生成式人工智能

生成式人工智能是指旨在生成書面文本、音頻、圖像或視頻形式的新內容的人工智能模型。應用程序和用例非常廣泛。生成式人工智能可用于根據特定作者的風格創作短篇故事，生成不存在的人的真實形象，以著名作曲家的風格創作交響樂，或者從簡單的文字描述。

為了更好地理解生成式人工智能的獨特性，了解它與其他類型的人工智能、編程和機器學習的不同之處會很有幫助：

傳統人工智能是指能夠按照預定規則或算法執行特定任務的人工智能系統。它們主要是基于規則的系統，無法從數據中學習或隨著時間的推移而改進。另一方面，生成式人工智能可以從數據中學習并生成新的數據實例。

機器學習使系統能夠從數據中學習，而不是通過顯式編程。換句話說，機器學習是計算機程序能夠獨立適應新數據并從中學習，從而發現趨勢和見解的過程。生成式人工智能利用機器學習技術來學習和創建新數據。

對話式人工智能使機器能夠以類似人類的方式理解和響應人類語言。雖然生成式人工智能和會話式人工智能可能看起來很相似——特別是當生成式人工智能用于生成類似人類的文本時——但它們的主要區別在于它們的目的。對話式人工智能用于創建可以進行類人對話的交互系統，而生成式人工智能則更廣泛，涵蓋各種數據類型的創建，而不僅僅是文本。

通用人工智能（AGI）是指高度自治的系統（目前是假設的），它可以在最具經濟價值的工作中超越人類。如果實現，AGI 將能夠理解、學習、適應和實施各種任務中的知識。雖然生成式人工智能可以成為此類系統的組成部分，但它并不等同于通用人工智能。生成式人工智能專注于創建新的數據實例，而通用人工智能則表示更廣泛的自主性和能力。

生成式人工智能的特點

生成式人工智能能夠生成各種類型的新數據實例，而不僅僅是文本。

這使得生成式人工智能可用于設計生成類似人類響應的虛擬助手、開發具有動態和不斷變化內容的視頻游戲，甚至生成用于訓練其他人工智能模型的合成數據，特別是在收集現實世界數據可能具有挑戰性或不切實際的情況下。

生成式人工智能已經對商業應用產生了深遠的影響。它可以推動創新、自動化創意任務并提供個性化的客戶體驗。許多企業將生成式人工智能視為一種強大的新工具，用于創建內容、解決復雜問題以及改變客戶和員工與技術交互的方式。

生成式人工智能的工作原理

生成式人工智能遵循機器學習的原理，機器學習是人工智能的一個分支，使機器能夠從數據中學習。然而，與學習模式并根據這些模式做出預測或決策的傳統機器學習模型不同，生成式人工智能更進一步——它不僅從數據中學習，還創建模仿輸入數據屬性的新數據實例。

在主要的生成式人工智能模型中（下面將詳細討論），將生成式人工智能投入使用的一般工作流程如下：

數據收集：收集包含要生成的內容類型示例的大型數據集。例如，用于生成逼真圖片的圖像數據集，或用于生成連貫句子的文本數據集。
模型訓練：生成式人工智能模型是使用神經網絡構建的。該模型在收集的數據集上進行訓練，以了解數據中的底層模式和結構。
生成：模型經過訓練后，它可以根據所使用的模型，通過從潛在空間采樣或通過生成器網絡來生成新內容。生成的內容是模型從訓練數據中學到的內容的綜合。
細化：根據任務和應用程序，生成的內容可能會經過進一步的細化或后處理，以提高其質量或滿足特定要求。

生成式人工智能的基石是深度學習，這是一種模仿人腦處理數據和創建決策模式的工作方式的機器學習。深度學習模型使用稱為人工神經網絡的復雜架構。這種網絡由許多互連的層組成，可以處理和傳輸信息，模仿人腦中的神經元。

