生成式AI是2023年技術領域最熱門的話題，迅速在企業、專業人士和消費者中獲得了關注。但生成式AI究竟是什么，它是如何工作的，為何引起如此大的關注？繼續閱讀以了解詳情。
生成式AI的簡單定義是什么？
生成式AI是一種人工智能技術，廣義上指的是能夠生成文本、圖像、代碼或其他類型內容的機器學習系統，通常是作為對用戶輸入提示的回應。
生成式AI模型越來越多地被整合到在線工具和聊天機器人中，使用戶能夠在輸入框中輸入問題或指令，隨后AI模型將生成類似人類的回應。
生成式AI是如何工作的？
生成式AI模型利用一種復雜的計算過程，被稱為深度學習，來分析大量數據中的常見模式和排列，然后利用這些信息創建新的、令人信服的輸出。這些模型通過引入被稱為神經網絡的機器學習技術來實現，這些技術在某種程度上受到人腦處理和解釋信息、并隨著時間學習的啟發。
舉例來說，通過向生成式AI模型輸入大量的虛構寫作，模型經過一段時間后將能夠識別和再現故事的要素，如情節結構、角色、主題、敘事手法等。
生成式AI模型隨著接收和生成的數據量的增加而變得越來越復雜，這同樣得益于底層的深度學習和神經網絡技術。因此，生成式AI模型生成的內容越多，其輸出就越具有說服力和類似人類。
生成式AI的示例
生成式AI的流行在2023年迅速蔓延，主要歸功于OpenAI的ChatGPT和DALL-E等程序。此外，自然語言處理等AI技術的快速進步使生成式AI在規模上對消費者和內容創作者變得更加可訪問。
大型科技公司迅速跟風，包括谷歌、微軟、亞馬遜、Meta等，在短短幾個月內相繼推出了自己的生成式AI工具。
有各種各樣的生成式AI工具，盡管文本和圖像生成模型可能是最為知名的。生成式AI模型通常依賴用戶提供的提示，引導其生成所需的輸出，無論是文本、圖像、視頻還是音樂，盡管并非總是如此。
- ChatGPT： 由OpenAI開發的AI語言模型，能夠回答問題并從文本提示中生成類似人類的回應。
- DALL-E 3： OpenAI的另一個AI模型，能夠根據文本提示創建圖像和藝術作品。
- Google Bard： 谷歌的生成式AI聊天機器人，與ChatGPT競爭。它基于PaLM大型語言模型訓練，能夠回答問題并從提示生成文本。
- Claude 2： 總部位于舊金山的Anthropic公司于2021年由前OpenAI研究人員成立，于11月宣布了其AI模型Claude的最新版本。
- Midjourney： 由舊金山研究實驗室Midjourney Inc.開發，這個生成式AI模型解釋文本提示以生成類似DALL-E 2的圖像和藝術作品。
- GitHub Copilot： 一款由AI驅動的編碼工具，可在Visual Studio、Neovim和JetBrains開發環境中提供代碼完成建議。
- Llama 2： Meta的開源大型語言模型，可用于創建聊天機器人和虛擬助手的對話式AI模型，類似于GPT-4。
- xAI： 在資助了OpenAI后，埃隆·馬斯克于2023年7月退出該項目，并宣布了這個新的生成式AI冒險。其第一個模型，名為不拘一格的Grok，在11月發布。
生成式AI模型的類型
有各種各樣的生成式AI模型，每種都設計用于特定的挑戰和任務。這些模型可以大致分為以下類型。
基于Transformer的模型： 基于Transformer的模型經過大量數據的訓練，以理解連續信息之間的關系，比如單詞和句子。這些基于深度學習的AI模型在自然語言處理方面表現出色，能夠理解語言的結構和上下文，因此非常適用于文本生成任務。ChatGPT-3和Google Bard就是基于Transformer的生成式AI模型的例子。
生成對抗網絡（GANs）： GANs由兩個神經網絡組成，即生成器和判別器，它們基本上相互對抗以創建看起來真實的數據。如其名，生成器的作用是生成有說服力的輸出，例如基于提示生成的圖像，而判別器的作用是評估所述圖像的真實性。隨著時間的推移，每個組件在其各自的角色中變得更加優秀，導致更有說服力的輸出。DALL-E和Midjourney都是基于GAN的生成式AI模型的例子。
變分自編碼器（VAEs）： VAEs利用兩個網絡來解釋和生成數據，即編碼器和解碼器。編碼器接受輸入數據并將其壓縮成簡化的格式。然后，解碼器將這個壓縮信息取出并重新構建成新的東西，類似于原始數據，但并非完全相同。
一個例子可能是教導計算機程序使用照片作為訓練數據生成人臉。隨著時間的推移，程序學會了如何將人臉照片簡化為一些重要的特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等的大小和形狀，然后使用這些特征創建新的面孔。
什么是ChatGPT？
ChatGPT是由OpenAI開發的AI聊天機器人。它是一個大型語言模型，采用了Transformer架構，具體來說是生成式預訓練變壓器，因此有GPT的名稱，用于理解和生成類似人類的文本。
什么是Google Bard？
Google Bard是另一個基于Transformer架構的LLM的例子。類似于ChatGPT，Bard是一個生成式AI聊天機器人，可以根據用戶的提示生成回應。
為了應對OpenAI的ChatGPT和微軟的Copilot人工智能工具，谷歌于3月在美國推出了Bard。7月，Google Bard在歐洲和巴西推出。
