生成式AI是一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，可幫助算法人員生成以前依賴于業(yè)務(wù)員的模型，提供創(chuàng)造性的結(jié)果，而不會(huì)因業(yè)務(wù)員思想和經(jīng)驗(yàn)而產(chǎn)生任何差錯(cuò)。

人工智能中的這項(xiàng)新技術(shù)確定了輸入的原始模型，以生成演示訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征、真實(shí)的產(chǎn)品。麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論指出，生成式AI是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)有潛力的方向。

生成式AI通過對(duì)所有數(shù)據(jù)集的自主學(xué)習(xí)提供更好的優(yōu)質(zhì)結(jié)果。減少了與特定項(xiàng)目相關(guān)的挑戰(zhàn)，訓(xùn)練ML(機(jī)器學(xué)習(xí))算法以避免偏見，并允許機(jī)器人理解抽象概念。

國外一家優(yōu)質(zhì)咨詢公司Gartner在2022年主要趨勢列表中提到了Generative AI，并強(qiáng)調(diào)企業(yè)可以通過兩種方式使用這種創(chuàng)新型技術(shù)：

與業(yè)務(wù)部門一起增強(qiáng)當(dāng)前的創(chuàng)新工作流程：開發(fā)自動(dòng)化以幫助人類更好地執(zhí)行創(chuàng)造性任務(wù)。例如，游戲設(shè)計(jì)師可以利用生成式AI來創(chuàng)建地下城，突出他們喜歡和不喜歡的內(nèi)容，比如“有點(diǎn)像這樣”或“不太像那樣”。

充當(dāng)業(yè)務(wù)流程的重要部分：生成式AI可以在幾乎沒有人為參與的情況下生產(chǎn)無數(shù)的創(chuàng)意作品。它只需要設(shè)置上下文，結(jié)果將獨(dú)立生成。

1、生成式人工智能的好處

保護(hù)您的隱私：生成式AI生成的虛擬身份，為那些使用中透露身份的人提供隱私安全保障。

機(jī)器人控制：生成式AI增強(qiáng)了ML模型，減少了局部性，并在模仿現(xiàn)實(shí)世界時(shí)實(shí)現(xiàn)了更多抽象概念。

醫(yī)療保?。涸摷夹g(shù)可以簡單方便地檢測可能的病情，并開發(fā)出有效的治療方法。例如，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)可以計(jì)算X射線圖片的多個(gè)角度，以顯示腫瘤擴(kuò)張的可能性。

2、生成式人工智能的挑戰(zhàn)

安全性：據(jù)觀察，一些犯罪人員使用生成式AI進(jìn)行詐騙。

高度估計(jì)能力：生成式AI算法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型;但是，創(chuàng)建的作品并不是全新的。相反，這些模型只會(huì)是以最好的方式混合和匹配出來的作品。

不可預(yù)測的結(jié)果：在一些生成AI模型中，處理它們的行為很簡單，但有時(shí)，它們可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤或意外的結(jié)果。

數(shù)據(jù)安全：隨著技術(shù)依賴于數(shù)據(jù)，醫(yī)療保健和國防等行業(yè)在利用生成式人工智能時(shí)可能會(huì)面臨隱私問題。

3、生成式人工智能只是監(jiān)督訓(xùn)練嗎?

生成式AI是一種半監(jiān)督訓(xùn)練框架。這種學(xué)習(xí)方法涉及到用于監(jiān)督訓(xùn)練的手動(dòng)標(biāo)注訓(xùn)練信息，和用于無監(jiān)督訓(xùn)練方法的未標(biāo)注數(shù)據(jù)。未標(biāo)注的數(shù)據(jù)用于開發(fā)模型，這些模型可以通過提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來預(yù)測比標(biāo)注訓(xùn)練更多的預(yù)測。

GAN是一種針對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)的生成式AI半監(jiān)督框架，以下是GAN的關(guān)鍵優(yōu)勢：

過擬合：生成式AI模型的參數(shù)較少，因此過擬合可能更難。此外，由于訓(xùn)練過程的原因，生成模型需要大量數(shù)據(jù)，這使得它們對(duì)干擾顯著更加堅(jiān)固。

主觀的偏見：人的主觀意識(shí)不像生成人工智能建模中的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法那樣明顯。學(xué)習(xí)適用于允許排除虛假相關(guān)性的數(shù)據(jù)屬性。

模型偏向性：生成模型生成的結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同。因此，形狀和紋理問題消失了。

4、生成式人工智能的應(yīng)用

(1)人工智能生成的NFT

隨著NFT的銷售額在2021年達(dá)到250億美元，該行業(yè)目前是加密貨幣世界中最賺錢的市場。尤其是藝術(shù)NFT，正在產(chǎn)生重大影響。

