什么是生成式人工智能以及它如何工作？

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是一个令人兴奋的领域，它有可能彻底改变我们创造和消费内容的方式。它可以生成新的艺术、音乐，甚至是以前从未存在过的逼真的人脸。生成式人工智能最有前景的方面之一是它能够为各个行业创造独特的定制产品。例如，在时尚行业，生成式人工智能可用于创造新颖独特的服装设计。相比之下，在室内设计中，它可以帮助产生新的创新家居装饰理念。

然而，生成式人工智能并非没有挑战。最大的担忧之一是，在没有适当归属或同意的情况下使用这项技术生成内容会带来道德问题。另一个挑战是确保生成的内容与用户高度相关。

尽管存在这些挑战，但生成式人工智能的潜力是巨大的。随着技术的不断发展，我们可以期待看到更多创新应用，这些应用将改变我们对内容创作和消费的看法。

什么是 DALLE、ChatGPT 和 Bard？

Dall-E、ChatGPT 和 Bard 都是备受关注的生成式 AI 界面。Dall-E 是多模态 AI 应用的一个杰出例子，它以非凡的准确性将视觉元素与单词含义联系起来。OpenAI 的 GPT 实现为其提供支持，其第二个版本 Dall-E 2 允许用户根据人类提示生成多种风格的图像。

另一方面，ChatGPT 是一款利用 OpenAI 的 GPT-3.5 实现的聊天机器人。它通过整合之前的对话并提供交互式反馈来模拟真实对话。这款由人工智能驱动的聊天机器人自问世以来就广受欢迎，微软甚至将 GPT 的一个变体集成到 Bing 的搜索引擎中。

谷歌开发的 Bard 是另一种使用 Transformer AI 技术处理语言、蛋白质和各种内容类型的语言模型。尽管它尚未公开发布，但微软将 GPT 集成到 Bing 搜索中促使谷歌匆忙推出 Bard。不幸的是，Bard 的首次亮相导致谷歌股价大幅下跌。

尽管 ChatGPT 和 Bard 面临早期挑战，但它们仍然是生成式 AI 如何改变我们与技术互动方式的有希望的例子。随着这项技术的不断发展和改进，企业可能会有令人兴奋的新机会利用生成式 AI 来简化流程并创造更具吸引力的客户体验。

生成式人工智能能做什么？

生成式人工智能所促进的技能涵盖三大领域：

• 利用各种媒体生产新的独特产品，例如视频广告或开发新型药物。
• 加快编码、电子邮件写作和文档摘要等繁琐或重复的操作。
• 为目标受众生成定制的数据和内容，例如创建聊天机器人以提供定制的消费者体验或遵循特定消费者行为模式的定向营销。

它是如何治理的？

生成式人工智能的兴起导致了各种人工智能治理方法的出现。在私人市场中，企业通过规范发布方法、监控模型使用情况和控制产品访问来自治其区域。另一方面，一些较新的公司认为，生成式人工智能框架可以扩大可访问性并对经济增长和社会产生积极影响。在公共部门，生成式人工智能模型的开发需要受到监督，这引发了对版权问题、知识产权和侵犯隐私的担忧。

生成式 AI 模型有哪些类型？

生成对抗网络

• 生成对抗网络 (GAN) 是一种用于生成建模的深度学习技术。
• 在机器学习中，生成模型涉及输入数据中趋势的自主探索和发展。
• GAN 使用两个竞争的神经网络：一个生成器和一个鉴别器。
• 生成器产生与原始输入类似的新内容。
• 鉴别器将初始数据与生成的数据区分开来。

范

• 变分自动编码器 (VAE) 使用编码器和解码器，两个神经网络协同工作以提供最佳生成模型。
• 随着解码器网络提高其重建原始信息的能力，编码器网络获得了表示数据的能力。
• VAE 在处理海量数据集时特别有用，并且可以创建复杂的材料生成模型。
• VAE 可以通过最大化准确描述和再生数据来产生强大的生成模型。
• 对于希望使用 AI 生成的模型制作新颖内容的个人来说，VAE 是一个很好的选择。