生成式AI的優勢
對于企業而言，效率可以說是生成式AI最引人注目的優勢，因為它可以使企業自動化特定任務，并將時間、精力和資源集中在更重要的戰略目標上。這可能導致勞動成本降低、運營效率提高，并獲得對某些業務流程表現如何的新見解。
對于專業人士和內容創作者來說，生成式AI工具可以幫助創意生成、內容規劃和排程、搜索引擎優化、營銷、觀眾參與、研究和編輯等方面。同樣，關鍵的提議優勢是效率，因為生成式AI工具可以幫助用戶減少在某些任務上花費的時間，使他們能夠在其他地方投入精力。然而，需要強調對生成式AI模型的手動監督和審查仍然非常重要。
生成式AI的應用場景
生成式AI已經在許多行業領域站穩腳跟，并迅速擴展到商業和消費市場。麥肯錫估計，到2030年，當前占美國工作時間約30%的活動可能會由于生成式AI的加速而自動化。
在客戶支持方面，由AI驅動的聊天機器人和虛擬助手幫助企業縮短響應時間，快速處理常見客戶查詢，減輕員工的負擔。在軟件開發方面，生成式AI工具通過審查代碼、突出顯示錯誤并在它們變成更大問題之前提出潛在修復方案，幫助開發人員更清晰、更高效地編寫代碼。與此同時，寫作者可以使用生成式AI工具規劃、起草和審查文章、論文和其他書面工作，盡管結果往往參差不齊。
生成式AI的應用因行業而異，在一些行業中更為成熟。目前和提出的使用案例包括以下方面：
- 醫療保?。?生成式AI被探討作為加速藥物發現的工具，同時工具如AWS HealthScribe允許臨床醫生轉錄患者咨詢，并將重要信息上傳到他們的電子健康記錄中。
- 數字營銷： 廣告商、銷售人員和商務團隊可以利用生成式AI制定個性化的廣告活動，并根據消費者的偏好調整內容，尤其是當結合客戶關系管理數據時。
- 教育： 一些教育工具開始引入生成式AI，以制定適應學生個體學習風格的定制學習材料。
- 金融： 生成式AI是復雜金融系統中的眾多工具之一，用于分析市場模式，預測股市趨勢，并與其他預測方法一起輔助金融分析師。
- 環境： 在環境科學中，研究人員使用生成式AI模型來預測天氣模式并模擬氣候變化的影響。
生成式AI的危險和局限性
對于使用生成式AI工具，尤其是對公眾可訪問的工具，存在一個主要的擔憂，即它們可能傳播虛假信息和有害內容。這樣做的影響可能是廣泛而嚴重的，從弘揚刻板印象、仇恨言論和有害意識形態，到損害個人和職業聲譽，以及可能導致法律和財務后果的威脅。甚至有人提出，生成式AI的濫用或管理不善可能會對國家安全構成風險。
政策制定者對這些風險并不視而不見。在2023年4月，歐洲聯盟提出了生成式AI的新版權規則，要求公司披露用于開發生成式AI工具的任何受版權保護的材料。這些規則于6月由歐洲議會投票通過的草案中得到批準，該草案還包括對在歐盟成員國使用AI的嚴格限制，包括擬議中的對公共場所實時面部識別技術的禁令。
生成式AI對任務的自動化還引發了有關勞動力和就業流失的擔憂，正如麥肯錫所強調的那樣。根據這家咨詢公司的說法，自動化可能在2023年至2030年之間引發1200萬個職業轉變，職位流失集中在辦公支持、客戶服務和餐飲服務領域。報告估計，文員的需求可能“… 減少160萬個工作崗位，此外，零售銷售員減少83萬個，行政助理減少71萬個，收銀員減少63萬個。”
生成式AI與通用AI的區別
生成式AI和通用AI代表著同一硬幣的不同面。兩者都涉及到AI領域，但前者是后者的一個子類型。
生成式AI使用各種機器學習技術，如GANs、VAEs或LLMs，從訓練數據學到的模式生成新的內容。這些輸出可以是文本、圖像、音樂或任何其他可以以數字方式表示的內容。
通用AI，也被稱為人工通用智能，廣義上指的是擁有類似于人類智能和自主性的計算機系統和機器人的概念。這仍然是科幻小說的內容，想象一下迪士尼皮克斯的《瓦力》、2004年的《我，機器人》中的索尼，或者斯坦利·庫布里克的《2001太空漫游》中的邪惡人工智能HAL 9000。目前大多數AI系統都是“狹義人工智能”的例子，因為它們被設計用于非常具體的任務。
生成式AI與機器學習的區別
如前所述，生成式AI是人工智能的一個子領域。生成式AI模型使用機器學習技術來處理和生成數據。廣義上，AI指的是計算機能夠執行通常需要人類智能的任務，如決策和自然語言處理。
機器學習是AI的基礎組成部分，它指的是將計算機算法應用于數據，以便教會計算機執行特定任務的過程。機器學習是使AI系統根據它們學到的模式做出明智決策或預測的過程。
生成式AI是否是未來的趨勢？
生成式AI的爆炸性增長沒有顯示出減緩的跡象，隨著越來越多的企業擁抱數字化和自動化，生成式AI似乎注定將在未來的工業中發揮核心作用。生成式AI的能力已經在內容創作、軟件開發和醫學等領域證明了其價值，隨著技術的不斷發展，其應用和用例將不斷擴展。
然而，生成式AI對企業、個人和整個社會的影響取決于我們如何應對其帶來的風險。確保以最小化偏見、增強透明度和責任以及維護數據治理為原則的倫理使用AI將至關重要，并且確保法規跟上技術的迅速演變已經證明是一個挑戰。同樣，如果我們希望充分利用生成式AI的全部潛力并減輕潛在的負面影響，平衡自動化和人類參與將至關重要。
目前AI是未來20年的趨勢，希望大家能夠有更多的選擇。