雖然最受歡迎的藝術(shù)NFT是卡通和模因，但一種新的NFT趨勢正在出現(xiàn)，它利用AI和人類想象力的力量。這些NFT被稱為AI生成藝術(shù)，它們使用GAN來生成基于機(jī)器的藝術(shù)圖像。

Art AI就是展示AI生成的繪畫的一個(gè)例子。它發(fā)布了一個(gè)將文本轉(zhuǎn)換為藝術(shù)產(chǎn)品的工具，并幫助創(chuàng)作者在NFT上出售他們的藝術(shù)作品。另一方面，Metascapes組合圖像可以生成新照片，它使用了兩種學(xué)習(xí)模型，并且隨著模型的訓(xùn)練，每次輸出結(jié)果都變得更好。這些藝術(shù)品都會(huì)放在網(wǎng)上出售。

(2)身份安全

生成式AI允許用戶虛擬形象來維護(hù)隱私。這樣可以在公開場合以公平的形式開展活動(dòng)，以呈現(xiàn)公平的結(jié)果。

(3)圖像處理

人工智能可以用于處理低分辨率圖像并開發(fā)更精確、更清晰、更詳細(xì)的圖片。例如，谷歌發(fā)布了一篇博文，讓全世界知道他們已經(jīng)創(chuàng)建了兩個(gè)模型來將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。

例如從64x64輸入到1024x1024輸出的女性攝影。這個(gè)過程有助于恢復(fù)舊圖像和老電影，并將它們升級(jí)到4K等畫質(zhì)。也可以將黑白電影轉(zhuǎn)換為彩色。

(4)衛(wèi)生保健

生成式AI可以更好地識(shí)別病情，以幫助患者即使在早期階段也能接受有效的治療。

(5)音頻合成

借助生成式AI，可以基于用戶的聲音合成全新的音色。生成的聲音有助于為公司和個(gè)人開發(fā)視頻畫外音、可聽剪輯和旁白。

(6)設(shè)計(jì)

許多企業(yè)現(xiàn)在使用生成式AI來創(chuàng)建更先進(jìn)的設(shè)計(jì)。例如，國外一家工程公司Jacobs使用衍生式設(shè)計(jì)算法為NASA的新宇航服設(shè)計(jì)了一個(gè)生命支持背包。

(7)客戶細(xì)分

人工智能允許用戶識(shí)別和區(qū)分促銷活動(dòng)的目標(biāo)群體。從歷史記錄中學(xué)習(xí)，以預(yù)估目標(biāo)群體對(duì)廣告和營銷活動(dòng)的反應(yīng)。

生成式AI還可以使用數(shù)據(jù)發(fā)展客戶關(guān)系，并賦予營銷團(tuán)隊(duì)增強(qiáng)其追加銷售或交叉銷售策略的能力。

(8)情緒分析

ML涉及使用文本、圖片和語音評(píng)估來掌握用戶的情緒。例如，人工智能算法可以從網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)和用戶數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以解釋客戶對(duì)公司及產(chǎn)品或服務(wù)的看法。

(9)檢測欺詐

一些企業(yè)已經(jīng)使用了利用AI的自動(dòng)化欺詐行為檢測。這些做法幫助他們快速準(zhǔn)確地定位惡意和可疑行為。人工智能現(xiàn)在通過預(yù)設(shè)算法和規(guī)則檢測非法交易，并使盜竊識(shí)別檢測變得更加容易。

(10)趨勢評(píng)估

機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)有助于預(yù)測趨勢。這些技術(shù)有助于就傳統(tǒng)計(jì)算分析之外的趨勢提供有價(jià)值的見解。

(11)軟件開發(fā)

生成式人工智能還通過自動(dòng)化手動(dòng)編碼影響了軟件開發(fā)領(lǐng)域。IT專業(yè)人員現(xiàn)在可以靈活地通過解釋他們正在尋找的AI模型來快速開發(fā)解決方案，而不是完全編碼軟件。

例如，與手動(dòng)編碼器相比，基于模型的工具GENIO可以將開發(fā)人員的生產(chǎn)力提高數(shù)倍。該工具可幫助開發(fā)人員或非編碼人員開發(fā)特定基于其需求和業(yè)務(wù)流程的應(yīng)用程序，并減少他們對(duì)IT部門的依賴。

5、生成式AI的未來之路充滿希望

雖然生成式人工智能如今正在成為圖像制作、電影修復(fù)和3D環(huán)境創(chuàng)建的工具，但該技術(shù)很快將對(duì)其他幾個(gè)垂直行業(yè)產(chǎn)生重大影響。通過賦予模型更多的能力，而不僅僅是取代流水線勞動(dòng)和承擔(dān)創(chuàng)造性任務(wù)，我們可能會(huì)看到更廣泛的用例和在不同領(lǐng)域使用生成人工智能。