生成式AI模型越来越多地被整合到在线工具和聊天机器人中，使用户能够在输入框中输入问题或指令，随后AI模型将生成类似人类的回应。

生成式AI模型利用一种复杂的计算过程，被称为深度学习，来分析大量数据中的常见模式和排列，然后利用这些信息创建新的、令人信服的输出。这些模型通过引入被称为神经网络的机器学习技术来实现，这些技术在某种程度上受到人脑处理和解释信息、并随着时间学习的启发。

举例来说，通过向生成式AI模型输入大量的虚构写作，模型经过一段时间后将能够识别和再现故事的要素，如情节结构、角色、主题、叙事手法等。

生成式AI模型随着接收和生成的数据量的增加而变得越来越复杂，这同样得益于底层的深度学习和神经网络技术。因此，生成式AI模型生成的内容越多，其输出就越具有说服力和类似人类。

生成式AI的流行在2023年迅速蔓延，主要归功于OpenAI的ChatGPT和DALL-E等程序。此外，自然语言处理等AI技术的快速进步使生成式AI在规模上对消费者和内容创作者变得更加可访问。

大型科技公司迅速跟风，包括谷歌、微软、亚马逊、Meta等，在短短几个月内相继推出了自己的生成式AI工具。

有各种各样的生成式AI工具，尽管文本和图像生成模型可能是最为知名的。生成式AI模型通常依赖用户提供的提示，引导其生成所需的输出，无论是文本、图像、视频还是音乐，尽管并非总是如此。

• ChatGPT： 由OpenAI开发的AI语言模型，能够回答问题并从文本提示中生成类似人类的回应。
• DALL-E 3： OpenAI的另一个AI模型，能够根据文本提示创建图像和艺术作品。
• Google Bard： 谷歌的生成式AI聊天机器人，与ChatGPT竞争。它基于PaLM大型语言模型训练，能够回答问题并从提示生成文本。
• Claude 2： 总部位于旧金山的Anthropic公司于2021年由前OpenAI研究人员成立，于11月宣布了其AI模型Claude的最新版本。
• Midjourney： 由旧金山研究实验室Midjourney Inc.开发，这个生成式AI模型解释文本提示以生成类似DALL-E 2的图像和艺术作品。
• GitHub Copilot： 一款由AI驱动的编码工具，可在Visual Studio、Neovim和JetBrains开发环境中提供代码完成建议。
• Llama 2： Meta的开源大型语言模型，可用于创建聊天机器人和虚拟助手的对话式AI模型，类似于GPT-4。
• xAI： 在资助了OpenAI后，埃隆·马斯克于2023年7月退出该项目，并宣布了这个新的生成式AI冒险。其第一个模型，名为不拘一格的Grok，在11月发布。

有各种各样的生成式AI模型，每种都设计用于特定的挑战和任务。这些模型可以大致分为以下类型。

基于Transformer的模型： 基于Transformer的模型经过大量数据的训练，以理解连续信息之间的关系，比如单词和句子。这些基于深度学习的AI模型在自然语言处理方面表现出色，能够理解语言的结构和上下文，因此非常适用于文本生成任务。ChatGPT-3和Google Bard就是基于Transformer的生成式AI模型的例子。

生成对抗网络（GANs）： GANs由两个神经网络组成，即生成器和判别器，它们基本上相互对抗以创建看起来真实的数据。如其名，生成器的作用是生成有说服力的输出，例如基于提示生成的图像，而判别器的作用是评估所述图像的真实性。随着时间的推移，每个组件在其各自的角色中变得更加优秀，导致更有说服力的输出。DALL-E和Midjourney都是基于GAN的生成式AI模型的例子。

变分自编码器（VAEs）： VAEs利用两个网络来解释和生成数据，即编码器和解码器。编码器接受输入数据并将其压缩成简化的格式。然后，解码器将这个压缩信息取出并重新构建成新的东西，类似于原始数据，但并非完全相同。

一个例子可能是教导计算机程序使用照片作为训练数据生成人脸。随着时间的推移，程序学会了如何将人脸照片简化为一些重要的特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等的大小和形状，然后使用这些特征创建新的面孔。

ChatGPT是由OpenAI开发的AI聊天机器人。它是一个大型语言模型，采用了Transformer架构，具体来说是生成式预训练变压器，因此有GPT的名称，用于理解和生成类似人类的文本。

Google Bard是另一个基于Transformer架构的LLM的例子。类似于ChatGPT，Bard是一个生成式AI聊天机器人，可以根据用户的提示生成回应。

为了应对OpenAI的ChatGPT和微软的Copilot人工智能工具，谷歌于3月在美国推出了Bard。7月，Google Bard在欧洲和巴西推出。

对于企业而言，效率可以说是生成式AI最引人注目的优势，因为它可以使企业自动化特定任务，并将时间、精力和资源集中在更重要的战略目标上。这可能导致劳动成本降低、运营效率提高，并获得对某些业务流程表现如何的新见解。

