生成式人工智能是一种人工智能技术，广泛描述了可以生成文本、图像、代码或其他类型内容的机器学习系统。
的模型 生成式人工智能 越来越多地被纳入在线工具中 chatbot 它允许用户在输入字段中输入问题或指令，人工智能模型将生成类似人类的响应。
的模型 生成式人工智能 他们使用一个复杂的计算机过程，称为 deep learning 分析大型数据集中的常见模式和排列，然后使用这些信息创建新的、引人注目的结果。 这些模型通过结合称为神经网络的机器学习技术来实现这一点，该技术大致受到人脑处理和解释信息的方式的启发，然后随着时间的推移从中学习。
举个例子，喂养一个模型 生成式人工智能 有了大量的叙述，随着时间的推移，模型将能够识别和重现故事的元素，例如情节结构、人物、主题、叙述手段等。
的模型 生成式人工智能 随着接收和生成的数据增加，它们变得更加复杂，这再次归功于以下技术： deep learning 和的 神经网络 以下。 因此，模板生成的内容越多 生成式人工智能，其结果就变得越有说服力、越人性化。
的受欢迎程度生成式人工智能 2023 年爆发，很大程度上归功于计划 ChatGPT e DALL-E di OpenAI。 此外，科技的快速进步 人工智能与自然语言处理一样，生成式人工智能 消费者和内容创作者可以大规模访问。
大型科技公司很快就加入了这股潮流，谷歌、微软、亚马逊、Meta 等都在推出自己的开发工具。 生成式人工智能 几个月内。
有很多工具 生成式人工智能，尽管文本和图像生成模型可能是最著名的。 的型号 生成式人工智能 它们通常依赖于用户提供一条消息来指导他们生成所需的输出，无论是文本、图像、视频还是一段音乐，尽管情况并非总是如此。
生成式人工智能模型有多种类型，每种模型都是针对特定的挑战和任务而设计的。 这些可以大致分为以下类型。
Transformer-based models基于 Transformer 的模型在大型数据集上进行训练，以理解顺序信息（例如单词和句子）之间的关系。 支持者 deep learning，这些人工智能模型往往精通 NLP 并理解语言的结构和上下文，使它们非常适合文本生成任务。 ChatGPT-3 和 Google Bard 是基于 Transformer 的生成 AI 模型的示例。
Generative adversarial networksGAN 由两个称为生成器和鉴别器的神经网络组成，它们本质上是相互对抗以创建看起来真实的数据。 顾名思义，生成器的作用是生成令人信服的输出，例如基于建议的图像，而鉴别器则负责评估所述图像的真实性。 随着时间的推移，每个组件都会改进各自的角色，取得更令人信服的结果。 DALL-E 和 Midjourney 都是基于 GAN 的生成式 AI 模型的示例。
Variational autoencodersVAE 使用两个网络来解释和生成数据：在本例中，它是编码器和解码器。 编码器获取输入数据并将其压缩为简化的格式。 然后，解码器获取此压缩信息并将其重建为类似于原始数据但又不完全相同的新内容。
一个例子是教授计算机程序使用照片作为训练数据来生成人脸。 随着时间的推移，该程序学会了简化人脸照片，将其简化为一些重要特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等的大小和形状，然后用它们来创建新面孔。
Multimodal models多模态模型可以同时理解和处理多种类型的数据，例如文本、图像和音频，从而允许它们创建更复杂的输出。 一个例子是人工智能模型，它可以根据文本提示以及图像提示的文本描述生成图像。 达尔-E 2 e OpenAI 的 GPT-4 是多模式模型的例子。
对于企业来说，效率可以说是生成式人工智能最引人注目的好处，因为它可以使企业自动执行特定任务，并将时间、精力和资源集中在更重要的战略目标上。 这可以降低劳动力成本，提高运营效率，并对某些业务流程是否正常运行提供新的见解。
对于专业人士和内容创作者来说，生成式人工智能工具可以帮助创意生成、内容规划和安排、搜索引擎优化、营销、受众参与、研究和编辑等。 同样，提出的主要好处是效率，因为生成式人工智能工具可以帮助用户减少在某些任务上花费的时间，以便他们可以将精力投入到其他地方。 也就是说，生成式人工智能模型的手动监督和控制仍然极其重要。
