什么是生成式人工智能？探索创新的AI技术

生成式人工智能是人工智能的一个分支，利用在海量数据集上训练的深度学习（神经网络）模型来 创造新内容。这些模型学习文本、图像、音频或其他数据中的模式，从而能够根据用户提示生成原创输出（如文章、图像或音乐）。

换句话说，生成式人工智能是“从零开始”生成媒体内容，而不仅仅是分析或分类现有数据。此处的图示说明了生成模型（中心圆圈）如何嵌套于神经网络中，而神经网络又是机器学习及更广泛人工智能领域的一部分。

例如，IBM将生成式人工智能描述为基于训练数据“生成高质量文本、图像及其他内容”的深度学习模型，它依赖复杂的神经算法识别海量数据中的模式，从而产生新颖的输出。

生成式人工智能的工作原理

构建生成式人工智能系统通常包括三个主要阶段：

训练（基础模型）： 一个大型神经网络（通常称为基础模型）在大量原始、未标注的数据上进行训练（例如，数TB的互联网文本、图像或代码）。训练过程中，模型通过预测缺失部分（如填充数百万句子中的下一个词）来学习。经过多次迭代，模型调整自身以捕捉数据中的复杂模式和关系。最终形成一个能够根据输入自主生成内容的神经网络。
微调： 初步训练完成后，模型会针对特定任务进行微调。这可能包括在带标签的示例上额外训练，或采用基于人类反馈的强化学习（RLHF），即人类对模型输出进行评分，模型据此调整以提升质量。例如，聊天机器人模型可以通过客户问题和理想答案集进行微调，使其回复更准确、更相关。
生成： 训练和微调完成后，模型根据提示生成新内容。它通过采样已学模式来实现——例如，文本生成时逐词预测，图像生成时逐步优化像素模式。实际上，“模型通过识别现有数据中的模式来生成新内容”。面对用户提示，AI逐步预测一系列标记或图像，最终形成输出。
检索与优化（RAG）： 许多系统还采用检索增强生成技术提升准确性。此时，模型在生成时会调用外部信息（如文档或数据库），以基于最新事实支撑回答，补充训练时学到的内容。

每个阶段都计算密集：训练基础模型可能需要数千个GPU和数周时间。训练完成后，模型可作为服务部署（如聊天机器人或图像API），按需生成内容。

生成式人工智能的工作原理

主要模型类型与架构

生成式人工智能采用多种现代神经架构，适用于不同媒体类型：

大型语言模型（LLMs）/变换器： 这是当前文本生成式人工智能的核心（如OpenAI的GPT-4、Google Bard）。它们使用带注意力机制的变换器网络，生成连贯且具上下文感知的文本（甚至代码）。LLMs在数十亿词汇上训练，能完成句子、回答问题或撰写文章，流畅度接近人类。
扩散模型： 广泛用于图像（及部分音频）生成（如DALL·E、Stable Diffusion）。这些模型从随机噪声开始，逐步“去噪”形成连贯图像。网络学习逆转破坏过程，从文本提示生成高度逼真的视觉效果。扩散模型因对图像细节的精细控制，已基本取代旧有的AI艺术生成方法。
生成对抗网络（GANs）： 一种较早的图像生成技术（约2014年），包含两个神经网络相互竞争：生成器负责创作图像，判别器负责评判。通过对抗过程，GANs能生成极其逼真的图像，常用于风格迁移或数据增强。
变分自编码器（VAEs）： 另一种较早的深度学习模型，将数据编码到压缩空间，再解码生成新变体。VAEs是最早用于图像和语音生成的深度生成模型之一（约2013年），虽取得初步成功，但现代生成式AI多转向变换器和扩散模型以获得更高质量输出。
（其他）：还有针对音频、视频和多模态内容的专用架构。许多前沿模型结合多种技术（如变换器与扩散）以同时处理文本和图像。IBM指出，现今的多模态基础模型能支持从单一系统生成多种内容（文本、图像、声音）。

