生成式人工智能 (AI) 有望在 2023 年改变许多行业。在深度学习和神经网络进步的推动下,生成式 AI 允许计算机生成文本、图像、视频和音频等新颖内容,这些内容与人类创作的作品没有区别。虽然生成式人工智能显示出巨大的前景,但它也提出了有关道德、合法性和社会影响的挑战性问题,需要认真考虑。
本文概述了生成式人工智能的现状、它在技术层面上的工作原理、它在不同领域的应用示例、如何负责任地使用它的指南,以及对该技术的未来前景的展望继续快速发展。
无论您是考虑如何利用生成式人工智能的企业领导者、决定如何管理生成式人工智能的政策制定者,还是试图了解其功能的日常用户,本文都可以作为 2023 年生成式人工智能当前格局的信息指南。
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是指能够生成新的合成内容作为输出的机器学习模型。与专注于分析或分类任务的传统人工智能系统不同,生成式人工智能模型创建全新的工件,例如文本、图像、音频、视频等。生成式人工智能的关键特征是,它不是简单地重新排列或转换现有内容,而是根据从训练数据中学到的模式实际创建新颖的原创内容。
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现在开始当今生成式人工智能的一些最著名的例子包括:
- GPT-3 等文本生成模型可以在给定的提示或主题上编写类似人类的文本。
- 图像生成模型,例如 DALL-E 2,可以根据文本描述创建逼真的图像。
- 视频生成模型,可以根据文本叙述输入生成合成视频剪辑。
- 用于文本转语音以及生成音乐等任务的音频生成。
- 使用深度学习生成 3D 模型来设计对象。
生成式人工智能的训练过程涉及向模型提供与当前任务相关的庞大数据集。例如,图像生成模型将在数百万张图像上进行训练。然后,该模型通过神经网络和深度学习等技术学习识别训练数据之间的模式和关系。这使得它能够在给定文本或其他输入时生成类似于训练数据的全新、真实的输出。
生成式人工智能的主要优势是其多功能性和增强人类创造力的能力。可能的用例涵盖内容创建、设计、问题解决等。然而,它也存在数据偏差、滥用和合法性问题的风险。总体而言,生成式人工智能代表了机器学习领域令人兴奋的新领域,具有巨大的潜力。
生成式人工智能的发展
生成式人工智能在人工智能领域先前取得的进展的基础上逐步取得进展。早期,机器学习使系统能够从经验中学习和增强自身,而不需要显式编程。
随着机器学习技术的成熟,神经网络出现了。神经网络大致模仿人脑,可以消化巨大的数据集,成为执行图像识别、自然语言处理和内容创建等任务的强大工具。
随着生成对抗网络(GAN)的发明,生成人工智能向前迈出了重要一步。 GAN 使用两个相互竞争的组件:生成器和鉴别器。生成器产生新的合成输出,而鉴别器根据真实的训练数据对其进行分析,试图识别赝品。这种对抗性协作使生成器能够迭代地改进创建越来越真实和类似于人类的数据。
随着这些和其他创新在幕后发挥作用,生成式人工智能已经渗透到各种消费者和商业应用中。从个性化推荐系统到写作、艺术和音乐的创意工具,普通人现在可以从生成式人工智能中受益,而无需掌握底层技术的专业知识。
总之,生成式人工智能的进步是由机器学习、神经网络和 GAN 的关键里程碑推动的。随着技术的不断快速发展,它将释放新的创造潜力,同时需要深思熟虑的治理。
生成式人工智能的应用
语言处理与写作
在语言处理和写作方面,生成式人工智能确实正在改变游戏规则。 ChatGPT(使用 GPT-3 模型)和 Copy.ai 等工具对于创建内容、简化工作流程、起草电子邮件和文档、撰写文章和回答问题变得不可或缺。这些工具可以极大地提高生产力和创造力。
通过对人工智能写作和自然语言处理 (NLP) 的研究,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:
- 人工智能写作助手和软件可帮助起草、编辑、重写等
- 人工智能释义和总结工具可以更自然地重新措辞文本
- 用于客户服务、销售和其他对话的人工智能聊天机器人
- 人工智能内容和抄袭检查器可扫描重复项
- 人工智能编码助手可建议并自动完成代码
- 需要更少手动工作的人工智能网站建设者
- 优化网页和内容的人工智能SEO 工具
- 用于生成广告、电子邮件、社交帖子的人工智能营销工具
正如您所看到的,自然语言处理 (NLP) 和基于语言的人工智能正在迅速被企业用于各种应用程序。但语言只是生成人工智能的一种能力。除了处理文本之外,它还有许多其他当前和潜在的用例。
视觉艺术与增强
在视觉创造力和增强方面,生成式人工智能确实带来了巨大的变革。借助稳定扩散等基础模型,人工智能现在只需使用文本提示即可生成独特的图像和艺术作品。它可以创作令人惊叹的艺术作品、逼真的视频,并协助照片编辑。 Midjourney 和 Photoshop 等工具在使用此类人工智能方面处于领先地位。
我们已经写了很多关于顶级视觉人工智能工具的文章。这些包括:
- 可创建徽标、图形、插图等的AI 设计工具
- AI 艺术生成器可根据文本生成原创艺术作品
- AI 视频生成器可创建逼真的视频剪辑
- AI 照片增强器可提高质量、升级和修改图像
- AI 图像放大器可提高分辨率和清晰度
正如您所看到的,生成式人工智能正在重塑视觉创造力和媒体制作方面的可能性。这些应用程序不仅仅是处理文本和语言。人工智能正在释放生成和增强各种数字媒体和视觉内容的新潜力。
音频生成和语音处理
生成式人工智能也在改变音频世界。它现在可以生成您想要的任何风格的音乐。或者,您可以将其用作文本转语音工具,将书面文字转换为自然发音的语音。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。
一些顶级的专注于音频的人工智能工具是:
- 人工智能语音生成工具,可根据文本创建逼真的语音
- 生成原创歌曲、节拍等的 AI 音乐创作者
- 可自然朗读文本的 AI 文本转语音工具
总之,生成式人工智能正在重塑音频、音乐和语音处理的可能性。它可以合成自然的声音、独特的音乐,并准确地转录音频。这扩大了创建和消费听觉内容的潜力。
生成式人工智能如何运作?
