什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是人工智能的一个高级分支，能够让机器创造新的原创内容，如文本、图像、音乐甚至代码。
生成式人工智能是人工智能的一个分支，使用基于深度学习（神经网络）的模型，这些模型在海量数据集上训练以创造新内容。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，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）在神经网络中的位置，神经网络是机器学习和更广泛人工智能领域的一部分。
生成式人工智能是基于深度学习模型，“根据其训练数据生成高质量的文本、图像及其他内容”，它依赖复杂的神经算法识别海量数据中的模式以产生新颖输出。
— IBM 研究
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（例如，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。最终得到的神经网络能够根据输入自主生成内容。
微调
初步训练后，模型通过微调针对特定任务进行定制。这可能涉及对带标签的示例进行额外训练，或使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，使其回答更准确、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实现——例如，文本逐词预测，图像逐像素优化。实际上，“模型通过识别现有数据中的模式生成新内容”。给定用户提示，AI逐步预测一系列标记或图像以创建输出。
检索与优化（RAG）
许多系统还使用检索增强生成来提高准确性。此时，模型在生成时调用外部信息（如文档或数据库），以基于最新事实支撑答案，补充训练时学到的内容。
关键模型类型与架构
生成式人工智能采用多种现代神经架构，适用于不同媒体：
大型语言模型（LLMs）/ 变换器
扩散模型
生成对抗网络（GANs）
变分自编码器（VAEs）
这些架构共同驱动了当今各种生成工具。
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：
市场营销与客户体验
- 自动撰写营销文案（博客、广告、邮件），即时生成个性化内容
- 驱动先进聊天机器人，与客户对话甚至执行操作（如协助下单）
- 营销团队可即时生成多版本广告，并按人口统计或情境定制
业务自动化
- 起草和审阅文档
- 快速编写或修改合同、报告、发票及其他文书
- 减少人力在HR、法律、财务等领域的重复工作
- 帮助员工专注于复杂问题解决，而非例行起草
软件开发
- 自动生成和补全代码
- 如GitHub Copilot等工具利用LLMs建议代码片段、修复错误或跨语言转换
- 显著加快重复编码任务
- 辅助应用现代化（如将旧代码库迁移至新平台）
科研与医疗
- 为复杂问题提供新颖解决方案
- 在科学与工程领域，模型可设计新药分子或材料
- AI能生成合成分子结构或医学影像，用于训练诊断系统
- 在真实数据稀缺时，创造合成数据（如医学扫描）
创意艺术与设计
- 协助或创作艺术品、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
- 如DALL·E、Midjourney或Stable Diffusion等模型可按需创作插画或修改照片
- 生成多种图像变体以激发艺术灵感
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
- 按选定风格制作配音或根据文本描述创作音乐曲目
- 从文本提示生成动画片段，质量快速提升
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
它能自动完成耗时任务。例如，几秒内起草邮件、代码或设计方案，大幅加快工作进度，让人专注于更高层次任务。
- 显著提升生产力
- 更快生成内容
- 专注战略任务
增强创造力
通过头脑风暴和探索多种变体，提升创造力。作家或艺术家可一键生成多稿或设计方案。
- 克服创作瓶颈
- 多样设计变体
- 创造性合作伙伴
更佳决策支持
快速分析大数据，挖掘洞见或假设，辅助人类决策。
- 复杂报告摘要
- 统计模式识别
- 数据驱动洞察
个性化
模型可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。
- 实时定制
- 提升用户参与度
- 上下文感知响应
总之，生成式人工智能能节省时间，激发创新，并以速度和规模处理大规模创意或分析任务。
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”源于模型并不真正理解事实——它仅预测可能的续写。
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）。
隐私与知识产权问题
若用户向模型输入敏感或受版权保护的材料，模型可能无意中在输出中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。
深度伪造与虚假信息
生成式人工智能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个人、传播虚假信息或诈骗。
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决策过程。这种不透明性使得保证可靠性或追踪错误变得困难。
生成式人工智能的未来
生成式人工智能正以惊人速度发展。采用率快速增长：调查显示约三分之一组织已在某种程度上使用生成式AI，分析师预测到2026年约80%公司将部署该技术。专家预计这项技术将为全球经济带来数万亿美元增值并变革各行业。
自ChatGPT问世后，生成式人工智能“成为全球现象”，并“预计通过大幅提升生产力为经济贡献数万亿美元”。
— 甲骨文研究
未来展望
- 更多专业且强大的模型（针对科学、法律、工程等领域）
- 更佳的输出准确性技术（如先进的RAG和更优训练数据）
- 生成式AI融入日常工具和服务
关键要点
总之，生成式人工智能指通过学习数据创造新的原创内容的AI系统。依托深度神经网络和大型基础模型，它能撰写文本、生成图像、合成音频等，推动变革性应用。
巨大优势
- 增强创造力与效率
- 全天候可用
- 巨大生产力提升
关键风险
- 错误与偏见问题
- 深度伪造与虚假信息
- 隐私与知识产权问题
尽管在创造力和效率上带来巨大优势，但也存在错误和偏见等挑战，用户需加以应对。随着技术成熟，生成式AI将成为各行业不可或缺的工具，但负责任的使用对安全发挥其潜力至关重要。
