透過提示詞（Prompt）的分享、定期研討和內部培訓，讓團隊成員不斷學習、掌握最新的AI應用技巧。
結語：迎戰未來擁抱AI，加速創新！
生成式AI為服務開發帶來了前所未有的機遇。從企劃發想到服務上線，它能幫助團隊以前所未有的速度和效率完成各個環節。現在正是時候，讓生成式AI成為您創新路上的最佳夥伴，共同開創服務開發的新紀元！
常見問題（FAQ）
Q1: 什麼是生成式AI服務開發？
A1: 生成式AI服務開發是指在服務設計、程式編寫、測試、部署及營運等各個階段，運用生成式AI技術來輔助或自動化工作流程。這包括利用AI生成程式碼、規格文件、使用者介面，甚至協助除錯和內容創作，旨在提高效率、降低成本並加速創新。
Q2: 生成式AI如何幫助我開發服務？
A2: 生成式AI能從多方面幫助您開發服務。例如，它可以自動生成程式碼片段或完整功能模組，大幅縮短編寫時間；協助撰寫技術文件和測試案例；甚至參與產品概念的設計和原型開發。這不僅提升了開發速度，也讓工程師能將精力集中於更具創造性和複雜性的任務。
Q3: 使用生成式AI開發服務有什麼風險？
A3: 主要風險包括資訊外洩、AI「幻覺」問題（即AI生成不正確但看似合理的內容）和程式碼品質難以維護。由於許多AI工具會將輸入資料用於訓練，敏感資訊可能存在洩露風險。此外，AI生成的程式碼可能包含錯誤或安全漏洞，需要人工仔細審核和除錯，以確保服務的可靠性和安全性。
Q4: 我該如何開始使用生成式AI開發服務？
A4: 建議從「小規模啟動」開始。先選定服務開發中的特定環節（例如文件撰寫或部分程式碼生成），導入一到兩款生成式AI工具，讓團隊逐步熟悉其應用。同時，建立清晰的數據治理政策，並持續對團隊進行教育訓練，逐步擴大AI的應用範圍。