什么是生成式人工智能以及 2023 年如何使用它

人工智能（AI）技术领域正在以前所未有的速度扩展。 曾经被认为是科幻小说中的东西现在正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 从语音助手和推荐算法到网络安全和先进的医疗诊断，生成式人工智能正在重塑我们所知的世界。

掌握这一快速进展的一种方法是通过该领域正在进行的大量研究。

“我们每年都会看到 50 万篇新的人工智能研究论文。”
Joelle Pineau，Meta 人工智能研究副总裁

这种对技术的全力以赴的心态表明了学术界、私营企业和政府对人工智能的浓厚兴趣和投资。 但你呢？ 如何将 Gen AI 用于您的业务、爱好和个人生活？ 我们收集了有关不同类别的生成式人工智能产品的所有最佳文章，这些文章将使您轻松了解人工智能如何直接影响您的日常生活。

但首先，什么是生成式人工智能？

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一个分支，专注于基于训练数据和神经网络创建独特的内容。 其范围可以从创建文本内容到图像、音乐甚至视频。

要了解生成式人工智能，首先了解什么是人工智能会很有帮助。 人工智能（AI）是一个广义术语，指模仿人类智能的机器或软件。 它涉及创建能够理解、学习和应用知识、处理新情况以及执行通常需要人类智能的任务的系统。 人工智能虽然无法与人类智能相提并论，但它的能力却是惊人的。

生成式人工智能使人工智能更进一步。 它不仅模仿人类智能，而且还模仿人类智能。 它像人类一样创造。 这是使用机器学习模型发生的。 这些就像规则一样，随着时间的推移，通过练习和培训变得越来越好。 这些模型的数据和训练越多，它们就越能更好地制作高质量、相关的内容。

生成式人工智能的发展

生成式人工智能在之前的人工智能进步的基础上发展缓慢。 它始于机器学习。 这种人工智能可以让系统从经验中学习和改进，而无需进行特定的编程。

随着机器学习技术的发展，我们看到了神经网络的发展，神经网络是受人脑启发的计算系统。 这些网络可以从大量数据中学习，使其成为图像识别、自然语言处理和内容生成等任务的极其强大的工具。

图片来源：Pro_Vector/shutterstock.com

随着生成对抗网络（GAN）的出现，生成人工智能取得了重大进展。 GAN 由两个相互竞争的部分组成：生成器和鉴别器。 这两部分共同创建非常真实的“合成数据”。

生成器的工作是创建新的输出。 鉴别器的工作是将输出与训练数据进行比较并尝试失败。 当鉴别器不批准时，生成器的任务是重试。 两个部分都会保持这一状态，直到获得批准的输出。 这个过程有助于生成器学习和完善自身。 随着时间的推移，它在制作与训练数据非常相似的数据方面有所改进。

通过所有这些在幕后工作，人工智能已经能够渗透到普通人的几种类型的用例中。 您无需成为 GAN 编程专家即可充分利用该技术。

生成式人工智能的应用

生成式人工智能已经充斥了许多数字工具，为日常任务提供了实用的解决方案。

“12 个月后，也就是明年（2024 年中），我真的认为每家公司、每一个营销团队、每一个销售团队，这种生成性和预测性的人工智能都将成为他们使用的每个工具的核心部分。 我不认为明年的技术会不具备这种功能。”
Joyce Kim Twilio 首席营销官、董事会成员

如果乔伊斯是正确的，那么您将在不知不觉中在您的职业生涯中使用这些工具（如果您还没有）。

让我们探讨一下生成式人工智能产生重大影响的一些关键领域。

语言处理和写作

生成式人工智能正在彻底改变语言处理和写作领域。 ChatGPT（基于 GPT-3 模型）和 Copy.ai 等 AI 工具对于创建内容、简化任务、起草电子邮件、撰写文章和回答问题变得不可或缺。 这些工具极大地提高了生产力并激发了创造力。

在我们对人工智能写作和自然语言处理 (NLP) 状态的研究中，我们发现了一些利用这些基于文本的人工智能模型的最佳工具。 这些包括：

• 人工智能写作工具和软件
• 人工智能重写和释义工具
• 用于客户服务等的人工智能聊天机器人
• 人工智能内容和抄袭检测器
• 人工智能编码助手
• 人工智能网站建设者
• 人工智能搜索引擎优化工具
• 人工智能营销工具

正如您可以清楚地看到的，自然语言处理 (NPL) 和基于语言的人工智能模型正在被企业最快地采用。 他们的用例涵盖许多不同类型的任务和工具。 但语言远不是生成式人工智能唯一能做的事情。

