下一代生成模型：生成式人工智能详解

生成式人工智能最近的突破将彻底改变我们继续处理内容创建的方式以及人工智能工具在所有领域的增长率。Grand View Research 在其人工智能市场规模、份额和趋势分析报告中指出：

“2022 年全球人工智能市场规模为 1365.5 亿美元，预计从 2023 年到 2030 年将以 37.3% 的复合年增长率增长。”

如今，来自不同行业或背景的越来越多的组织正在寻求通过使用生成式 AI 来提高技能。


什么是生成式人工智能？

生成式 AI 是用于创建新的和独特的内容的算法，例如文本、音频、代码、图像等。随着人工智能的发展，生成式人工智能有可能接管各个行业，帮助他们完成人们认为从前不可能完成的任务。

生成式人工智能已经在创造可以模仿梵高等艺术家的艺术。时装业可能会使用生成式 AI 为他们的下一个产品线创建新设计。室内设计师可以使用生成式人工智能在几天内为某人建造他们梦想中的家，而不是几周和几个月。

生成式 AI 是相当新的，一项正在进行的工作，仍然需要时间来完善自己。然而，ChatGPT 等应用程序设置了很高的标准，我们应该期待在未来几年看到更多创新应用程序的发布。


生成式人工智能的作用

如前所述，对于生成式 AI 目前可以做什么没有具体限制，它仍在进行中。但是，截至今天，我们可以将其分为 3 个部分：

产生新的内容/信息：
这可以包括创建一个新博客、一个视频教程，或者为您的墙上添加一些奇特的新艺术。但是，它也可以帮助开发新药。

替换重复性任务：
生成式人工智能可以接管员工繁琐重复的工作，例如电子邮件、演示文稿摘要、编码和其他类型的操作。

定制数据：
生成式人工智能可以为特定的客户体验创建内容，这些内容可以用作确保成功、投资回报率、营销技巧和客户参与度的数据。使用消费者的行为模式，公司将能够区分有效的策略和方法。

下面是最流行的生成 AI 模型类型之一的示例，即扩散模型。

扩散模型
扩散模型旨在通过将数据集映射到低维潜在空间来学习数据集的底层结构。潜在扩散模型是一种深度生成神经网络，由 LMU Munich and Runway 的 CompVis 小组开发。

扩散过程是当你慢慢地向压缩的潜在表示中添加或扩散噪声，并生成一个只是噪声的图像。然而，扩散模型却反其道而行之，进行与扩散相反的过程。以受控方式逐渐减少图像中的噪点，因此图像慢慢看起来像原始图像。




生成式人工智能的用例

生成式人工智能已被来自不同部门的许多组织广泛采用。它使他们能够采用这些工具来帮助微调他们当前的流程和方法，并更有效地提升它们。例如：

媒体
如果它正在创建一篇新文章、要放在网站上的新图像或一个很酷的视频。生成式 AI 席卷了媒体行业，使他们能够以更快的速度制作高效的内容并降低成本。个性化内容使组织能够将客户参与度提升到一个新的水平，从而提供更有效的客户保留策略。

金融
AI 工具，例如用于 KYC 和 AML 流程的智能文档处理 (IDP)。然而，生成式人工智能让金融机构能够通过发现消费者支出的新模式和确定潜在问题来进一步进行客户分析。

卫生保健
生成式 AI 可以帮助处理 X 射线和 CT 扫描等图像，以提供更准确的可视化效果、更好地定义图像并以更快的速度检测诊断。例如，通过 GAN（生成对抗网络）使用插图到照片的转换等工具使医疗保健专业人员能够更深入地了解患者当前的医疗状况。


生成式人工智能的治理挑战

任何伟大的事情都会变坏，对吧？生成式 AI 的兴起导致政府能够控制生成式 AI 工具的使用的方式出现。

一段时间以来，人工智能领域一直开放给组织做他们想做的事。然而，有人介入并围绕 AI 制定固定法规只是时间问题。许多人担心生成人工智能模型的监管及其将如何影响社会经济，以及知识产权和侵犯隐私等其他问题。

生成式人工智能目前在治理方面面临的主要挑战是：

• 数据隐私——生成式 AI 模型需要大量数据才能成功导出准确的输出。由于敏感信息可能被滥用，数据隐私是所有人工智能公司和工具都面临的挑战。
• 所有权 - 生成式 AI 创建的任何内容或信息的知识产权仍然是一个公开讨论的问题。有些人可能会说内容是独一无二的，而其他人可能会说文本生成的内容是从各种互联网资源中转述而来的。
• 质量——由于将大量数据输入生成式 AI 模型，首要问题是调查数据的质量，然后是所生成输出的准确性。医学等领域是高度关注的领域，因为处理错误信息可能会产生很大影响。
• 偏差——在研究数据质量时，我们还需要评估训练数据中可能存在的偏差。这可能导致歧视性输出，导致 AI 在许多人眼中令人反感。
  

总结起来

生成式人工智能在被大家积极接受之前还有很多工作要做。这些人工智能模型需要更好地理解来自不同文化背景的人类语言。对于我们来说，与某人交谈时的常识对我们来说很自然，但是，这对于人工智能系统来说并不常见。他们努力适应不同的环境，因为他们被编程为接受事实信息的训练。

看看生成式人工智能在未来将扮演什么角色将会很有趣。我们必须拭目以待。


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