- 生成式人工智能使用戶能夠生成新內容（從文本和圖像到代碼），從而提高生產力並降低內容創作成本。
- 它釋放了各個行業的創造潛力，使藝術家、營銷人員和開發人員能夠探索新的想法和形式。
- 道德問題、數據偏見、錯誤信息和高能耗仍然是可持續採用生成式人工智能的關鍵挑戰。
目前超過 70% 的公司正在使用人工智能，其中 65% 的公司正在採用生成式人工智能。瞭解生成式人工智能的定義、工作原理、優勢以及影響其未來的風險。
全球超過70%的公司和組織已經採用了人工智能技術。值得注意的是，65%的受訪者表示，他們的公司已經在定期使用生成式人工智能——這一數字每年都在急劇上升。
無論您是企業用戶還是個人，生成式人工智能都能帶來諸多益處。從創建營銷內容、製作廣告，到規劃行程、生成音樂或圖像，它都能幫助用戶生成全新內容，從而提升創造力和生產力。
隨著新的生成式人工智能模型迅速推出並每次都引發全球討論，一個問題仍然存在：這種正在重塑我們工作和生活方式的變革性技術究竟是什麼？隨著它的不斷發展，未來將面臨哪些挑戰？
什麼是生成式人工智能？
生成式人工智能（Generative AI ，通常簡稱為 GenAI）是一種人工智能，它可以根據用戶提供的提示創建全新的內容。這些內容可以包括文本、圖像、音頻、視頻，甚至代碼。與僅僅根據現有數據進行分類或預測的傳統人工智能模型不同，生成式人工智能能夠生成模仿人類創造力的原創輸出。
生成式人工智能的核心是由基於神經網絡構建的深度學習模型驅動的。你可以將生成式人工智能想象成一位大廚，而神經網絡則是他們的廚房工具包。提示就像顧客的要求——“來點辛辣的、略帶柑橘味的菜”——廚師會根據經驗（訓練數據）烹製出一道獨特的菜餚。
📌 神經網絡的每一層都扮演著特定的角色：
- 初始層處理基本功能，例如清潔和切碎食材（檢測邊緣、形狀或圖案）。
- 中間層對數據進行調味——應用學習到的模式來生成上下文。
- 最後的層次將所有內容整合在一起——以引人注目的文本、圖像或視頻的形式烹飪和呈現最終的輸出。
這些深度學習模型通過識別海量數據集中的模式和關係進行學習。然後，基於這些學習到的模式，生成式人工智能可以生成看起來逼真、連貫，有時甚至與人造作品難以區分的新內容。
這種能力使生成式人工智能擁有極其廣泛的用途。它已被廣泛應用於市場營銷、設計、軟件開發、虛擬助理，甚至音樂和故事講述等領域。從幫助個人規劃假期到協助企業製作廣告活動，生成式人工智能正在重塑我們的工作和創造方式。
然而，這種變革力量並非沒有挑戰——例如內容真實性、版權問題以及模型偏差。隨著應用的加速，圍繞生成式人工智能的倫理和監管問題將變得越來越關鍵。
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生成式人工智能的優勢與挑戰
✅ 優點
- 自動內容創建
生成式人工智能最強大的優勢之一是其能夠自動生成內容。雖然輸出質量可能因主題、模型和用戶期望而異，但其節省的時間和成本是毋庸置疑的。例如，媒體公司使用生成式人工智能來撰寫新聞稿和總結報告，而設計師則利用人工智能生成的視覺效果來激發創作靈感。
- 促進創新和創造力
生成式人工智能是創造力的催化劑。藝術家們正在利用人工智能創作突破界限的原創藝術作品，音樂家們也在創作全新的作品，重新定義音樂類型的界限。甚至營銷人員也在利用生成式人工智能來集思廣益，提出新的營銷活動創意，從而加速創意週期，並實現更多樣化的策略。
⚠️ 挑戰
- 數據偏見和道德問題
儘管生成式人工智能易於獲取且成果顯著，但其可靠性取決於其訓練數據。遺憾的是，這些訓練數據可能存在固有的偏差或不準確性。在醫療保健或法律服務等高風險領域，錯誤的輸出結果可能會造成嚴重後果。此外，這項技術還引發了更廣泛的倫理問題，包括隱私保護、數據安全和知識產權。
- 虛假信息和深度偽造
生成式人工智能也助長了虛假內容的泛濫。從被操縱的圖像到人工智能生成的虛假新聞和視頻，深度偽造正變得越來越難以識別，對公眾信任、選舉公正性甚至國家安全構成威脅。惡意行為者可以利用這些工具傳播虛假信息或實施網絡犯罪。
- 計算和能源成本高
訓練和運行生成式人工智能模型需要巨大的計算能力和能耗，這引發了可持續性方面的擔憂。隨著模型規模越來越大、越來越複雜，對環境的影響也越來越大。降低能耗並提高計算效率對於構建更環保、更可持續的人工智能系統至關重要。
🔍結論
生成式人工智能無疑是一項突破性的技術，它有潛力改變我們的生活和工作方式。但隨著應用的加速，企業、開發者和政策制定者必須攜手應對其風險，確保生成式人工智能的未來不僅具有創新性，而且具有負責任和可持續性。
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〈 什麼是生成式人工智能？全球超過 70% 的企業使用它〉這篇文章首先發佈於《 CoinRank 》。