基于 Transformer 的模型

• 基于 Transformer 的模型是分析具有顺序结构的数据最流行的方法。
• 这些模型在自然语音建模中经常使用。
• Transformer 模型的基本要素是它们能够引起人们对各种输入模式点的注意。
• 这允许构建正在分析的序列的说明。

高斯混合模型

• 高斯混合模型 (GMM) 是一种生成概率框架，它将一些高斯分布与未确定的变量相结合以生成信息集。
• GMM 是生物特征识别系统中参数似然分布的参数框架。
• 他们分析了说话人识别技术中与声道相关的频谱特性。

生成式人工智能应用于何处？

生成式人工智能在各个行业都有广泛的应用，包括：

1. 艺术与设计：人工智能生成的艺术品、音乐和产品设计越来越受欢迎。此外，艺术家和设计师正在利用生成式人工智能来创造创新而独特的作品，突破人类创造力的界限。
2. 自然语言处理：生成式人工智能模型用于聊天机器人和语言翻译应用程序。这可以实现更像人类、与上下文相关的响应和翻译。
3. 医学和药物发现：生成性人工智能可以分析大量医疗数据并生成潜在的新药物化合物，从而简化药物发现过程并可能节省时间和资源。
4. 游戏：视频游戏使用人工智能生成的环境、角色和叙事。这使它们更具沉浸感和动态性。此外，随着它们积累经验，它们会适应玩家的行为和偏好。
5. 营销和广告：生成式人工智能可以根据个人用户量身定制个性化广告和促销内容。这可以增强客户参与度并提高转化率。

 

生成式人工智能文本可以创建什么？

生成式人工智能能够创作各种书面作品，包括报告、文章、故事等等，在创作书面材料方面取得了巨大进步。工作专业人士可以在日常生活中采用这些工具来节省大量时间。以下是人工智能工具的主要功能：

• 撰写博客文章，并进行关键词分析
• 产品详细信息，包括其品质和优势信息
• 社交媒体上的帖子
• 媒体广告活动
• 类似区域营销的报告
• 为体育赛事等预定活动自动创建内容
• 生成电子邮件新闻稿
• 公司内部的公司文件摘要
• 通过向学者提供资源摘要材料，帮助他们准备教学资源
• 协助审查研究应用的文献等
• 通过允许他们选择内容的标题、元描述和关键词来改善 SEO。
• AI 文本生成器可以帮助组织节省资源并保持其在线可见性的最新状态。
• 创建逼真的照片、场景、抽象艺术品，甚至使用书面命令生成新图像或更改现有图像。
• 使用 Jukebox 等复杂模型制作各种风格和流派的音乐。

人工智能的未来难以预测。随着人工智能、机器学习和数据科学的进步，我们预计未来将出现更多的人工智能工具。

生成式人工智能如何使企业受益？

通过实现许多以前由个人执行的任务的自动化，生成式人工智能可以提高效率和生产力、降低成本并为进一步发展开辟机会。人工智能为企业带来的一些主要好处如下：

内容创作

营销 是企业最重要的组成部分之一。消费者只有在了解您销售的产品或业务后才可能购买。 然而，营销需要的不仅仅是推广；它还包括信息传递、内容投放、品牌叙事，以及最重要的，与现有和潜在客户建立联系。

销售模板 

使用销售沟通和呼叫脚本的设计可以加快流程，但通常，这感觉像是数量和质量之间的权衡。生成式人工智能可以改变这一点。有了生成式人工智能，您可以同时获得两全其美的结果。

資料保隱

由于公司对个人信息的收集越来越多，保护个人数据变得至关重要。企业需要准确的信息来改进产品和服务，但获取这些信息可能会以牺牲消费者的隐私为代价。然而，这个问题可以通过创造性的生成式人工智能算法来解决。Mostly.ai 和 Tonic.ai 利用生成式人工智能从真实数据中生成人工生成的信息，确保 用户隐私 ，同时保持数据真实性，以评估和创建机器学习模型。