生成式人工智能已在众多行业领域站稳脚跟，并正在迅速扩展到商业和消费市场。 麦肯锡估计 到 2030 年，由于生成型人工智能的加速发展，目前占美国工作时间约 30% 的任务可以实现自动化。
在客户服务方面，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理帮助企业缩短响应时间，快速处理常见的客户问题，减轻员工的负担。 在软件开发中，生成式人工智能工具可以通过审查代码、突出显示错误并在问题变得更大之前提出潜在的解决方案来帮助开发人员更干净、更高效地编写代码。 与此同时，作家可以使用生成式人工智能工具来计划、起草和修改论文、文章和其他书面作品，尽管结果往往好坏参半。
生成式人工智能的使用因行业而异，并且在某些行业比其他行业更加成熟。 当前和建议的用例包括以下内容：
使用生成式人工智能工具（尤其是那些可供公众使用的工具）的一个主要担忧是它们有可能传播错误信息和有害内容。 其影响可能是广泛而严重的，从陈规定型观念、仇恨言论和有害意识形态的长期存在，到个人和职业声誉的损害以及法律和财务后果的威胁。 甚至有人认为，生成人工智能的滥用或管理不善可能会使国家安全面临风险。
这些风险并没有逃过政治家的眼睛。 2023年XNUMX月，欧盟提出 生成人工智能的新版权规则 这将要求公司披露用于开发生成人工智能工具的任何受版权保护的材料。 这些规则在欧洲议会XNUMX月投票通过的法律草案中获得批准，其中还包括对欧盟成员国使用人工智能的严格限制，包括提议禁止在公共场所使用实时面部识别技术。
正如麦肯锡所强调的那样，通过生成式人工智能实现任务自动化也会引起人们对劳动力和工作岗位流失的担忧。 该咨询集团表示，从现在到 12 年，自动化可能会导致 2030 万人职业转型，其中失业主要集中在办公室支持、客户服务和餐饮服务领域。 该报告估计，对办公室工作人员的需求可能“……减少 1,6 万个工作岗位，此外零售销售人员将减少 830.000 万个工作岗位，行政助理将减少 710.000 万个工作岗位，收银员将减少 630.000 万个工作岗位。”
生成式人工智能和通用人工智能代表着同一枚硬币的不同面。 两者都涉及人工智能领域，但前者是后者的子类型。
生成式 AI 使用各种机器学习技术（例如 GAN、VAE 或 LLM）从训练数据中学习的模型生成新内容。 这些输出可以是文本、图像、音乐或任何其他可以数字表示的东西。
通用人工智能，又称通用人工智能，泛指具有类人智能和自主性的计算机系统和机器人的概念。 这仍然是科幻小说中的内容：想想迪士尼·皮克斯的《瓦力》、2004 年《机器人》中的桑尼，或者斯坦利·库布里克《9000 年太空漫游》中的恶毒人工智能 HAL 2001。 当前大多数人工智能系统都是“狭义人工智能”的例子，因为它们是为非常具体的任务而设计的。
如上所述，生成式人工智能是人工智能的一个子领域。 生成式人工智能模型使用机器学习技术来处理和生成数据。 一般来说，人工智能是指计算机能够执行原本需要人类智能的任务的概念，例如决策和自然语言处理。
机器学习是人工智能的基本组成部分，是指将计算机算法应用于数据，以教导计算机执行特定任务。 机器学习是允许人工智能系统根据学习模式做出明智决策或预测的过程。
生成式人工智能的爆炸性增长没有任何减弱的迹象，随着越来越多的公司拥抱数字化和自动化，生成式人工智能似乎将在该行业的未来发挥核心作用。 生成式人工智能的能力已被证明在内容创作、软件开发和医学等行业中具有价值，并且随着技术的不断发展，其应用和用例将会扩大。
也就是说，生成人工智能对企业、个人和整个社会的影响取决于我们如何应对它带来的风险。 确保人工智能的使用 道德地 最大限度地减少偏见、提高透明度和问责制并支持 治理 数据的重要性至关重要，同时确保监管跟上技术的快速发展已被证明是一项挑战。 同样，如果我们希望充分利用生成式人工智能的潜力，同时减轻任何负面后果，那么在自动化和人类参与之间找到平衡就很重要。
Ercole Palmeri