什么是生成式人工智能

生成式人工智能
生成式人工智能的特点
生成式人工智能的工作原理
生成式人工智能的类型
生成式人工智能面临的挑战
- 数据要求
- 训练复杂性
- 控制输出
- 道德问题
- 监管障碍

生成式人工智能

生成式人工智能是指旨在生成书面文本、音频、图像或视频形式的新内容的人工智能模型。应用程序和用例非常广泛。生成式人工智能可用于根据特定作者的风格创作短篇故事，生成不存在的人的真实形象，以著名作曲家的风格创作交响乐，或者从简单的文字描述。

为了更好地理解生成式人工智能的独特性，了解它与其他类型的人工智能、编程和机器学习的不同之处会很有帮助：

传统人工智能是指能够按照预定规则或算法执行特定任务的人工智能系统。它们主要是基于规则的系统，无法从数据中学习或随着时间的推移而改进。另一方面，生成式人工智能可以从数据中学习并生成新的数据实例。

机器学习使系统能够从数据中学习，而不是通过显式编程。换句话说，机器学习是计算机程序能够独立适应新数据并从中学习，从而发现趋势和见解的过程。生成式人工智能利用机器学习技术来学习和创建新数据。

对话式人工智能使机器能够以类似人类的方式理解和响应人类语言。虽然生成式人工智能和会话式人工智能可能看起来很相似——特别是当生成式人工智能用于生成类似人类的文本时——但它们的主要区别在于它们的目的。对话式人工智能用于创建可以进行类人对话的交互系统，而生成式人工智能则更广泛，涵盖各种数据类型的创建，而不仅仅是文本。

通用人工智能（AGI）是指高度自治的系统（目前是假设的），它可以在最具经济价值的工作中超越人类。如果实现，AGI 将能够理解、学习、适应和实施各种任务中的知识。虽然生成式人工智能可以成为此类系统的组成部分，但它并不等同于通用人工智能。生成式人工智能专注于创建新的数据实例，而通用人工智能则表示更广泛的自主性和能力。

生成式人工智能的特点

生成式人工智能能够生成各种类型的新数据实例，而不仅仅是文本。

这使得生成式人工智能可用于设计生成类似人类响应的虚拟助手、开发具有动态和不断变化内容的视频游戏，甚至生成用于训练其他人工智能模型的合成数据，特别是在收集现实世界数据可能具有挑战性或不切实际的情况下。

生成式人工智能已经对商业应用产生了深远的影响。它可以推动创新、自动化创意任务并提供个性化的客户体验。许多企业将生成式人工智能视为一种强大的新工具，用于创建内容、解决复杂问题以及改变客户和员工与技术交互的方式。

生成式人工智能的工作原理

生成式人工智能遵循机器学习的原理，机器学习是人工智能的一个分支，使机器能够从数据中学习。然而，与学习模式并根据这些模式做出预测或决策的传统机器学习模型不同，生成式人工智能更进一步——它不仅从数据中学习，还创建模仿输入数据属性的新数据实例。

在主要的生成式人工智能模型中（下面将详细讨论），将生成式人工智能投入使用的一般工作流程如下：

数据收集：收集包含要生成的内容类型示例的大型数据集。例如，用于生成逼真图片的图像数据集，或用于生成连贯句子的文本数据集。
模型训练：生成式人工智能模型是使用神经网络构建的。该模型在收集的数据集上进行训练，以了解数据中的底层模式和结构。
生成：模型经过训练后，它可以根据所使用的模型，通过从潜在空间采样或通过生成器网络来生成新内容。生成的内容是模型从训练数据中学到的内容的综合。
细化：根据任务和应用程序，生成的内容可能会经过进一步的细化或后处理，以提高其质量或满足特定要求。

生成式人工智能的基石是深度学习，这是一种模仿人脑处理数据和创建决策模式的工作方式的机器学习。深度学习模型使用称为人工神经网络的复杂架构。这种网络由许多互连的层组成，可以处理和传输信息，模仿人脑中的神经元。

生成式人工智能的类型

生成式人工智能的类型多种多样，每种都有独特的特征并适合不同的应用。这些模型主要分为以下三类：

基于 Transformer 的模型：对于文本生成，基于 Transformer 的模型（例如 GPT-3 和 GPT-4）非常有用。他们使用的架构允许他们考虑输入文本的整个上下文，从而使他们能够生成高度连贯且上下文适当的文本。
生成对抗网络（GAN）：GAN 由两部分组成：生成器和鉴别器。生成器创建新的数据实例，而鉴别器评估这些实例的真实性。本质上，这两个部分参与了一场游戏，生成器努力创建鉴别器无法与真实数据区分开的数据，而鉴别器则试图更好地识别虚假数据。随着时间的推移，生成器变得能够熟练地创建高度真实的数据实例。
变分自动编码器 (VAE)：VAE 代表另一种利用统计推断原理的生成模型。它们的工作原理是将输入数据编码到潜在空间（数据的压缩表示），然后解码该潜在表示以生成新数据。在编码过程中引入随机因子允许 VAE 生成不同但相似的数据实例。
虽然基于 Transformer 的模型、VAE 和 GAN 代表了当前使用的一些最常见的生成式 AI 模型类型，但也存在其他模型。两个值得考虑的模型包括自回归模型，它根据以前的数据点预测未来的数据点，以及归一化流模型，它使用一系列转换来对复杂的数据分布进行建模

生成式人工智能面临的挑战

实施生成式人工智能面临的挑战涉及一系列技术和伦理问题，随着该技术得到更广泛的采用，这些问题需要得到解决。在这里，我们探讨组织当今面临的一些主要挑战。

数据要求

生成式人工智能模型需要大量高质量的相关数据才能有效训练。获取此类数据可能具有挑战性，特别是在数据稀缺、敏感或受保护的领域，例如医疗保健或金融领域。此外，确保数据的多样性和代表性以避免生成的输出出现偏差可能是一项复杂的任务。应对这一挑战的一种解决方案可能是使用合成数据——模仿真实数据特征的人工创建的数据。越来越多的利基数据公司专注于生成可用于人工智能训练的合成数据，同时保护隐私和机密性。

训练复杂性

训练生成式 AI 模型，尤其是更复杂的模型，例如 GAN 或基于 Transformer 的模型，计算量大、耗时且昂贵。它需要大量的资源和专业知识，这对于小型组织或人工智能新手来说可能是一个障碍。分布式训练将训练过程分散到多台机器或 GPU 上，有助于加速该过程。此外，迁移学习是一种针对特定任务对预训练模型进行微调的技术，可以降低训练复杂性和资源需求。

控制输出

控制生成人工智能的输出可能具有挑战性。生成模型可能会生成不需要或不相关的内容。例如，人工智能模型可能会创建虚构的、不正确的、冒犯性的或有偏见的文本。通过提供更多样化和更具代表性的数据来改进模型的训练可以帮助解决这个问题。此外，实施过滤或检查生成内容的机制可以确保其相关性和适当性。

道德问题

生成式人工智能引发了一些道德问题，特别是在生成内容的真实性和完整性方面。由 GAN 创建的 Deepfakes 可能会被滥用来传播错误信息或进行欺诈活动。生成文本模型可用于创建误导性新闻文章或虚假评论。为生成人工智能的使用建立强有力的道德准则至关重要。数字水印或区块链等技术可以帮助跟踪和验证人工智能生成的内容。此外，提高公众的人工智能素养可以降低错误信息或欺诈的风险。