生成式人工智慧是一種人工智慧技術，廣泛描述了可以產生文字、圖像、程式碼或其他類型內容的機器學習系統。
的型號 生成人工智能 越來越多地被納入線上工具中 chatbot 它允許用戶在輸入欄位中輸入問題或指令，人工智慧模型將產生類似人類的回應。
的型號 生成人工智能 他們使用一個複雜的電腦過程，稱為 deep learning 分析大型資料集中的常見模式和排列，然後使用這些資訊建立新的、引人注目的結果。 這些模型透過結合稱為神經網路的機器學習技術來實現這一點，該技術大致受到人腦處理和解釋資訊的方式的啟發，然後隨著時間的推移從中學習。
舉個例子，餵食一個模型 生成人工智能 有了大量的敘述，隨著時間的推移，模式將能夠識別和重現故事的元素，例如情節結構、人物、主題、敘述手段等。
的型號 生成人工智能 隨著接收和產生的數據增加，它們變得更加複雜，這再次歸功於以下技術： deep learning 和 神經網絡 以下。 因此，模板產生的內容越多 生成人工智能，其結果就變得越有說服力、越人性化。
的受歡迎程度生成人工智能 2023 年爆發，很大程度歸功於計劃 ChatGPT e DALL-E di OpenAI。 此外，科技的快速進步 人工智能與自然語言處理一樣，生成人工智能 消費者和內容創作者可以大規模存取。
大型科技公司很快就加入了這股潮流，Google、微軟、亞馬遜、Meta 等都在推出自己的開發工具。 生成人工智能 幾個月內。
有很多工具 生成人工智能，儘管文字和圖像生成模型可能是最著名的。 的型號 生成人工智能 它們通常依賴用戶提供一條訊息來指導他們產生所需的輸出，無論是文字、圖像、影片還是一段音樂，儘管情況並非總是如此。
生成式人工智慧模型有多種類型，每種模型都是針對特定的挑戰和任務而設計的。 這些可以大致分為以下類型。
Transformer-based models基於 Transformer 的模型在大型資料集上進行訓練，以理解順序資訊（例如單字和句子）之間的關係。 支持者 deep learning，這些人工智慧模型往往精通 NLP 並理解語言的結構和上下文，使它們非常適合文字生成任務。 ChatGPT-3 和 Google Bard 是基於 Transformer 的生成 AI 模型的範例。
Generative adversarial networksGAN 由兩個稱為生成器和鑑別器的神經網路組成，它們本質上是相互對抗以創建看起來真實的資料。 顧名思義，生成器的作用是產生令人信服的輸出，例如基於建議的圖像，而鑑別器則負責評估所述圖像的真實性。 隨著時間的推移，每個組件都會改進各自的角色，取得更令人信服的結果。 DALL-E 和 Midjourney 都是基於 GAN 的生成式 AI 模型的範例。
Variational autoencodersVAE 使用兩個網路來解釋和產生資料：在本例中，它是編碼器和解碼器。 編碼器取得輸入資料並將其壓縮為簡化的格式。 然後，解碼器獲取此壓縮資訊並將其重建為類似於原始資料但又不完全相同的新內容。
一個例子是教授電腦程式使用照片作為訓練資料來產生人臉。 隨著時間的推移，該程式學會了簡化人臉照片，將其簡化為一些重要特徵，例如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等的大小和形狀，然後用它們來創建新面孔。
Multimodal models多模態模型可以同時理解和處理多種類型的數據，例如文字、圖像和音頻，從而允許它們創建更複雜的輸出。 一個例子是人工智慧模型，它可以根據文字提示以及圖像提示的文字描述來產生圖像。 達爾-E 2 e OpenAI 的 GPT-4 是多模式模型的例子。
對企業來說，效率可以說是生成式人工智慧最引人注目的好處，因為它可以讓企業自動執行特定任務，並將時間、精力和資源集中在更重要的策略目標上。 這可以降低勞動成本，提高營運效率，並對某些業務流程是否正常運作提供新的見解。
對於專業人士和內容創作者來說，生成式人工智慧工具可以幫助創意生成、內容規劃和安排、搜尋引擎優化、行銷、受眾參與、研究和編輯等。 同樣，提出的主要好處是效率，因為生成式人工智慧工具可以幫助使用者減少在某些任務上花費的時間，以便他們可以將精力投入其他地方。 也就是說，生成式人工智慧模型的手動監督和控制仍然極為重要。
