关于生成式AI的五大误区 原创

两年前，大多数人还没有听说过生成式AI，而现在它却无处不在。发布后不久，ChatGPT就成为史上增长速度最快的应用程序。现在，苹果公司刚宣布计划将ChatGPT内置到iPhone中，很难找到一款不提供生成式AI功能的软件。

然而，围绕生成式AI无疑有很多炒作、困惑甚至恐惧。狂热倡导者宣称它有望解决世界上的所有问题，末日论鼓吹者预测它将导致数百万人失业，甚至意味着人类创造力将从此终结。

我在下面概述了这项革命性但又被误解的技术方面的最大误区。我个人认为，大多数人都能找到一种方法来使用生成式AI帮助其工作或日常生活，但首先需要了解它。但愿本文能帮助读者摈弃噱头、了解真相。

1.生成式AI是智能的

不妨先说说最大的误区。像ChatGPT这样的生成式AI模仿自然智能的某些特性，特别是处理、解释和创造语言的能力。

然而，自然(人类或动物)智能涉及很多方面，比如推理、抽象思维、情商、直觉、记忆力、创造力和沟通能力。

虽然生成式AI在沟通和记忆力方面表现出色，但它在其他方面只是触及皮毛而已。

当ChatGPT或另一种大语言模型(LLM)生成输出时，它遵循训练过程中学到的概率规则。这意味着它的“思维过程”远比我们人类的有限，也不那么复杂。

这是真正的智能吗?不，它被称为“人工”智能是有道理的。它是有惊人的本领，但它仍然只是一种算法，尽管是非常复杂的算法!

2.生成式AI将取代人类创造力

如果电脑可以写故事和画画，这是否意味着我们不再需要人类作家和艺术家了?简单的答案是否定的。生成式AI并不满足真正智能或创造力的所有标准。

它不像人类那样会有新的想法。它的创造力完全来自数据，而不是来自感觉、情感、原创思想和个人对世界的体验。

人类对AI生成的内容的普遍反应是，它乏味且缺乏人性。乍一看，这似乎不是非常科学的分析，但如果你从生成式AI局限性的语境来考虑，这不无道理。

人类创造力无需害怕生成式AI。虽然生成式AI可以很快创作出一部程式化的小说或一幅普通的图片，但远远无法创造出给我们以灵感、激发我们思考的艺术作品。

3.生成式AI只创造文字和图片

问大多数人什么是生成式AI，他们可能会回答ChatGPT以及它如何生成单词，或者Dall-E2以及它如何生成图片。虽然这些是最有名的用例，但它们仅仅从一个侧面反映了当今AI具备的本领。

生成式AI工具也可用于创建音乐、语音甚至视频。但它并不仅限于此。您知道它还被用来研制新药吗?包括一种新的癌症免疫疗法。它还可以生成数据(名为合成数据)，可用于训练AI算法并进行统计分析。它还可以生成图表和报告，帮助我们分析这些数据。

生成式AI还可以为从楼宇到新设备的任何事物创建设计蓝图。如果结合3D打印或自动化建筑机器人等技术，它可以创造出现实世界中存在的实物。

4.生成式AI不需要人类输入

当我们想到生成式AI输出时，可能会认为一切都是完全自动化的，人类是不必要参与的。但事实远非如此，至少今天是这样。

首先，生成式AI常犯错误，或者只是简单地捏造一些东西，这个现象名为幻觉。对于任何关键的用例而言，有必要进行人工监督，以便核查事实和纠正错误。

为了确保AI以一种公平、道德和负责任的方式被使用，人类输入在整个过程的每一步都必不可少。如果切实使用AI时可能影响人类生活的方式，比如在医疗保健、金融、人力资源或执法领域做出决策时，这一点尤为重要。

虽然生成式AI是一个极其强大而有用的工具，但它远不足以完全取代人类的判断力和专业知识。

5.生成式AI是新事物

生成式AI似乎伴随ChatGPT在2022年底问世而风靡全球，但那其实是它进入主流的时候。人们很早以前就使用AI创造内容了，包括文本、图片和音乐。

AI聊天机器人方面的第一次实验发生在上世纪60年代，像Eliza这样的程序试图进行类似人类的对话。AI生成音乐的早期例子出现在上世纪70年代，比如David Cope的音乐智能实验，旨在模仿著名作曲家的风格。AI图像生成器最早出现在上世纪90年代初，比如艺术家Harold Cohen创作的AARON。

新颖的是，我们现在已进入到了这个阶段：多个因素的组合使每个人都可以享用生成式AI，包括处理能力和计算机内存的普及、云计算和深度学习领域的进步等因素。

我们不再需要以前只有大公司和大学才可以使用的昂贵电脑，而是人手一部智能手机，就可以连接到功能强大的云端数据中心，在云端处理计算。这意味着最好将生成式AI视为是许多技术的融合，这些技术在眼下都已趋于成熟，可以引爆一场革命，而不是某项突破性的发明。

原文标题：Generative AI Myths: The 5 Biggest Misunderstandings，作者：Bernard Marr