生成式人工智能的類型

生成式人工智能的類型多種多樣，每種都有獨特的特征并適合不同的應用。這些模型主要分為以下三類：

基于 Transformer 的模型：對于文本生成，基于 Transformer 的模型（例如 GPT-3 和 GPT-4）非常有用。他們使用的架構允許他們考慮輸入文本的整個上下文，從而使他們能夠生成高度連貫且上下文適當的文本。
生成對抗網絡（GAN）：GAN 由兩部分組成：生成器和鑒別器。生成器創建新的數據實例，而鑒別器評估這些實例的真實性。本質上，這兩個部分參與了一場游戲，生成器努力創建鑒別器無法與真實數據區分開的數據，而鑒別器則試圖更好地識別虛假數據。隨著時間的推移，生成器變得能夠熟練地創建高度真實的數據實例。
變分自動編碼器 (VAE)：VAE 代表另一種利用統計推斷原理的生成模型。它們的工作原理是將輸入數據編碼到潛在空間（數據的壓縮表示），然后解碼該潛在表示以生成新數據。在編碼過程中引入隨機因子允許 VAE 生成不同但相似的數據實例。
雖然基于 Transformer 的模型、VAE 和 GAN 代表了當前使用的一些最常見的生成式 AI 模型類型，但也存在其他模型。兩個值得考慮的模型包括自回歸模型，它根據以前的數據點預測未來的數據點，以及歸一化流模型，它使用一系列轉換來對復雜的數據分布進行建模

生成式人工智能面臨的挑戰

實施生成式人工智能面臨的挑戰涉及一系列技術和倫理問題，隨著該技術得到更廣泛的采用，這些問題需要得到解決。在這里，我們探討組織當今面臨的一些主要挑戰。

數據要求

生成式人工智能模型需要大量高質量的相關數據才能有效訓練。獲取此類數據可能具有挑戰性，特別是在數據稀缺、敏感或受保護的領域，例如醫療保健或金融領域。此外，確保數據的多樣性和代表性以避免生成的輸出出現偏差可能是一項復雜的任務。應對這一挑戰的一種解決方案可能是使用合成數據——模仿真實數據特征的人工創建的數據。越來越多的利基數據公司專注于生成可用于人工智能訓練的合成數據，同時保護隱私和機密性。

訓練復雜性

訓練生成式 AI 模型，尤其是更復雜的模型，例如 GAN 或基于 Transformer 的模型，計算量大、耗時且昂貴。它需要大量的資源和專業知識，這對于小型組織或人工智能新手來說可能是一個障礙。分布式訓練將訓練過程分散到多臺機器或 GPU 上，有助于加速該過程。此外，遷移學習是一種針對特定任務對預訓練模型進行微調的技術，可以降低訓練復雜性和資源需求。

控制輸出

控制生成人工智能的輸出可能具有挑戰性。生成模型可能會生成不需要或不相關的內容。例如，人工智能模型可能會創建虛構的、不正確的、冒犯性的或有偏見的文本。通過提供更多樣化和更具代表性的數據來??改進模型的訓練可以幫助解決這個問題。此外，實施過濾或檢查生成內容的機制可以確保其相關性和適當性。

道德問題

生成式人工智能引發了一些道德問題，特別是在生成內容的真實性和完整性方面。由 GAN 創建的 Deepfakes 可能會被濫用來傳播錯誤信息或進行欺詐活動。生成文本模型可用于創建誤導性新聞文章或虛假評論。為生成人工智能的使用建立強有力的道德準則至關重要。數字水印或區塊鏈等技術可以幫助跟蹤和驗證人工智能生成的內容。此外，提高公眾的人工智能素養可以降低錯誤信息或欺詐的風險。

監管障礙

生成式人工智能的使用缺乏明確的監管指南。隨著人工智能不斷快速發展，法律法規難以跟上，導致不確定性和潛在的法律糾紛。
技術專家、政策制定者、法律專家和整個社會之間需要持續對話與合作，以形成全面有效的監管框架。這些旨在促進負責任地使用人工智能，同時降低其風險。