什麼是生成式人工智能以及 2023 年如何使用它

人工智能（AI）技術領域正在以前所未有的速度擴展。 曾經被認為是科幻小說中的東西現在正在成為我們日常生活中不可或缺的一部分。 從語音助手和推薦算法到網絡安全和先進的醫療診斷，生成式人工智能正在重塑我們所知的世界。

掌握這一快速進展的一種方法是通過該領域正在進行的大量研究。

“我們每年都會看到 50 萬篇新的人工智能研究論文。”
Joelle Pineau，Meta 人工智能研究副總裁

這種對技術的全力以赴的心態表明了學術界、私營企業和政府對人工智能的濃厚興趣和投資。 但你呢？ 如何將 Gen AI 用於您的業務、愛好和個人生活？ 我們收集了有關不同類別的生成式人工智能產品的所有最佳文章，這些文章將使您輕鬆了解人工智能如何直接影響您的日常生活。

但首先，什麼是生成式人工智能？

什麼是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一個分支，專注於基於訓練數據和神經網絡創建獨特的內容。 其範圍可以從創建文本內容到圖像、音樂甚至視頻。

要了解生成式人工智能，首先了解什麼是人工智能會很有幫助。 人工智能（AI）是一個廣義術語，指模仿人類智能的機器或軟件。 它涉及創建能夠理解、學習和應用知識、處理新情況以及執行通常需要人類智能的任務的系統。 人工智能雖然無法與人類智能相提並論，但它的能力卻是驚人的。

生成式人工智能使人工智能更進一步。 它不僅模仿人類智能，而且還模仿人類智能。 它像人類一樣創造。 這是使用機器學習模型發生的。 這些就像規則一樣，隨著時間的推移，通過練習和培訓變得越來越好。 這些模型的數據和訓練越多，它們就越能更好地製作高質量、相關的內容。

生成式人工智能的發展

生成式人工智能在之前的人工智能進步的基礎上發展緩慢。 它始於機器學習。 這種人工智能可以讓系統從經驗中學習和改進，而無需進行特定的編程。

隨著機器學習技術的發展，我們看到了神經網絡的發展，神經網絡是受人腦啟發的計算系統。 這些網絡可以從大量數據中學習，使其成為圖像識別、自然語言處理和內容生成等任務的極其強大的工具。

圖片來源：Pro_Vector/shutterstock.com

隨著生成對抗網絡（GAN）的出現，生成人工智能取得了重大進展。 GAN 由兩個相互競爭的部分組成：生成器和鑑別器。 這兩部分共同創建非常真實的“合成數據”。

生成器的工作是創建新的輸出。 鑑別器的工作是將輸出與訓練數據進行比較並嘗試失敗。 當鑑別器不批准時，生成器的任務是重試。 兩個部分都會保持這一狀態，直到獲得批准的輸出。 這個過程有助於生成器學習和完善自身。 隨著時間的推移，它在製作與訓練數據非常相似的數據方面有所改進。

通過所有這些在幕後工作，人工智能已經能夠滲透到普通人的幾種類型的用例中。 您無需成為 GAN 編程專家即可充分利用該技術。

生成式人工智能的應用

生成式人工智能已經充斥了許多數字工具，為日常任務提供了實用的解決方案。

“12 個月後，也就是明年（2024 年中），我真的認為每家公司、每一個營銷團隊、每一個銷售團隊，這種生成性和預測性的人工智能都將成為他們使用的每個工具的核心部分。 我不認為明年的技術會不具備這種功能。”
Joyce Kim Twilio 首席營銷官、董事會成員

如果喬伊斯是正確的，那麼您將在不知不覺中在您的職業生涯中使用這些工具（如果您還沒有）。

讓我們探討一下生成式人工智能產生重大影響的一些關鍵領域。

語言處理和寫作

生成式人工智能正在徹底改變語言處理和寫作領域。 ChatGPT（基於 GPT-3 模型）和 Copy.ai 等 AI 工具對於創建內容、簡化任務、起草電子郵件、撰寫文章和回答問題變得不可或缺。 這些工具極大地提高了生產力並激發了創造力。

在我們對人工智能寫作和自然語言處理 (NLP) 狀態的研究中，我們發現了一些利用這些基於文本的人工智能模型的最佳工具。 這些包括：

• 人工智能寫作工具和軟件
• 人工智能重寫和釋義工具
• 用於客戶服務等的人工智能聊天機器人
• 人工智能內容和抄襲檢測器
• 人工智能編碼助手
• 人工智能網站建設者
• 人工智能搜索引擎優化工具
• 人工智能營銷工具

正如您可以清楚地看到的，自然語言處理 (NPL) 和基於語言的人工智能模型正在被企業最快地採用。 他們的用例涵蓋許多不同類型的任務和工具。 但語言遠不是生成式人工智能唯一能做的事情。

