我們之前在很多篇幅都談到，ChatGPT真的會MySQL，而且透過ChatGPT的協助，可以加速資料庫的設計與建置。
有了人工智慧生成工具之後，MySQL教學型態會產生什麼變化?
實作練習 : 使用ChatGPT協同設計MySQL資料表單，以及撰寫PHP程式
如何利用ChatGPT等人工智慧工具，深入學習資料庫技能?
ChatGPT會不會寫MySQL指令?
有些人會認為 : 既然 ChatGPT、Gemini、Claude 這些人工智慧工具都會MySQL，我們幹嘛還學習MySQL這些資料庫呢? 當有了計算機，我們何必還要學心算?
先來了解一個現象 : 為何人工智慧看得懂文字，卻無法產生正確的文字圖案？
當你叫ChatGPT產生一個可以當成「營業中」的圖卡時，產生了以下的圖片 :
這是因為目前的生成式人工智慧在圖像生成時，主要依賴的是「圖像模式辨識」而非「真正理解文字內容」。以下是導致錯誤文字圖案的幾個主要原因：
1. AI 主要專注於圖像模式，而非精準文字
AI 在生成圖像時，主要是透過訓練資料學習「這類型的圖片通常有什麼樣的元素」，但它並不像 OCR（光學字元辨識，Optical Character Recognition）那樣可以逐字解析。當它在產生具有文字的圖像時，會嘗試模仿它曾經見過的類似圖片，而不是真正理解文字的意義。
2. 文字的空間排列與形狀
生成圖片的 AI 主要是基於像素來預測下一個像素，而不是基於語言模型來理解文本。因此當 AI 嘗試生成中文字時，它可能會錯誤地組合筆畫，導致產生看似相似但實際上是錯誤的字。
3. 訓練資料的影響
許多 AI 在訓練時，接觸到的圖像中可能包含了手寫字、藝術風格字體或變形字，而 AI 會試圖模仿這些風格，導致輸出變形的字，甚至產生不存在的字形。
4. AI 對文字的「模糊認識」
雖然 ChatGPT 能夠準確理解與產生文字，但 DALL·E是另一個獨立的模型，它雖然學過一些常見的文字形狀，但並沒有「逐字對應」的能力。因此當它試圖生成文字時，往往會錯誤排列字形，甚至產生類似但錯誤的字符。
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