生成式人工智慧已在眾多產業領域站穩腳跟，並正迅速擴展到商業和消費市場。 麥肯錫估計 到 2030 年，由於生成型人工智慧的加速發展，目前占美國工作時間約 30% 的任務可以自動化。
在客戶服務方面，人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助理幫助企業縮短回應時間，快速處理常見的客戶問題，並減輕員工的負擔。 在軟體開發中，生成式人工智慧工具可以透過審查程式碼、突出顯示錯誤並在問題變得更大之前提出潛在的解決方案來幫助開發人員更乾淨、更有效率地編寫程式碼。 同時，作家可以使用生成式人工智慧工具來規劃、起草和修改論文、文章和其他書面作品，儘管結果往往好壞參半。
生成式人工智慧的使用因行業而異，並且在某些行業中比其他行業更加成熟。 目前和建議的用例包括以下內容：
使用生成式人工智慧工具（尤其是那些可供公眾使用的工具）的一個主要擔憂是它們有可能傳播錯誤訊息和有害內容。 其影響可能是廣泛而嚴重的，從陳規定型觀念、仇恨言論和有害意識形態的長期存在，到個人和職業聲譽的損害以及法律和財務後果的威脅。 甚至有人認為，生成人工智慧的濫用或管理不善可能會使國家安全面臨風險。
這些風險並沒有逃過政治人物的眼睛。 2023年XNUMX月，歐盟提出 產生人工智慧的新版權規則 這將要求公司揭露用於開發生成人工智慧工具的任何受版權保護的資料。 這些規則在歐洲議會六月投票的法律草案中獲得批准，其中還包括對歐盟成員國使用人工智慧的嚴格限制，包括提議禁止在公共場所使用即時臉部辨識技術。
正如麥肯錫所強調的那樣，透過生成式人工智慧實現任務自動化也會引起人們對勞動力和工作崗位流失的擔憂。 該諮詢集團表示，從現在到 12 年，自動化可能會導致 2030 萬人職業轉型，其中失業主要集中在辦公室支援、客戶服務和餐飲服務領域。 該報告估計，對辦公室工作人員的需求可能「…減少1,6 萬個工作崗位，此外零售銷售人員將減少830.000 萬個工作崗位，行政助理將減少710.000 萬個工作崗位，收銀員將減少630.000 萬個工作崗位。”
生成式人工智慧和通用人工智慧代表著同一枚硬幣的不同面。 兩者都涉及人工智慧領域，但前者是後者的子類型。
生成式 AI 使用各種機器學習技術（例如 GAN、VAE 或 LLM）從訓練資料中學習的模型產生新內容。 這些輸出可以是文字、圖像、音樂或任何其他可以數位表示的東西。
通用人工智慧，又稱通用人工智慧，泛指具有類人智慧和自主性的電腦系統和機器人的概念。 這仍然是科幻小說中的內容：想想迪士尼·皮克斯的《瓦力》、2004 年《機器人》中的桑尼，或者斯坦利·庫布里克《9000 年太空漫遊》中的惡毒人工智能HAL 2001。 目前大多數人工智慧系統都是「狹義人工智慧」的例子，因為它們是為非常具體的任務而設計的。
如上所述，生成式人工智慧是人工智慧的一個子領域。 生成式人工智慧模型使用機器學習技術來處理和產生資料。 一般來說，人工智慧是指電腦能夠執行原本需要人類智慧的任務的概念，例如決策和自然語言處理。
機器學習是人工智慧的基本組成部分，是指將電腦演算法應用於數據，以教導電腦執行特定任務。 機器學習是允許人工智慧系統根據學習模式做出明智決策或預測的過程。
生成式人工智慧的爆炸性成長沒有任何減弱的跡象，隨著越來越多的公司擁抱數位化和自動化，生成式人工智慧似乎將在該行業的未來發揮核心作用。 生成式人工智慧的能力已被證明在內容創作、軟體開發和醫學等行業中具有價值，並且隨著技術的不斷發展，其應用和用例將會擴大。
也就是說，產生人工智慧對企業、個人和整個社會的影響取決於我們如何應對它所帶來的風險。 確保人工智慧的使用 道德地 最大限度地減少偏見、提高透明度和問責制並支持 治理 數據的重要性至關重要，同時確保監管跟上技術的快速發展已被證明是一項挑戰。 同樣，如果我們希望充分利用生成式人工智慧的潛力，同時減輕任何負面後果，那麼在自動化和人類參與之間找到平衡就很重要。
Ercole Palmeri