生成式人工智能系统利用一种称为深度学习的复杂计算技术来检查大型数据集并识别常见的模式和排列。然后利用这些知识来创造新的、令人信服的输出。这些模型通过集成称为神经网络的机器学习方法来实现这一目标。神经网络大致模仿人脑如何随着时间的推移吸收信息并从中学习。
例如,通过输入大量的小说作品,随着时间的推移,生成式人工智能可以识别并重新创建故事的核心组成部分——情节结构、人物、主题、叙事工具等。
生成式人工智能模型摄入和产生的数据越多,就会变得越先进。这种持续的增强源于基础的深度学习和神经网络技术。随着这些模型产生更多的内容,它们的输出变得越来越真实和像人类。通过迭代学习,系统增强了语言和情境意识。
总之,生成式人工智能利用深度学习和神经网络等计算方法从大型数据集中提取见解。然后,它利用这些知识来创建新颖、令人信服的内容,并随着时间的推移而提高质量。这项新兴技术在许多行业和应用中都具有广阔的前景。
如何负责任地使用生成式人工智能
生成式人工智能具有惊人的潜力,能够生成类似人类的内容。但这项技术的强大功能也带来了道德问题和滥用风险。我们负责任地应对这些挑战至关重要。这是充分发挥生成式人工智能的潜力,同时最大程度地减少伤害的最佳方式。无论您是使用消费者人工智能工具、构建更广泛的模型还是创建自己的模型,我们都可以在道德地使用人工智能方面发挥作用。
除了对人工智能的悲观预测之外,使用它还存在真实但难以定义的风险。
天不一定会塌下来。但我们确实需要认真考虑如何引导这项技术朝着造福社会的方向发展,同时防止潜在的负面影响。如果我们想享受生成式人工智能的优势,我们所有人都有责任以负责任和合乎道德的方式使用它。
固有的风险和批评
与任何强大的技术一样,生成式人工智能也有其自身的挑战和潜在的缺点。一大担忧是这些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制作内容,从而传播虚假信息。更糟糕的是,当他们犯错时,他们并不总是很明显地犯了错误。
对于新闻业或学术界等准确性至关重要的领域来说,这一点尤其令人担忧。即使在随意写作中,人工智能也可以“产生幻觉”或编造事实,尤其是当它难以完成其输出时。
另一个风险是内容的真实性。随着人工智能生成的内容变得越来越普遍,人们正在开发人工智能检测工具来标记它。广泛使用人工智能的出版商或个人可能会面临重大声誉损害,特别是如果人工智能内容没有明确标记的话。
关键是要意识到生成式人工智能没有人类的判断力。它可能会无意中传播错误信息或剽窃。我们需要负责任且透明地使用这些模型。即使人工智能参与内容创建,事实检查和引用来源仍然至关重要。
生成式人工智能的例子
2023 年,生成式 AI 的普及在很大程度上要归功于 OpenAI 的 Chat GPT 和 DALL-E 等突破。自然语言处理等基础技术的快速进步也让消费者和创作者可以使用生成式人工智能。
各大科技公司迅速进入这一领域,谷歌、微软、亚马逊、Meta 等公司在几个月内就发布了自己的生成式人工智能工具。
虽然文本和图像模型众所周知,但生成人工智能的类型有很多种。通常,用户提供提示来指导模型产生所需的输出 - 无论是文本、图像、视频、音乐还是其他输出。
值得注意的例子包括:
- ChatGPT - OpenAI 的人工智能语言模型,可对提示生成类似人类的文本响应。
- DALL-E 2 - 同样由 OpenAI 开发,该模型根据文本描述创建图像和艺术。
- Google Bard - 与 ChatGPT 竞争的生成式 AI 聊天机器人,由 Google 的 PaLM 语言模型提供支持。
- Midjourney - 由 Midjourney Inc. 开发,它解释生成图像和艺术的提示。
- GitHub Copilot - 一款提供代码补全建议的 AI 编码助手。
- Llama 2 - Meta 的开源语言模型,适用于聊天机器人等对话式 AI。
- xAI - 埃隆·马斯克离开 OpenAI 后创立的一家新的生成式 AI 公司。
总之,生成式人工智能的重大进展正在为跨行业提供新的创意工具和体验。但随着应用程序不断激增,深思熟虑的治理仍然至关重要。
包起来
生成式人工智能不仅仅是一项技术进步;它也是一项技术进步。它是创造力、效率和创新的催化剂。当我们深入研究其潜力时,一个事实变得显而易见:生成式人工智能不仅在塑造我们的未来,而且还在塑造我们的未来。它已经是我们当前现实的一个组成部分。