Dall-E 3＋ChatGPT強強結合，直接幫你下提示詞！圖片效果變多猛？|數位時代 BusinessNext

Dall-E 3＋ChatGPT強強結合，直接幫你下提示詞！圖片效果變多猛？

OpenAI最新AI繪圖模型來了，率先曝光第三代Dall-E模型，整合ChatGPT讓給予提示詞、精準生成圖片更簡單。

Dall-E 3串連ChatGPT，給「提示詞」更簡單

AI能夠生成的圖像包羅萬象，從動漫風格的角色、寫實的照片到到奇幻似夢的恢宏場景都可以輕易打造，但要求用戶給予AI精確的「提示詞」，以AI有辦法理解的方式描述你所想要的場景與元素。

然而如何給出精準、有效的提示詞可是一門學問，自去年AI浪潮興起後，「提示工程」（prompt engineering ）甚至成為了一種專業，根據《彭博社》報導，有公司甚至為提示工程師開出高達37.5萬美元（約新台幣1,200萬元）的高額年薪。

但這次發表的Dall-E 3則結合了ChatGPT，把給予提示詞變得更簡單，用戶在給完所需的提示詞後，ChatGPT便會將其改寫為更富有描述的段落，讓Dall-E 3能夠更好消化用戶的要求，進而生成符合提示詞的圖像。

儘管連結ChatGPT已經足以令人雙眼為之一亮，這並不是Dall-E 3唯一的更新內容，這個版本還能夠生成更為精準、更高品質的圖像。

「不會畫手」長久以來一直是圖像生成AI的罩門，這個弱點也成為人們區分一張圖是人類還是AI所畫的辨別方法，而OpenAI表示，雖然稱不上完美，Dall-E 3在手指及文字等圖像AI常常出問題的地方較舊版本表現更好。

OpenAI計畫今年10月率先為ChatGPT Plus及ChatGPT Enterprise的付費用戶提供Dall-E 3，同時聲稱今年秋季也會提供給研究室和API的客戶使用，至於一般免費用戶何時可以使用Dall-E 3，則還沒有對外公佈。

擔憂訴訟威脅？Dall-E禁止用戶生成當代藝術家風格作品

在推出Dall-E 3的同時，OpenAI還更新了安全措施，防範有心人士利用AI繪圖生成情色或仇恨圖片，也無法生成包含特定公眾人物的內容，並且特意與外部團隊合作，尋找系統是否有漏洞可以繞過他們設置的安全措施。

同時可能為了避免著作權上的爭議，Dall-E 3不允許用戶要求生成特定當代藝術家風格的作品，並開放藝術家申報自己的作品，要求不被用於未來新版本AI模型的訓練。

自生成式AI爆發熱潮開始，創作者對AI公司擅用作品的抗議從未停歇，先前就有多位藝術家向Stability AI、Midjourney、DeviantArt等AI公司發起集體訴訟，指控這些平台利用受版權保護作品訓練AI模型。儘管並非圖像方面，OpenAI近日也被《冰與火之歌》作者喬治．RR．馬丁為首的17位創作者控告「大規模竊盜」他們的作品。

OpenAI推出Dall-E 3的此刻，AI繪圖服務競爭也逐漸白熱化，Midjourney、Stable Diffusion等對手都喊出超過千萬用戶的成績，Dall-E若想在競爭中脫穎而出，加快完善服務的腳步或許已成OpenAI眼下關鍵任務。

責任編輯：蘇祐萱

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw