我們先前在〈解除你的 AI 資訊焦慮，我們精選的電子報訂閱攻略〉推薦過值得訂閱的 AI 主題電子報，也在〈關於生成式 AI，產品經理需要知道的 20 個關鍵字〉解釋過生成式人工智慧（Generative AI，以下簡稱 GenAI）的相關名詞，對於希望進一步認識 GenAI 各項新知或原理，且習慣以收看影片來吸收資訊的讀者，我們在本文精選了「4+1」個 YouTube 頻道要推薦給各位。
這些頻道的主題涵蓋最新 AI 發展趨勢、相關名詞解說和基礎原理討論等，假如你不只想知道有哪些新的 GenAI 工具問世，而是想要更深入地理解這項技術，這些影片會是很好的入口。此外，由於影片的特點之一就是比純文字內容提供了額外的視覺素材，所以這篇文章會排除那些內容也很精彩的純訪談頻道。
本文推薦的頻道雖然有些是英文，然而我們身處這個年代，有時英文已經不是障礙，我們會在文末分享收看英文頻道搭配繁體中文字幕的方法，感興趣的讀者不要錯過。
快速掌握 LLM 應用全局觀
台大電機系教授李宏毅：台灣人工智慧專家，深入淺出講述 GenAI 基礎原理
訂閱人數：20.8 萬
更新頻率：與學校授課頻率同步，目前為每週一次，一次約二至三支影片
如果想要從零開始認識人工智慧，且希望能擁有完整架構的理解的話，就絕對不能錯過台大李宏毅教授的頻道。李教授不遺餘力於人工智慧的知識分享，早在 2017 年就將他在台大的「機器學習」的授課內容上傳到 YouTube，而他在 2024 年也將最新的「生成式 AI 導論」1同步上傳，透過完整的架構來講述 GenAI 這項技術。
雖然頻道內容是大學授課的同步錄影，但是李教授的授課風格非常輕鬆，也不時會搭配當紅的動漫或時事哏幫助觀眾更易於理解知識，而且在課堂中除了國際上最新 GenAI 的研究論文之外，也會分享台灣的相關研究計畫與成果。
AI Explained：不只介紹新技術與產品，更以宏觀視角討論 GenAI 發展
訂閱人數：24.6 萬
更新頻率：約每週一支
對於已經多少理解 GenAI 是什麼，並想要掌握最新發展動態的讀者，可以參考 AI Explained 這個頻道。雖然介紹 GenAI 新知的 YouTube 頻道比比皆是，但我特別喜歡 AI Explained 的一點是，它的影片內容不會只很簡單介紹「某個 Gen AI 的產品推出、這個產品可以做什麼」，而是會很認真地蒐集並統整相關資料、論文，甚至是社群媒體的討論後，以更完整的脈絡去探討，幫助觀眾能更全面地理解這項新進展的重要性。
像是在他討論「人工智慧代理（AI Agent）」的影片裡，就統整了 5 篇論文和 11 篇文章的內容，來討論近日發表的首個 AI 工程師 Devin 和使用 OpenAI 模型的 Figure 01 機器人等 GenAI 產品，並進一步討論這些技術會如何影響人類未來的工作型態。（編按：近日有一位工程師拍攝一支影片，懷疑 Devin 的 demo 影片是造假的，讀者也可以參考 Hacker News 上的相關討論。）
IBM Technology：給普羅大眾的科技名詞與概念的入門指南
訂閱人數：71 萬
更新頻率：約每日一支
YouTube 作為全世界最大的影音內容平台，當然有不少科技公司也會在上面開設頻道以增加與顧客接觸的機會。包含 Google2、微軟3、Meta4在內的科技巨頭，都有推出討論技術的頻道。這些內容都很適合想要更加理解特定技術或概念的讀者。
也許讀者聽到 IBM 會感到有點距離，但我之所以在眾多科技巨頭的頻道中特別推薦 IBM 的原因，是他們的影片更會善用視覺元素來傳遞資訊，能用很短的時間將一項技術的概念解釋地非常清楚。像是他們用來介紹 RAG 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）技術的影片片長僅六分鐘5；另外也推薦這部討論為什麼 LLM 會有幻覺（Hallucination）的影片6，裡面很精闢地討論 LLM 產生幻覺的成因和避免方式。當然，IBM Technology 的頻道內容涵蓋資訊領域的各個面向，並不限於 GenAI。
