- 生成式人工智能使用户能够生成新内容（从文本和图像到代码），从而提高生产力并降低内容创作成本。
- 它释放了各个行业的创造潜力，使艺术家、营销人员和开发人员能够探索新的想法和形式。
- 道德问题、数据偏见、错误信息和高能耗仍然是可持续采用生成式人工智能的关键挑战。
目前超过 70% 的公司正在使用人工智能，其中 65% 的公司正在采用生成式人工智能。了解生成式人工智能的定义、工作原理、优势以及影响其未来的风险。
全球超过70%的公司和组织已经采用了人工智能技术。值得注意的是，65%的受访者表示，他们的公司已经在定期使用生成式人工智能——这一数字每年都在急剧上升。
无论您是企业用户还是个人，生成式人工智能都能带来诸多益处。从创建营销内容、制作广告，到规划行程、生成音乐或图像，它都能帮助用户生成全新内容，从而提升创造力和生产力。
随着新的生成式人工智能模型迅速推出并每次都引发全球讨论，一个问题仍然存在：这种正在重塑我们工作和生活方式的变革性技术究竟是什么？随着它的不断发展，未来将面临哪些挑战？
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能（Generative AI ，通常简称为 GenAI）是一种人工智能，它可以根据用户提供的提示创建全新的内容。这些内容可以包括文本、图像、音频、视频，甚至代码。与仅仅根据现有数据进行分类或预测的传统人工智能模型不同，生成式人工智能能够生成模仿人类创造力的原创输出。
生成式人工智能的核心是由基于神经网络构建的深度学习模型驱动的。你可以将生成式人工智能想象成一位大厨，而神经网络则是他们的厨房工具包。提示就像顾客的要求——“来点辛辣的、略带柑橘味的菜”——厨师会根据经验（训练数据）烹制出一道独特的菜肴。
📌 神经网络的每一层都扮演着特定的角色：
- 初始层处理基本功能，例如清洁和切碎食材（检测边缘、形状或图案）。
- 中间层对数据进行调味——应用学习到的模式来生成上下文。
- 最后的层次将所有内容整合在一起——以引人注目的文本、图像或视频的形式烹饪和呈现最终的输出。
这些深度学习模型通过识别海量数据集中的模式和关系进行学习。然后，基于这些学习到的模式，生成式人工智能可以生成看起来逼真、连贯，有时甚至与人造作品难以区分的新内容。
这种能力使生成式人工智能拥有极其广泛的用途。它已被广泛应用于市场营销、设计、软件开发、虚拟助理，甚至音乐和故事讲述等领域。从帮助个人规划假期到协助企业制作广告活动，生成式人工智能正在重塑我们的工作和创造方式。
然而，这种变革力量并非没有挑战——例如内容真实性、版权问题以及模型偏差。随着应用的加速，围绕生成式人工智能的伦理和监管问题将变得越来越关键。
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生成式人工智能的优势与挑战
✅ 优点
- 自动内容创建
生成式人工智能最强大的优势之一是其能够自动生成内容。虽然输出质量可能因主题、模型和用户期望而异，但其节省的时间和成本是毋庸置疑的。例如，媒体公司使用生成式人工智能来撰写新闻稿和总结报告，而设计师则利用人工智能生成的视觉效果来激发创作灵感。
- 促进创新和创造力
生成式人工智能是创造力的催化剂。艺术家们正在利用人工智能创作突破界限的原创艺术作品，音乐家们也在创作全新的作品，重新定义音乐类型的界限。甚至营销人员也在利用生成式人工智能来集思广益，提出新的营销活动创意，从而加速创意周期，并实现更多样化的策略。
⚠️ 挑战
- 数据偏见和道德问题
尽管生成式人工智能易于获取且成果显著，但其可靠性取决于其训练数据。遗憾的是，这些训练数据可能存在固有的偏差或不准确性。在医疗保健或法律服务等高风险领域，错误的输出结果可能会造成严重后果。此外，这项技术还引发了更广泛的伦理问题，包括隐私保护、数据安全和知识产权。
- 虚假信息和深度伪造
生成式人工智能也助长了虚假内容的泛滥。从被操纵的图像到人工智能生成的虚假新闻和视频，深度伪造正变得越来越难以识别，对公众信任、选举公正性甚至国家安全构成威胁。恶意行为者可以利用这些工具传播虚假信息或实施网络犯罪。
- 计算和能源成本高
训练和运行生成式人工智能模型需要巨大的计算能力和能耗，这引发了可持续性方面的担忧。随着模型规模越来越大、越来越复杂，对环境的影响也越来越大。降低能耗并提高计算效率对于构建更环保、更可持续的人工智能系统至关重要。
🔍结论
生成式人工智能无疑是一项突破性的技术，它有潜力改变我们的生活和工作方式。但随着应用的加速，企业、开发者和政策制定者必须携手应对其风险，确保生成式人工智能的未来不仅具有创新性，而且具有负责任和可持续性。
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〈 什么是生成式人工智能？全球超过 70% 的企业使用它〉这篇文章首先发布于《 CoinRank 》。