哪些行业可以从生成式人工智能中受益？

生成式 AI 可以帮助任何企业微调其流程和运营。然而，以下是可以从生成式 AI 中受益的顶级行业：

传媒业

生成式人工智能正在对媒体行业产生重大影响，彻底改变内容创作和消费方式。它可以创建各种形式的内容，包括文本、图像、视频和音频，从而以更低的成本实现更快、更高效的制作。它还可以为个人用户个性化内容，提高用户参与度和留存率。虚拟助手可以帮助发现内容、安排时间以及语音搜索。总体而言，生成式人工智能正在改变媒体行业，为用户提供更具吸引力和个性化的体验。

卫生保健 

生成式人工智能可以将 X 射线和 CT 扫描转换为更准确的视觉图像，从而有助于诊断。 医疗保健 专业人员可以通过 GAN（生成对抗网络）将插图转换为照片，从而对患者的内脏器官有更明显、更深入的了解。使用这种方法在癌症等危及生命的疾病的早期阶段检测出它们会非常有帮助。

金融业

生成式人工智能对金融服务运营具有多项优势  ，尤其是在风险管理和识别欺诈交易方面。银行和其他金融机构可以通过使用生成式人工智能检查财务数据来发现有关消费者习惯的新事物并发现可能存在的问题。

工业环境

在工业环境中，生成式人工智能有多种用途，特别是在产品的生产和设计方面。工程师可以通过使用生成式人工智能进行开发，制作出更有效、更经济的设计，同时减少开发产品所需的时间和资源。

 

生成式 AI 模型可以解决哪些问题？

生成式 AI 模型可应用于各个行业。使用此模型可以更轻松地解决以下一些问题：

• 利用现有数据来创建独特的照片、电影、文本或配乐对于内容开发至关重要。机器学习和生成式人工智能已成功让这项任务变得轻而易举，它们可以在特定材料中找到隐藏的趋势来生成新数据。
• Deepfakes 和生成式 AI 可以修复长期存储的图片和视频，并将其增强到 4K 或更高的分辨率。此外，生成式 AI 使工作室能够制作每秒 60 帧的视频，而不是低于 30 帧的视频。
• 通过生成更多初始数据集中未包含的场景，生成式 AI 算法可能有助于实现训练数据集的多样化。这可以提高机器学习算法的有效性，避免高估，并增强其适应新情况的能力。
• 基于人机驱动交互的新时代，开发人员认为生成式人工智能将促进创作者和设计师的艺术创作过程，因为生成式人工智能框架将填补当前的职责，加速头脑风暴的过程并简化开发阶段。

人工智能模型的局限性是什么？

AI模型的局限性如下：

1. 人工智能系统需要更好地理解人类言语和语言的语境和微妙之处。此外，惯用短语和文化例子对人工智能来说很难理解，尽管它们接受的训练和接触越多，它们就能越有效地理解。
2. 目前，常识理解并不是人工智能系统所具备的能力。它们无法以动态的方式将其技能应用于新情况，因为它们只能根据最初训练的事实进行预测和决策。 
3. 当人工智能系统接受有偏见的数据教育时，它有可能强化甚至增加这些偏见。各种变量，如人为错误、样本偏差以及社会和历史因素，都可能给信息增加偏见。招聘、融资和监禁判决方面的偏见在人工智能系统中都可以看到。 
4. 人工智能系统所依赖的计算机算法和数学模型使它们能够利用大量信息发现趋势并得出结论。然而，这些框架需要帮助来产生独特的概念或理论。人工智能无法产生独特的想法，比如人类艺术家或科学家发现创新理论的想法。 

挑战和道德考量

尽管生成式人工智能具有众多优势和应用，但也存在挑战和道德考虑，例如：

1. 数据隐私：这些模型需要大量数据进行训练。因此，它引发了对数据隐私和敏感信息潜在滥用的担忧。
2. 知识产权：人工智能生成的内容的所有权和知识产权问题仍然是一个不断发展的讨论领域，因为它挑战了传统的作者身份和创造力观念。
3. 质量控制：确保人工智能生成内容的质量和准确性，特别是在医学和药物发现等关键领域，对于防止潜在的伤害或错误信息至关重要。
4. 偏见和歧视：人工智能模型可能会无意中延续训练数据中存在的偏见。从而导致有偏见和潜在歧视性的输出。我们必须应对确保公平和消除生成式人工智能模型中的偏见这一关键挑战。

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