視覺藝術與增強

生成式人工智能正在重塑視覺創造力和增強的景觀。 借助穩定擴散等基礎模型，產品可以使用文本提示生成獨特的圖像和藝術。 人工智能現在正在創造令人驚嘆的藝術作品，創建逼真的視頻，並幫助進行照片編輯。 Midjourney 和 Photoshop 等工具正在為此類人工智能鋪平道路。 我們撰寫了大量有關創建視覺效果的最佳人工智能工具的文章。 這些包括：

• 人工智能設計工具
• 人工智能藝術生成器
• 人工智能視頻生成器
• AI 照片增強器
• AI 圖像放大器

音頻生成和語音處理

生成式人工智能也在改變聽覺景觀。 它可以生成特定風格的音樂。 或者您可以將其用作文本轉語音工具，將書面文本轉換為口語單詞。 這使得視障用戶更容易訪問內容。 另一方面，語音轉文本工具可以轉錄音頻文件，使其可搜索且更易於分析。 一些最好的以音頻為中心的人工智能工具包括：

• 人工智能語音生成工具
• 人工智能音樂創作者
• AI 文本轉語音工具

如何負責任地使用生成式人工智能

生成式人工智能具有生成類似人類內容的能力，提供了大量機會。 然而，這項技術的強大功能也帶來了一系列道德考慮和濫用的可能性。 負責任地應對這些挑戰，充分發揮生成式人工智能的潛力，同時最大限度地減少傷害，這一點至關重要。 無論您是使用消費者級人工智能工具、在更廣泛的人工智能模型的基礎上進行開發，還是創建自己的人工智能工具，我們每個人都在負責任地使用人工智能方面發揮著自己的作用。

除了對人工智能可能造成的後果的天塌下來的預測之外，使用它還涉及有形但難以捉摸的風險。

使用生成式人工智能的固有風險和批評

與任何強大的技術一樣，生成式人工智能也有其自身的一系列挑戰和潛在陷阱。 主要問題之一是生成式人工智能模型本質上不會對它們生成的信息進行事實檢查。 他們可能會根據不准確或誤導性的數據生成內容，從而導致虛假信息的傳播。 更糟糕的是，當他們犯錯誤時，人們並不明顯或總是很容易發現他們犯了錯誤。

這在新聞業或學術界等領域尤其令人擔憂，因為這些領域信息的準確性至關重要。 即使在隨意寫作中，人工智能也會“產生幻覺”或發明事實（特別是當它很難完成其輸出時）。

另一個潛在風險在於內容真實性領域。 隨著人工智能生成的內容變得越來越普遍，人工智能檢測工具正在被開發來檢測和標記此類內容。 使用人工智能批發的出版商或個人可能會遭受巨大的聲譽損害，特別是如果人工智能生成的內容沒有明確標記的話。

專家對人工智能風險的看法

毫無疑問，LLM 培訓數據包括受版權保護的材料、針對網站 TOS 添加的內容以及有害和潛在的誹謗信息。

圖片來源：designium/shutterstock.com

使用人工智能的法律後果仍有待觀察。 無論您是開發模型還是在自己的業務中使用模型作為服務。

“使用涉及版權材料、違反 TOS 和聲譽損害問題的培訓數據存在嚴重的法律問題。”
Regina Sam Penti，Ropes and Gray 合夥人

（各種）偏差是生成式人工智能訓練數據的一部分。 收集、清理和跟踪數據是生成式人工智能係統未來最重要的工作。

“偏見將持續成為問題，因為它是根據人類生成的數據進行訓練的……護欄需要繼續完善”
Eric Boyd，微軟人工智能平台首席副總裁

即使作為消費者，了解存在的風險也很重要，即使我們使用的產品也是如此。 這並不意味著您不應該使用這些工具，只是意味著您應該謹慎對待向這些工具提供的信息以及您最終對它們的期望。

我們該何去何從？

當我們站在數字創新新時代的邊緣時，生成式人工智能的潛力才剛剛開始被實現。 這不僅僅是技術本身的問題。 它還涉及人們和企業如何利用它來改變他們的日常工作和創造性工作。

想像一下使用人工智能聊天機器人來處理客戶服務查詢，提供即時響應和支持。 或者使用人工智能轉錄音頻，使內容更容易被更廣泛的受眾所訪問。 生成式人工智能甚至可以協助寫作，從起草電子郵件回復和簡歷到創建引人注目的營銷文案。 不斷地。

要更深入地了解該主題，請查看我們關於當今最佳可用人工智能工具的綜合文章。 它詳細概述了各個類別的頂級人工智能工具，幫助您選擇適合您需求的工具。

生成式人工智能不僅僅是一項技術進步，更是一項技術進步。 它是創造力、效率和創新的工具。 當我們探索其潛力時，有一件事是明確的：生成式人工智能不僅在塑造我們的未來，而且在塑造我們的未來。 就在此時此地。

生成式人工智能常見問題解答

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