Andrej Karpathy：業界與學術經驗豐富的人工智慧專家手把手教學
訂閱人數：42.7 萬
更新頻率：約每季一支
前三個頻道都是較推薦給 GenAI 的新手以及非工程師背景讀者觀看的 YouTube 頻道，但對於想要更深入理解 GenAI 的脈絡和原理，甚至是程式碼如何架構的讀者，則推薦收看 Andrej Karpathy 的頻道。Andrej Karpathy 是 OpenAI 創辦團隊成員之一，在 2017 年被 Elon Musk 聘到 Tesla 擔任人工智慧資深總監，領導電腦視覺團隊，2023 年短暫回到 OpenAI 擔任研究員，在 2024 年二月離職。
擁有豐富的業界與學術經驗的 Karpathy，也樂於向大眾分享他的專業，他的 YouTube 頻道雖然上傳的影片不多，但每部內容都很紮實，而且 Karpathy 確實很有教學的魅力，能把極複雜的東西講得深入淺出。
除了之前我曾撰文介紹過 Karpathy 簡介 LLM 的影片，我也推薦最新這支〈Let’s build the GPT Tokenizer〉的影片，討論 Tokenizer 這個對 LLM 運作機制影響深遠的核心要素。雖然這支影片涵蓋較多設計 Tokenizer 程式的內容，但即便不是資工背景的筆者，也還是能透過他的解釋，理解到 LLM 目前許多的短處（譬如較不擅長非英文內容）都是因為 Tokenizer 機制的緣故。
另外也額外推薦 StatQuest with Josh Starmer6這個有 114 萬人訂閱的頻道，會用類似繪本的風格來解釋機器學習等領域的複雜原理與概念，像是 Transformer 模型、Encoder-Decoder 模型、詞嵌入（Word Embedding）等。
YouTube 是理解 GenAI 的好管道，但不該是唯一管道
雖然透過 YouTube 來認識 GenAI 的確是個很方便的管道，但是為了撰寫本文而大量觀看討論 GenAI 影片的過程中我也發現到，YouTube 內容雖然包羅萬象，卻也參差不齊。
本文所推薦的幾個 YouTube 頻道的確是很好的入門磚，在專家的領導下，幫助我們更快速理解某項 GenAI 的技術。但若想要更全面且深入地掌握 GenAI 領域的各項概念，光是憑藉著一兩支影片的講解還是不夠，如果有意更進一步，還是得自己去閱讀相關文章、論文或書籍，才能將這些知識內化並建立更紮實的知識基礎。
英文頻道也不怕！用繁體中文收看影片的小技巧
文章最後，我們要分享兩個可以直接用中文（字幕）收看 YouTube 影片的技巧。首先，YouTube 本身就內建有自動翻譯的功能，按下播放列的齒輪(設定），選擇字幕並點選「自動翻譯」，再選擇「中文（繁體）」之後，系統就會自動將原本的英文字幕翻譯成繁體中文。不過有兩點要留意：
若原本的英文字幕顯示為「英文（自動產生）」的話，因為是系統透過機器學習演算法所得出的字幕，並不保證字幕的內容百分之百正確。必須要顯示為「英文」，才是由頻道擁有者所上傳的官方字幕。
如果只有「英文（自動產生）」的字幕的話，自動翻譯成「中文（繁體）」會無法正常運作。在撰文的當下，讀者可以安裝台灣網友開發的的瀏覽器擴充功能7來解決這個問題。
第二種方法是安裝「沈浸式翻譯」8這個擴充功能，這個基本功能免費的擴充功能，不僅能夠將 YouTube 的（無論是官方或是自動產生）字幕翻譯成繁體中文，並以雙語字幕的方式顯示；它也可以將網頁上的文章以雙語對照的方式呈現。免費版只提供微軟翻譯和 Google 翻譯兩種選項，如果想要串接 OpenAI、Gemini 等生成式 AI、或者 DeepL 等翻譯服務的 API 的話，則需要額外付費升級。但我個人的體驗是免費版的翻譯就已經堪用。
