生成式 AI

引言

生成式 AI，即生成式人工智能，是一项在 2023 年引起广泛关注的前沿技术。它包括能够生成文本、图像、代码或其他各种内容形式的机器学习系统，通常响应用户的提示。本文将探讨生成式 AI 的定义、工作原理、益处和风险。

生成式 AI 定义

生成式 AI 的术语是指一种方法，即在大型数据集上应用机器学习 (ML) 和神经网络 (NN)，以发现重复的模式。然后，它会根据这些学习到的信息生成新的、有时是类似人类的输出。例如，一个为小说创作设计的生成式 AI 模型，可以生成包含类似情节设置、角色和主题的新故事。

生成式 AI 如何工作？

生成式 AI 利用深度学习方法，特别是受人脑启发的神经网络。这些模型处理大量数据集以找出常见的模式和结构，从而随着输入更多信息而变得更智能。通过更多的内容，生成式 AI 模型可以产生可信且看起来像人类的输出。

生成式人工智能 (Generative AI) 的运作基于复杂的机制，采用先进的深度学习和神经网络算法。以下是生成式 AI 工作原理的深入探讨：

1. 数据收集和训练

• 数据集：生成式 AI 模型就是这样开始的；它们在相关的大型数据集上进行训练，这些数据集使它们能够了解应生成的内容类型。例如，文本模型可以通过使用大量的文本集来开发，而基于图像的生成器则可以通过使用海量的图像集来创建。
• 学习模式：模型可以在训练期间检测数据中的复杂模式、结构和关系。这是一个在提供的数据中寻找相似性、模式和显着项的过程。

2. 神经网络

• 架构：大多数生成式 AI 都基于模仿人脑功能的类神经网络。Transformer 是最流行的架构，并继续在自然语言处理 (NLP) 和图像创建等任务中表现出色。
• 层和节点：神经网络由多个相互连接的节点或神经元组成，有助于处理和转换信息。这些层为模型提供了有序表示信息的方式。

3. 深度学习

• 复杂计算：深度学习是机器学习的一个分支，其中神经网络在 successive layers 上对输入数据执行越来越复杂的计算。这有助于模型定位和获取复杂项。
• 训练迭代：模型会经历 successive training cycles，在每次迭代后通过将模型生成的输出与实际数据进行比较来调整其内部参数（权重和偏差）。

4. 生成过程

• 提示输入：生成式 AI 以提供提示开始，用户被指示提供导致内容创建的初始信息。根据支持系统的类型，此提示可能包含文本问题、初始图像或任何其他适用的输入。
• 模式识别：生成式 AI 通过利用训练数据中观察到的模式来工作，并生成与提供的提示一致的结果。例如，如果用文本进行编程，它可以形成单词甚至段落；如果用图片进行编程，它可以生成图像。

5. 通过用户反馈进行改进

• 迭代改进：生成式 AI 模型可以进行迭代反馈。用户可以就模型正在生成的内容提供反馈，从而让模型学习以改进并生成满足用户需求的内容。

6. 随更多数据扩展

• 数据量带来的复杂性：通过输入大量原始数据，可以提高生成式 AI 的复杂性。随着模型接收和处理的数据越来越多，它在生成逼真且多样化的产品方面变得越来越高效。

7. 多模态能力（可选）

• 多模态模型：生成式 AI 模型的一个子类别，称为多模态模型，能够处理多种信息模式，包括文本、图像和音频。通过这样做，它们能够产生更精细、更丰富的结果。

8. 部署

• 集成到应用程序：训练后，生成式 AI 模型可以集成到各种应用程序中，如聊天机器人、创意写作设备或编码助手，让个人有机会与 AI 交流并利用其内容生成能力。

生成式 AI 模型示例

生成式 AI 模型的杰出示例包括：

• ChatGPT：这是 OpenAI 构建的一个 AI 语言模型，可以回复用户查询并生成自然文本。
• DALL-E 3：Dall-E 是 OpenAI 的另一项创作，可以根据输入的文本生成图片或绘画。
• Google Bard：Google 的生成式 AI 聊天机器人与 Chat GTP 竞争，它根据给定的提示回答问题并生成文本。
• GitHub Copilot：在开发人员环境中，这是一个支持 AI 的编码工具，可提供代码提示和自动完成功能。
• Llama 2：Llama 是 Meta 推出的开源大型语言模型，用于构建对话式 AI 模型。

生成式 AI 通过深度学习、神经网络和相关数据集的综合训练来工作，从而能够识别数据中的模式和相关性。在其生成阶段，模型接收用户输入，并通过参考学习到的模式创建输出，然后在反馈和更多数据的帮助下进行增强。

生成式 AI 模型类型

生成式 AI 模型有几类，如基于 Transformer 的模型、GAN、VAE 和多模态模型。有多种类型，每种类型都用于特定任务，生成文本、创建图像，包括处理多种类型的数据。

