生成式 AI 是一项翻新技术，可帮忙算法人员生成以前依赖于业务员的模型，提供创造性的后果，而不会因业务员思维和教训而产生任何过错。

人工智能中的这项新技术确定了输出的原始模型，以生成演示训练数据特色、实在的产品。麻省理工学院技术评论指出，生成式 AI 是人工智能畛域的一项有后劲的方向。

生成式 AI 通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质后果。缩小了与特定我的项目相干的挑战，训练 ML（机器学习）算法以防止偏见，并容许机器人了解抽象概念。

国外一家优质征询公司 Gartner 在 2022 年次要趋势列表中提到了 Generative AI，并强调企业能够通过两种形式应用这种创新型技术：

• 与业务部门一起加强以后的翻新工作流程 ：开发自动化以帮忙人类更好地执行创造性工作。例如，游戏设计师能够利用生成式 AI 来创立地下城，突出他们喜爱和不喜爱的内容，比方“有点像这样”或“不太像那样”。
• 充当业务流程的重要局部 ：生成式 AI 能够在简直没有人为参加的状况下生产有数的创意作品。它只须要设置上下文，后果将独立生成。

1、生成式人工智能的益处

• 爱护您的隐衷 ：生成式 AI 生成的虚构身份，为那些应用中走漏身份的人提供隐衷平安保障。
• 机器人管制 ：生成式 AI 加强了 ML 模型，缩小了局部性，并在模拟事实世界时实现了更多抽象概念。
• 医疗保健 ：该技术能够简略不便地检测可能的病情，并开发出无效的医治办法。例如，生成反抗网络 (GAN) 能够计算 X 射线图片的多个角度，以显示肿瘤扩张的可能性。

2、生成式人工智能的挑战

• 安全性 ：据察看，一些立功人员应用生成式 AI 进行欺骗。
• 高度预计能力 ：生成式 AI 算法须要大量训练数据来训练模型；然而，创立的作品并不是全新的。相同，这些模型只会是以最好的形式混合和匹配进去的作品。
• 不可预测的后果 ：在一些生成 AI 模型中，解决它们的行为很简略，但有时，它们可能会产生谬误或意外的后果。
• 数据安全 ：随着技术依赖于数据，医疗保健和国防等行业在利用生成式人工智能时可能会面临隐衷问题。

3、生成式人工智能只是监督训练吗？

生成式 AI 是一种半监督训练框架。这种学习办法波及到用于监督训练的手动标注训练信息，和用于无监督训练方法的未标注数据。未标注的数据用于开发模型，这些模型能够通过进步数据品质来预测比标注训练更多的预测。

GAN 是一种针对监督学习的生成式 AI 半监督框架，以下是 GAN 的要害劣势：

• 过拟合 ：生成式 AI 模型的参数较少，因而过拟合可能更难。此外，因为训练过程的起因，生成模型须要大量数据，这使得它们对烦扰显着更加坚硬。
• 主观的偏见 ：人的主观意识不像生成人工智能建模中的监督学习办法那样显著。学习实用于容许排除虚伪相关性的数据属性。
• 模型偏差性 ：生成模型生成的后果与训练数据不同。因而，形态和纹理问题隐没了。

4、生成式人工智能的利用

(1) 人工智能生成的 NFT

随着 NFT 的销售额在 2021 年达到 250 亿美元，该行业目前是加密货币世界中最赚钱的市场。尤其是艺术 NFT，正在产生重大影响。

尽管最受欢迎的艺术 NFT 是卡通和模因，但一种新的 NFT 趋势正在呈现，它利用 AI 和人类想象力的力量。这些 NFT 被称为 AI 生成艺术，它们应用 GAN 来生成基于机器的艺术图像。

Art AI 就是展现 AI 生成的绘画的一个例子。它公布了一个将文本转换为艺术产品的工具，并帮忙创作者在 NFT 上发售他们的艺术作品。另一方面，Metascapes 组合图像能够生成新照片，它应用了两种学习模型，并且随着模型的训练，每次输入后果都变得更好。这些艺术品都会放在网上发售。

(2) 身份平安

生成式 AI 容许用户虚构形象来保护隐衷。这样能够在公开场合以偏心的模式发展流动，以出现偏心的后果。

(3) 图像处理

人工智能能够用于解决低分辨率图像并开发更准确、更清晰、更具体的图片。例如，谷歌公布了一篇博文，让全世界晓得他们曾经创立了两个模型来将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

例如从 64 x 64 输出到 1024 x 1024 输入的女性摄影。这个过程有助于复原旧图像和老电影，并将它们降级到 4K 等画质。也能够将黑白电影转换为黑白。

(4) 卫生保健

生成式 AI 能够更好地辨认病情，以帮忙患者即便在晚期阶段也能承受无效的医治。

(5) 音频合成

借助生成式 AI，能够基于用户的声音合成全新的音色。生成的声音有助于为公司和集体开发视频画外音、可听剪辑和旁白。

(6) 设计

许多企业当初应用生成式 AI 来创立更先进的设计。例如，国外一家工程公司 Jacobs 应用衍生式设计算法为 NASA 的新宇航服设计了一个生命反对背包。

(7) 客户细分

人工智能容许用户辨认和辨别促销流动的目标群体。从历史记录中学习，以预估目标群体对广告和营销流动的反馈。

生成式 AI 还能够应用数据倒退客户关系，并赋予营销团队加强其追加销售或穿插销售策略的能力。

(8) 情绪剖析

ML 波及应用文本、图片和语音评估来把握用户的情绪。例如，人工智能算法能够从网络流动和用户数据中学习，以解释客户对公司及产品或服务的认识。

(9) 检测欺诈

一些企业曾经应用了利用 AI 的自动化欺诈行为检测。这些做法帮忙他们疾速精确地定位歹意和可疑行为。人工智能当初通过预设算法和规定检测非法交易，并使偷盗辨认检测变得更加容易。

(10) 趋势评估

机器学习和 AI 技术有助于预测趋势。这些技术有助于就传统计算剖析之外的趋势提供有价值的见解。

(11) 软件开发

生成式人工智能还通过自动化手动编码影响了软件开发畛域。IT 业余人员当初能够灵便地通过解释他们正在寻找的 AI 模型来疾速开发解决方案，而不是齐全编码软件。

例如，与手动编码器相比，基于模型的工具 GENIO 能够将开发人员的生产力进步数倍。该工具可帮忙开发人员或非编码人员开发特定基于其需要和业务流程的应用程序，并缩小他们对 IT 部门的依赖。

5、生成式 AI 的将来之路充满希望

尽管生成式人工智能现在正在成为图像制作、电影修复和 3D 环境创立的工具，但该技术很快将对其余几个垂直行业产生重大影响。通过赋予模型更多的能力，而不仅仅是取代流水线劳动和承当创造性工作，咱们可能会看到更宽泛的用例和在不同畛域应用生成人工智能。