什么是生成式人工智能 (AI)？
生成式人工智能是指使用机器学习模型创建内容的技术，机器学习模型是试图复制人类智能的计算机程序。这些模型可以生成各种内容格式，包括代码、文本、视觉效果、音频和视频。各种程序都能够学习几乎任何类型的信息，例如，不同的生成式 人工智能模型可以理解编码、视觉、科学和人类语言。
OpenAI 的ChatGPT是一个理解和生成文本内容的流行模型，在本文中，我们将探讨该模型和其他 Gen AI 工具的工作原理。
生成式人工智能的工作原理
Gen AI 使用现有素材库来制作原创内容，以下是该流程的工作原理：
首先，用户提供指示
该技术根据用户指示生成内容，根据您使用的工具，您可能能够输入自由格式的基于文本的指示。假设你想为新的电子商务商品生成描述，一个简单的 ChatGPT 指示可能如下所示：
“为 [插入产品详情] 撰写 100 字的产品描述。使用友好、乐观的语气。”
然后，生成式人工智能模型生成内容
一旦系统收到用户的指示，它就会使用机器学习模型来生成内容，这些模型使用可能包含数十亿条现有内容的资源库来进行训练。在训练过程中，模型会学习现有内容的组成部分和结构，然后，它们会利用所学知识生成类似的原创材料。内容生成过程的机制因输出类型而异，一些最常见的模型包括：
大型语言模型 (LLM)：使用大型数据集预测内容中下一个输出（单词）的算法——通常用于生成文本内容。
生成对抗网络 (GAN)：使用两个竞争神经网络产生新输出的深度学习系统，主要用于生成视觉或音频内容。
变分自动编码器 (VAE)：对输入进行编码和解码以创建新输出的神经网络系统，通常用于生成视觉或代码内容。
通用人工智能与其他类型的人工智能
标准的生成式人工智能含义并不包括所有类型的人工智能。与生成式人工智能不同，所谓的“常规”人工智能会分析和合成数据，而不是生成新的输出。以下是另外两种类型的人工智能：
对话式 AI：使用自然语言处理 (NLP) 技术来分析人类语言，理解用户所说或输入的内容，并提供相关的回复，这种类型的 AI 在聊天机器人和 AI 助手中最为常见。
预测性人工智能：分析历史数据以预测特定事件的结果并提出可行的步骤，这种人工智能在需要管理风险并做出数据驱动决策的数据分析师中很常见。
流行的 Gen AI 工具
现在我们已经介绍了全面的生成式人工智能定义，下面让我们仔细看看一些最广泛使用的生成式人工智能工具：
ChatGPT
ChatGPT 是 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人，它可以根据提示生成文本响应。像这样：
ChatGPT 可以执行一系列任务，例如创建列表、生成代码和回答问题。它还可以生成大纲和创意内容。
ChatGPT 如何工作？
它使用生成预训练变压器技术 (LLM) 对文本提示产生类似人类的响应，OpenAI 还提供定制 GPT——使用个性化提示执行特定任务的 ChatGPT 版本。例如，您可以创建自定义 GPT 来编辑书面内容以展示您的品牌内容形象。
Claude
与 ChatGPT 一样，Claude 是一个可以根据提示生成文本响应的人工智能聊天机器人：
Claude 还可以分析您上传的内容（例如电子表格或 PDF），然后它会根据您的提示提供摘要或回答问题。Claude 还可以协助完成 AI 文案撰写和内容生成等任务。在您的指示中，您可以包含要创建的内容格式和风格的指令。
Gemini
与 ChatGPT 和 Claude 类似，Gemini（以前称为Google Bard）是另一个可以根据指示提供文本响应的 AI 聊天机器人。像这样：
作为一款 Google 应用，Gemini 与许多 Google 产品集成，您只需点击一下即可通过 Google 搜索验证其响应。您还可以提示 Gemini 总结 Google Drive 中的文件，就像虚拟助手一样。
微软 Copilot
另一个 AI 聊天机器人 Microsoft Copilot 可以根据提示生成多媒体响应：
除了生成文本答案外，它还会向您显示来自 Bing 搜索结果的相关图片和链接。
DALL-E
DALL-E是 OpenAI 开发的一款文本转图像生成 AI 工具，它根据类似这样的提示生成图像：
除了描述图片的内容，指示还可以要求样式，指示越具体、越详细，图片就越有可能满足您的需求。
DALL-E 使用扩散模型来分析图像并寻找组件中的模式，然后，图像生成应用程序利用所学知识拼凑自己的 AI 图像。
Midjourney
Midjourney 是一个文本到图像生成器，它使用扩散模型和 LLM 来创建逼真的内容。像这样：
与 DALL-E 相比，Midjourney 的指示要复杂得多。例如，指示必须包括样式和尺寸指南。
与许多其他生成式 AI 工具不同，Midjourney 不是独立应用，而是一个 Discord 机器人。要使用它，您需要加入 Midjourney Discord 服务器并指示机器人。
生成式人工智能可以用来做什么？
以下是当今生成式人工智能最常见的应用领域：
营销
生成式 AI 工具可让您快速集思广益营销活动创意以及起草博客帖子和文章。人工智能营销软件还可以帮助重写内容并应用一致的语气。
使用 Semrush 的 ContentShake AI 可以在几秒钟内生成书面和视觉内容，这款 AI 驱动的工具将指导您完成整个过程（从构思到发布）。
在主仪表板上，单击“我自己的想法”并输入主题，点击“开始写作”。
查看建议的标题、目标关键词、字数、语气和可读性水平，点击“创建文章”。