视觉艺术与增强

生成式人工智能正在重塑视觉创造力和增强的景观。 借助稳定扩散等基础模型，产品可以使用文本提示生成独特的图像和艺术。 人工智能现在正在创造令人惊叹的艺术作品，创建逼真的视频，并帮助进行照片编辑。 Midjourney 和 Photoshop 等工具正在为此类人工智能铺平道路。 我们撰写了大量有关创建视觉效果的最佳人工智能工具的文章。 这些包括：

• 人工智能设计工具
• 人工智能艺术生成器
• 人工智能视频生成器
• AI 照片增强器
• AI 图像放大器

音频生成和语音处理

生成式人工智能也在改变听觉景观。 它可以生成特定风格的音乐。 或者您可以将其用作文本转语音工具，将书面文本转换为口语单词。 这使得视障用户更容易访问内容。 另一方面，语音转文本工具可以转录音频文件，使其可搜索且更易于分析。 一些最好的以音频为中心的人工智能工具包括：

• 人工智能语音生成工具
• 人工智能音乐创作者
• AI 文本转语音工具

如何负责任地使用生成式人工智能

生成式人工智能具有生成类似人类内容的能力，提供了大量机会。 然而，这项技术的强大功能也带来了一系列道德考虑和滥用的可能性。 负责任地应对这些挑战，充分发挥生成式人工智能的潜力，同时最大限度地减少伤害，这一点至关重要。 无论您是使用消费者级人工智能工具、在更广泛的人工智能模型的基础上进行开发，还是创建自己的人工智能工具，我们每个人都在负责任地使用人工智能方面发挥着自己的作用。

除了对人工智能可能造成的后果的天塌下来的预测之外，使用它还涉及有形但难以捉摸的风险。

使用生成式人工智能的固有风险和批评

与任何强大的技术一样，生成式人工智能也有其自身的一系列挑战和潜在陷阱。 主要问题之一是生成式人工智能模型本质上不会对它们生成的信息进行事实检查。 他们可能会根据不准确或误导性的数据生成内容，从而导致虚假信息的传播。 更糟糕的是，当他们犯错误时，人们并不明显或总是很容易发现他们犯了错误。

这在新闻业或学术界等领域尤其令人担忧，因为这些领域信息的准确性至关重要。 即使在随意写作中，人工智能也会“产生幻觉”或发明事实（特别是当它很难完成其输出时）。

另一个潜在风险在于内容真实性领域。 随着人工智能生成的内容变得越来越普遍，人工智能检测工具正在被开发来检测和标记此类内容。 使用人工智能批发的出版商或个人可能会遭受巨大的声誉损害，特别是如果人工智能生成的内容没有明确标记的话。

专家对人工智能风险的看法

毫无疑问，LLM 培训数据包括受版权保护的材料、针对网站 TOS 添加的内容以及有害和潜在的诽谤信息。

图片来源：designium/shutterstock.com

使用人工智能的法律后果仍有待观察。 无论您是开发模型还是在自己的业务中使用模型作为服务。

“使用涉及版权材料、违反 TOS 和声誉损害问题的培训数据存在严重的法律问题。”
Regina Sam Penti，Ropes and Gray 合伙人

（各种）偏差是生成式人工智能训练数据的一部分。 收集、清理和跟踪数据是生成式人工智能系统未来最重要的工作。

“偏见将持续成为问题，因为它是根据人类生成的数据进行训练的……护栏需要继续完善”
Eric Boyd，微软人工智能平台首席副总裁

即使作为消费者，了解存在的风险也很重要，即使我们使用的产品也是如此。 这并不意味着您不应该使用这些工具，只是意味着您应该谨慎对待向这些工具提供的信息以及您最终对它们的期望。

我们该何去何从？

当我们站在数字创新新时代的边缘时，生成式人工智能的潜力才刚刚开始被实现。 这不仅仅是技术本身的问题。 它还涉及人们和企业如何利用它来改变他们的日常工作和创造性工作。

想象一下使用人工智能聊天机器人来处理客户服务查询，提供即时响应和支持。 或者使用人工智能转录音频，使内容更容易被更广泛的受众所访问。 生成式人工智能甚至可以协助写作，从起草电子邮件回复和简历到创建引人注目的营销文案。 不断地。

要更深入地了解该主题，请查看我们关于当今最佳可用人工智能工具的综合文章。 它详细概述了各个类别的顶级人工智能工具，帮助您选择适合您需求的工具。

生成式人工智能不仅仅是一项技术进步，更是一项技术进步。 它是创造力、效率和创新的工具。 当我们探索其潜力时，有一件事是明确的：生成式人工智能不仅在塑造我们的未来，而且在塑造我们的未来。 就在此时此地。

生成式人工智能常见问题解答

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