对于专业人士和内容创作者来说，生成式AI工具可以帮助创意生成、内容规划和排程、搜索引擎优化、营销、观众参与、研究和编辑等方面。同样，关键的提议优势是效率，因为生成式AI工具可以帮助用户减少在某些任务上花费的时间，使他们能够在其他地方投入精力。然而，需要强调对生成式AI模型的手动监督和审查仍然非常重要。

生成式AI已经在许多行业领域站稳脚跟，并迅速扩展到商业和消费市场。麦肯锡估计，到2030年，当前占美国工作时间约30%的活动可能会由于生成式AI的加速而自动化。

在客户支持方面，由AI驱动的聊天机器人和虚拟助手帮助企业缩短响应时间，快速处理常见客户查询，减轻员工的负担。在软件开发方面，生成式AI工具通过审查代码、突出显示错误并在它们变成更大问题之前提出潜在修复方案，帮助开发人员更清晰、更高效地编写代码。与此同时，写作者可以使用生成式AI工具规划、起草和审查文章、论文和其他书面工作，尽管结果往往参差不齐。

生成式AI的应用因行业而异，在一些行业中更为成熟。目前和提出的使用案例包括以下方面：

• 医疗保健： 生成式AI被探讨作为加速药物发现的工具，同时工具如AWS HealthScribe允许临床医生转录患者咨询，并将重要信息上传到他们的电子健康记录中。
• 数字营销： 广告商、销售人员和商务团队可以利用生成式AI制定个性化的广告活动，并根据消费者的偏好调整内容，尤其是当结合客户关系管理数据时。
• 教育： 一些教育工具开始引入生成式AI，以制定适应学生个体学习风格的定制学习材料。
• 金融： 生成式AI是复杂金融系统中的众多工具之一，用于分析市场模式，预测股市趋势，并与其他预测方法一起辅助金融分析师。
• 环境： 在环境科学中，研究人员使用生成式AI模型来预测天气模式并模拟气候变化的影响。

对于使用生成式AI工具，尤其是对公众可访问的工具，存在一个主要的担忧，即它们可能传播虚假信息和有害内容。这样做的影响可能是广泛而严重的，从弘扬刻板印象、仇恨言论和有害意识形态，到损害个人和职业声誉，以及可能导致法律和财务后果的威胁。甚至有人提出，生成式AI的滥用或管理不善可能会对国家安全构成风险。

政策制定者对这些风险并不视而不见。在2023年4月，欧洲联盟提出了生成式AI的新版权规则，要求公司披露用于开发生成式AI工具的任何受版权保护的材料。这些规则于6月由欧洲议会投票通过的草案中得到批准，该草案还包括对在欧盟成员国使用AI的严格限制，包括拟议中的对公共场所实时面部识别技术的禁令。

生成式AI对任务的自动化还引发了有关劳动力和就业流失的担忧，正如麦肯锡所强调的那样。根据这家咨询公司的说法，自动化可能在2023年至2030年之间引发1200万个职业转变，职位流失集中在办公支持、客户服务和餐饮服务领域。报告估计，文员的需求可能“… 减少160万个工作岗位，此外，零售销售员减少83万个，行政助理减少71万个，收银员减少63万个。”

生成式AI和通用AI代表着同一硬币的不同面。两者都涉及到AI领域，但前者是后者的一个子类型。

生成式AI使用各种机器学习技术，如GANs、VAEs或LLMs，从训练数据学到的模式生成新的内容。这些输出可以是文本、图像、音乐或任何其他可以以数字方式表示的内容。

通用AI，也被称为人工通用智能，广义上指的是拥有类似于人类智能和自主性的计算机系统和机器人的概念。这仍然是科幻小说的内容，想象一下迪士尼皮克斯的《瓦力》、2004年的《我，机器人》中的索尼，或者斯坦利·库布里克的《2001太空漫游》中的邪恶人工智能HAL 9000。目前大多数AI系统都是“狭义人工智能”的例子，因为它们被设计用于非常具体的任务。

如前所述，生成式AI是人工智能的一个子领域。生成式AI模型使用机器学习技术来处理和生成数据。广义上，AI指的是计算机能够执行通常需要人类智能的任务，如决策和自然语言处理。

机器学习是AI的基础组成部分，它指的是将计算机算法应用于数据，以便教会计算机执行特定任务的过程。机器学习是使AI系统根据它们学到的模式做出明智决策或预测的过程。

生成式AI的爆炸性增长没有显示出减缓的迹象，随着越来越多的企业拥抱数字化和自动化，生成式AI似乎注定将在未来的工业中发挥核心作用。生成式AI的能力已经在内容创作、软件开发和医学等领域证明了其价值，随着技术的不断发展，其应用和用例将不断扩展。

然而，生成式AI对企业、个人和整个社会的影响取决于我们如何应对其带来的风险。确保以最小化偏见、增强透明度和责任以及维护数据治理为原则的伦理使用AI将至关重要，并且确保法规跟上技术的迅速演变已经证明是一个挑战。同样，如果我们希望充分利用生成式AI的全部潜力并减轻潜在的负面影响，平衡自动化和人类参与将至关重要。