阅读 AI 生成的文章，点击“发布”继续原样；或点击“转到重新生成”重新开始；要手动编辑和优化内容，请点击“转到编辑器”。
使用 ContentShake AI 的预设提示来加快优化过程，您甚至可以在聊天窗口中输入自定义指示。
广告
您可以利用 AI 广告工具为您的付费促销生成文案和创意，AI写作助手可让您快速撰写广告标题。
从Semrush 应用中心打开应用程序 并选择“所有工具”>“社交媒体和广告”。 然后，选择“ Facebook 标题”或“ Google 广告标题”来生成广告标题；或者选择“ Facebook 主要文本”或“ Google 广告描述”来生成广告描述文本。
选择语言、创意水平和语调。接下来，输入您的受众和产品名称详细信息，并撰写简短的产品描述，点击“生成”。
查看结果，保存您喜欢的任何标题，或将其直接复制并粘贴到您的广告平台中。
媒体
电影、动画和游戏工作室使用生成式人工智能来更高效地制作创意内容。借助先进的 AI 工具，他们可以生成逼真的 3D 模型、头像和视频内容。
例如，大型游戏工作室可以使用生成人工智能来创建更加逼真的角色或加快游戏设计工作流程。
编码
软件开发人员能够使用GitHub Copilot等生成式 AI 工具编写程序和应用程序。其好处包括用各种编程语言编写更一致的代码、更快地调试代码以及提高开发人员的效率。
卫生保健
生成式人工智能模型可广泛应用于医疗行业。
例如，医学研究人员使用人工智能进行基因组测序和药物研究，医疗从业者使用人工智能进行医学成像并分配准确的医疗代码。
汽车
汽车制造商使用人工智能模型来改进车辆设计并实现车载人工智能虚拟助手。生成式设计启发了宝马在 Vision Next 100 概念车中采用的“活着的几何形状”，该设计可以实现与驾驶员互动的可变形部件。
许多制造商在引入人工代理之前还使用人工智能提供基本的客户服务。德勤 2023 年的一份报告预计，生成式人工智能将使汽车行业的设备可用性提高 20%，年度维护成本降低 10%。
数据合成
如果没有训练数据，生成式 AI 模型就不可能学习或改进其流程和计算。不过，训练数据并不一定存在于每个可能的行业或应用中。
为了解决这个问题，生成模型本身可以生成用于训练目的的合成数据，它们还可以有效解决可能阻碍行业使用生成式人工智能的挑战和道德问题。
例如，新一代人工智能工具可能会为代表性不足的群体创建更大的数据集；或者生成提供原始数据更公平版本的数据集。
生成式人工智能的优点和局限性
为了对您制作的任何 AI 生成的内容设定适当的期望，您应该了解使用这些模型的利弊。
生成式人工智能的优点：
根据简短的提示制作几乎任何类型的数字媒体；
按照用户定义的一致样式或格式创建不同类型的内容；
使任何规模的个人和团队都能创建大量内容；
让用户节省内容创作过程的时间和金钱；
在几秒钟内简化冗长的内容或扩展简短的内容。
生成式人工智能工具的局限性：
可能反映出其培训内容中存在的偏见或不准确性：人工智能工具并不总是能够识别或解决这些因素；
可能没有准确引用原始来源或属性概念：当来源不清楚时，进一步的研究可能会很困难或不可能；
技术和方法透明度不足：普通用户可能不知道某个工具如何训练或生成内容；
无法独立思考或产生新想法：由于生成式人工智能工具基于现有数据进行训练，因此它们没有能力创建全新的内容；
缺乏第一手经验和个人观点：生成式人工智能工具无法独立思考，因此人工审核和经验可以提高准确性并增加专业知识。
对生成式人工智能的担忧
尽管人工智能肯定可以用于善事，但它也有可能引发严重担忧。例如，深度伪造是指经过数字修改的照片或视频，使拍摄对象看起来像是另一个人。人们可以恶意使用它们来传播虚假信息。
尽管深度伪造检测器可以越来越多地识别模拟他人的图像和视频，但目前尚不存在万无一失的方法来缓解这些问题。相反，必须仔细分析内容以发现异常，并遵守安全协议以保护敏感信息。
由于生成模型创建的内容模拟现有的视觉、音频和文本模式，因此它们具有误导性，特别是它们模仿人类语言的能力可用于社会工程。例如，新一代人工智能模型可以鼓励人们泄露敏感信息，或者损害个人隐私或公司安全。
随着生成式人工智能变得越来越先进，这些模型所需的基础设施可能会达到不可持续的规模。
最后，满足计算机需求并筹集所需的资金是人工智能模型开发人员持续关注的问题。
生成式人工智能对未来意味着什么？
虽然生成式人工智能的时间线相对较长，但短短几年内已经发生了许多重大发展。 鉴于这种快速的发展，我们可以合理地预期，人工智能将继续快速发展。那么，未来的人工智能将会是什么样子？它将如何影响你的行业？以下是一些需要关注的进展：
生成式 AI 工具的采用率提高：在许多行业中，公司已经在向领导者施压，要求他们实施 AI 工具。Qualtrics 对客户体验专业人士的调查显示，75% 的人感受到在业务中使用生成式 AI 的压力。
更先进的人工智能提示：采用生成式人工智能策略的公司越多，他们的提示技能就可能变得越先进。通过广泛的测试，用户可能会开发出更具体、更细致的提示，以制作更高质量的内容。
人工智能生成内容的数量增加：随着越来越多的个人和业务流程使用人工智能工具，人工智能生成内容的数量将会增加。 哈佛大学教授 Latanya Sweeney预测，90% 的在线内容创作将不再由人类完成。
改进的 AI 检测：随着 AI 的发展，AI 检测工具可能会变得更加复杂。越来越先进的工具将更好地解决网络安全、深度伪造和其他日益严重的问题，从而有可能使 AI 内容更加可信。
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