• 基于 Transformer 的模型：它们通过使用大型数据集来学习如何处理时间维度上的信息，如单词或句子。在 NLP 系统中，它们擅长理解语言的语法和语义。
  示例：ChatGPT-3、Google Bard。
• 生成对抗网络 (GANs)：它们由两个神经网络组成，即生成器和判别器，它们协同工作但相互对抗。生成器负责创建逼真的数据，判别器负责评估数据是否真实。通过这种对抗过程，随着时间的推移会产生越来越好的艺术作品。
  示例：DALL-E、Midjourney。
• 变分自编码器 (VAEs)：VAE 使用编码器和解码器两个网络来转换和生成数据。编码器将原始数据压缩成一种压缩形式（更简单），解码器则将压缩信息重建为与原始信息相似但略有不同的内容。示例：它们广泛用于各种图像生成应用。
• 多模态模型：这类模型能够同时处理多种数据类型，包括文本、图像和声音。它们能够在此能力下产生更复杂、更精细的结果。示例：GPT-4 和 DALL-E-2 是 OpenAI 的作品。
• 注意力机制模型：注意力机制使模型在生成输出时能够专注于输入信息的特定部分。这个过程使模型能够更好地洞察数据的细节和复杂的关系信息。示例：一些现代 Transformer 模型包含注意力机制。
• 循环神经网络 (RNNs)：它们被设计用于处理序列输入，通过一个隐藏状态来考虑先前步骤的数据。它们不经常用于生成式 AI，但在早期的语言建模练习中发挥了关键作用。示例：最近，大多数模型不再使用历史语言模型。
• 自回归模型：在自回归模型中， successive outputs 是在考虑了前面元素的基础上生成的。这种分阶段或顺序的生成过程支持灵活开发动态的、上下文相关的 W88.
  示例：PixelRNN、PixelCNN。
• 大型语言模型：这些模型的主要目的是捕捉人类语音并人工生成它。Transformer 架构经常被应用，同时它们也可以针对不同的语言相关问题进行微调。
  示例：GPT-3、ChatGPT。
• 稀疏注意力模型：当稀疏注意力模型关注输入数据的每个元素时，计算开销会降低。由于它们的直接性，它们只关注所需方面，并且在某些操作中更合适。示例：用于不同类型 Transformer 的各种稀疏注意力 Transformer 模型。

生成式 AI 模型用于各种需求，如自然语言理解、文本生成、图像合成和多模态内容创建。该模型取决于其用途以及将生成的内容的材质。每种类型都服务于独特的目标，从语言任务到图像合成，满足各种生成式 AI 应用。

生成式 AI 的益处惠及各行各业

• 降低劳动力成本：自动化常规任务可减少工时，从而降低企业成本。
• 提高运营效率：通过使用生成式 AI，企业可以提高流程效率并消除错误，从而提高任何运营环节的表现。
• 深入了解业务流程：此外，这项技术允许积累和检查大量信息，这些信息可以从提高工作效率的角度提供有用的见解。基于数据的方法使组织能够更高效，因为它们能够找到需要更改以提高组织效力的方面。
• 赋能专业人士和内容创作者：生成式 AI 工具为专业人士和内容创作者提供了诸多好处，在他们工作的各个方面提供帮助。
• 创意构思：作为头脑风暴和创意过程的一部分，生成式 AI 提供了新的视角和概念，可以激发创新。
• 内容规划和排程：生成式 AI 帮助专业人士在制作内容时进行规划和排程，以实现统一的生成。
• 搜索引擎优化 (SEO)：通过 SEO 对 AI 提供的内容进行优化，有助于提高网络可见度和目标流量。
• 营销和受众参与：生成式 AI 能够开发定制且引人入胜的材料，以实现更好的营销方法和更高的用户参与度。
• 研究辅助：例如，生成式 AI 在研究任务中有益，专业人士可以轻松获取关键知识并指导他们的工作。
• 编辑支持：通过生成式 AI 协助编辑过程，它可以提供改进建议，最终促进内容完善的最后一步。
• 节省时间：显著的好处是，重复性和耗时的任务可以在短时间内完成。这些流程节省了时间，使专业人士和创作者能够专注于需要人类智能的任务。

生产力收益巨大，但对生成式 AI 模型的人工监督和审查必须很高。应负责任地使用生成式 AI，同时考虑控制偏差和强制执行道德等因素，这将有助于在各种行业中发挥其全部潜力。人类技能与生成式 AI 能力的结合将彻底改变当前各行业的 W88，甚至驱动卓越的创造力和战略成果。

生成式 AI 的危险和局限性

1. 错误信息和有害内容的传播

• 担忧：这种公开可用的生成式 AI 工具可能导致错误信息、仇恨言论和危险的教条等问题。然而，这可能非常危险；从宣扬偏见到影响个人或职业形象，甚至危及国家安全。
• 政策响应：2023 年，欧盟出台了版权法规，要求公司展示在创建生成式 AI 工具过程中大量使用的版权材料。

2. 工作岗位流失

• 担忧：一些担忧源于生成式 AI 自动化任务的事实，例如在办公室、客户服务或餐厅。
• 影响：McKinney 预测到 2330 年将发生约一千二百万次职业转变，其中大部分是特定领域的裁员。

3. 监管响应

• 欧盟立法：作为回应，欧洲联盟于今年 6 月初通过了一项新立法提案，禁止在公共场所进行实时人脸识别。

生成式 AI 是未来吗？

• 行业影响：生成式 AI 在媒体制作和软件工程等许多领域以及医疗问题中都扮演着关键角色，因为其发展迅速。
• 道德考量：通过确保公平、消除偏见、促进透明度、问责制和数据治理来解决风险。技术发展速度超过了监管。
• 平衡自动化：必须通过自动化和人类参与的平衡来控制生成式 AI，以便利用其优势并避免其劣势。

结论

生成式 AI 的未来看起来充满希望；然而，这取决于创新、道德治理和协作的精细结合，以应对未来道路上的新兴问题。只有通过负责任的整合和谨慎的监管，才能充分释放通用人工智能的潜力，因为企业、政策制定者和社会正在探索这一新领域。