这些架构共同驱动了当今广泛应用的生成工具。

主要模型类型与架构

生成式人工智能的应用

生成式人工智能已广泛应用于多个领域，主要用例包括：

营销与客户体验： 自动撰写营销文案（博客、广告、邮件），即时生成个性化内容。它还支持高级聊天机器人，与客户对话甚至执行操作（如协助下单）。例如，营销团队可即时生成多版本广告，并按人群或场景定制。
软件开发： 自动生成和补全代码。GitHub Copilot等工具利用LLMs建议代码片段、修复漏洞或实现编程语言转换，大幅加快重复性编码任务，助力应用现代化（如旧代码迁移新平台）。
业务自动化： 起草和审阅文档。生成式AI能快速撰写或修改合同、报告、发票等，减少人力在HR、法务、财务等领域的重复劳动，帮助员工专注于复杂问题解决。
科研与医疗： 为复杂问题提供创新方案。在科学和工程领域，模型可设计新药分子或材料。例如，AI能生成合成分子结构或医疗影像，用于训练诊断系统。IBM指出，生成式AI在医疗研究中用于创建合成数据（如医学扫描），以弥补真实数据不足。
创意艺术与设计： 辅助或创作艺术品、图形和媒体。设计师利用生成式AI制作原创艺术、标志、游戏素材或特效。DALL·E、Midjourney和Stable Diffusion等模型能按需生成插画或修改照片，提供多样化创作灵感。
媒体与娱乐： 生成音频和视频内容。AI可作曲、生成自然语音，甚至制作短视频。例如，AI能以特定风格配音或根据文本描述创作音乐曲目。虽然完整视频生成仍在发展中，但已有工具能根据文本提示制作动画片段，且质量快速提升。

这些仅是冰山一角；技术发展迅速，个性化辅导、虚拟现实内容、自动新闻写作等新应用层出不穷。

生成式人工智能的应用

生成式人工智能的优势

生成式人工智能带来多项优势：

效率与自动化： 自动完成耗时任务。例如，几秒内起草邮件、代码或设计方案，大幅加快工作节奏，让人们专注于更高层次任务。组织报告称，团队内容和创意产出速度显著提升，生产力大幅增长。
增强创造力： 通过头脑风暴和多样化探索激发创意。作家或艺术家可一键生成多稿或设计方案，帮助克服创作瓶颈。这种“创意伙伴”功能让非专业人士也能轻松尝试新概念。
更优决策支持： 快速分析海量数据，挖掘洞见或假设，辅助人类决策。例如，生成式AI能总结复杂报告或发现数据中的统计规律。IBM指出，它通过筛选数据生成有用摘要和预测，助力更明智决策。
个性化： 模型能根据个人偏好定制输出。例如，生成个性化营销内容、推荐产品或调整界面以适应用户场景。实时个性化提升用户参与度。
全天候服务： AI系统不知疲倦，能提供24/7服务（如全天候回答问题的聊天机器人），保证持续稳定的性能和随时可用的创意支持。

总之，生成式人工智能能节省时间、激发创新，并以高速和大规模处理创意或分析任务。

生成式人工智能的优势

生成式人工智能的挑战与风险

尽管功能强大，生成式人工智能仍存在显著局限和风险：

不准确或虚构输出（“幻觉”）： 模型可能生成听起来合理但错误或无意义的答案。例如，法律研究AI可能自信地引用虚假案例。这些“幻觉”源于模型并非真正理解事实，而只是预测可能的续写。用户必须仔细核实AI输出。
偏见与公平性： 由于AI从历史数据学习，可能继承数据中的社会偏见，导致不公平或冒犯性结果（如带偏见的职位推荐或刻板印象的图像描述）。防止偏见需精心筛选训练数据并持续评估。
隐私与知识产权问题： 若用户输入敏感或受版权保护的材料，模型可能在输出中无意泄露私人信息或侵犯知识产权。模型也可能被攻击以泄露部分训练数据。开发者和用户需保护输入内容并监控输出风险。
深度伪造与虚假信息： 生成式AI能制作高度逼真的假图像、音频或视频（深度伪造）。这些可被恶意用于冒充他人、传播虚假信息或诈骗。检测和防范深度伪造是安全和媒体诚信的重要挑战。
缺乏可解释性： 生成模型通常是“黑箱”，难以理解为何生成特定输出或审计其决策过程。这种不透明性使得保证可靠性和追踪错误变得困难。研究人员正致力于可解释AI技术，但仍是未解难题。

其他问题还包括巨大的计算资源需求（增加能源成本和碳足迹）以及内容所有权的法律伦理问题。总体而言，生成式人工智能虽强大，但需谨慎的人类监督和治理以降低风险。

生成式人工智能的挑战与风险