什么是生成式 AI：简介

生成式AI是一种人工智能技术，能够生成多种风格的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。近期围绕生成式AI的热潮是由其简单的用户界面驱动的，可以在几秒钟内创建高质量的文本、图片和视频。

需要指出的是，这项技术并非新生事物。生成式AI早在20世纪60年代就以聊天机器人的形式出现。但直到2014年，随着生成对抗网络（GANs）——一种机器学习算法——的出现，生成式AI才能够创建令人信服的真实人物的逼真图像、视频和音频。

一方面，这种新发现的能力带来了更好的电影配音和丰富的教育内容等机遇。它也引发了对深度伪造（数字伪造的图像或视频）和对企业有害的网络安全攻击的担忧，例如逼真模仿员工上司的恶意请求。

下面将详细讨论的另外两项近期进展，在生成式AI走向主流的过程中起到了关键作用：Transformer和它们所赋能的突破性语言模型。Transformer是一种机器学习模型，它使得研究人员能够在无需预先标记所有数据的情况下训练越来越大的模型。新模型可以在数十亿页的文本上进行学习，从而产生更深入的答案。

此外，Transformer模型解锁了一种称为“注意力”（attention）的新机制，使模型能够捕捉跨越页面、章节甚至书籍的词语之间的联系，而不仅仅是单个句子内的联系。而且，Transformer不仅能理解词语：它们还能利用其捕捉联系的能力来分析代码、蛋白质、化学物质和DNA。

所谓的“大语言模型”（LLMs）——即拥有数十亿甚至数万亿参数的模型——的快速发展，开启了一个新时代，生成式AI模型可以编写引人入胜的文本，绘制逼真的图像，甚至即时创作极具娱乐性的情景喜剧。此外，多模态AI的创新使模型能够生成跨越多种媒体类型的内容，包括文本、图像和视频。这是Dall-E等工具的基础，Dall-E可以根据文本描述自动创建图像，或从图像生成文本字幕。

尽管取得了这些突破，但在使用生成式AI创建可读文本和逼真的风格化图像方面，我们仍处于早期阶段。早期实现存在准确性和偏见问题，并且容易出现幻觉和给出奇怪的答案。尽管如此，迄今为止的进展表明，这种AI的内在能力可能会从根本上改变行业。展望未来，这项技术可以协助编写代码、设计新药、开发产品、重塑业务流程以及改造供应链。

生成模型类型

多年来，出现了几种生成模型，每种模型都有其生成内容的独特方法。

1. 生成对抗网络（GANs）： GANs由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器，它们以对抗的方式进行交互。生成器创建样本，判别器评估其真实性。这种来回的竞争驱动生成器生成越来越令人信服的内容。GANs已被用于创建逼真的图像、视频，甚至深度伪造内容。
2. 变分自编码器（VAEs）： VAEs是概率模型，它们将数据映射到一个潜在空间，在那里捕获数据的关键特征。这个潜在空间允许在保留有意义特征的同时生成新的数据样本。VAEs常用于图像生成和数据压缩等任务。
3. 循环神经网络（RNNs）和Transformer： RNNs和Transformer通常用于文本生成。RNNs因其序列性质，非常适合生成文本序列，而Transformer因其注意力机制，在捕捉长距离依赖关系和生成连贯文本段落方面表现出色。