生成式 AI 是一项创新技术，可帮助算法人员生成以前依赖于业务员的模型，提供创造性的结果，而不会因业务员思想和经验而产生任何差错。
人工智能中的这项新技术确定了输入的原始模型，以生成演示训练数据特征、真实的产品。麻省理工学院技术评论指出，生成式 AI 是人工智能领域的一项有潜力的方向。
生成式 AI 通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质结果。减少了与特定项目相关的挑战，训练 ML(机器学习)算法以避免偏见，并允许机器人理解抽象概念。
国外一家优质咨询公司Gartner在2022 年主要趋势列表中提到了 Generative AI，并强调企业可以通过两种方式使用这种创新型技术：
- 与业务部门一起增强当前的创新工作流程：开发自动化以帮助人类更好地执行创造性任务。例如，游戏设计师可以利用生成式 AI 来创建地下城，突出他们喜欢和不喜欢的内容，比如“有点像这样”或“不太像那样”。
- 充当业务流程的重要部分：生成式 AI 可以在几乎没有人为参与的情况下生产无数的创意作品。它只需要设置上下文，结果将独立生成。
1、生成式人工智能的好处
- 保护您的隐私：生成式 AI 生成的虚拟身份，为那些使用中透露身份的人提供隐私安全保障。
- 机器人控制：生成式 AI 增强了 ML 模型，减少了局部性，并在模仿现实世界时实现了更多抽象概念。
- 医疗保健：该技术可以简单方便地检测可能的病情，并开发出有效的治疗方法。例如，生成对抗网络 (GAN) 可以计算 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：据观察，一些犯罪人员使用生成式 AI 进行诈骗。
- 高度估计能力：生成式 AI 算法需要大量训练数据来训练模型;但是，创建的作品并不是全新的。相反，这些模型只会是以最好的方式混合和匹配出来的作品。
- 不可预测的结果：在一些生成 AI 模型中，处理它们的行为很简单，但有时，它们可能会产生错误或意外的结果。
- 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私问题。
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。这种学习方法涉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，这些模型可以通过提高数据质量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的关键优势：
- 过拟合：生成式 AI 模型的参数较少，因此过拟合可能更难。此外，由于训练过程的原因，生成模型需要大量数据，这使得它们对干扰显着更加坚固。
- 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方法那样明显。学习适用于允许排除虚假相关性的数据属性。
- 模型偏向性：生成模型生成的结果与训练数据不同。因此，形状和纹理问题消失了。
4、生成式人工智能的应用
(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。
虽然最受欢迎的艺术 NFT 是卡通和模因，但一种新的 NFT 趋势正在出现，它利用 AI 和人类想象力的力量。这些NFT被称为 AI 生成艺术，它们使用 GAN 来生成基于机器的艺术图像。
Art AI就是展示 AI 生成的绘画的一个例子。它发布了一个将文本转换为艺术产品的工具，并帮助创作者在 NFT 上出售他们的艺术作品。另一方面， Metascapes组合图像可以生成新照片，它使用了两种学习模型，并且随着模型的训练，每次输出结果都变得更好。这些艺术品都会放在网上出售。
(2)身份安全
生成式 AI 允许用户虚拟形象来维护隐私。这样可以在公开场合以公平的形式开展活动，以呈现公平的结果。
(3)图像处理
人工智能可以用于处理低分辨率图像并开发更精确、更清晰、更详细的图片。例如，谷歌发布了一篇博文，让全世界知道他们已经创建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 输入到 1024 x 1024 输出的女性摄影。这个过程有助于恢复旧图像和老电影，并将它们升级到 4K 等画质。也可以将黑白电影转换为彩色。
(4)卫生保健
生成式 AI 可以更好地识别病情，以帮助患者即使在早期阶段也能接受有效的治疗。
(5)音频合成
借助生成式 AI，可以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个人开发视频画外音、可听剪辑和旁白。
(6)设计
许多企业现在使用生成式 AI 来创建更先进的设计。例如，国外一家工程公司Jacobs使用衍生式设计算法为 NASA 的新宇航服设计了一个生命支持背包。
(7)客户细分
人工智能允许用户识别和区分促销活动的目标群体。从历史记录中学习，以预估目标群体对广告和营销活动的反应。
生成式 AI 还可以使用数据发展客户关系，并赋予营销团队增强其追加销售或交叉销售策略的能力。
(8)情绪分析
ML 涉及使用文本、图片和语音评估来掌握用户的情绪。例如，人工智能算法可以从网络活动和用户数据中学习，以解释客户对公司及产品或服务的看法。
(9)检测欺诈
一些企业已经使用了利用 AI 的自动化欺诈行为检测。这些做法帮助他们快速准确地定位恶意和可疑行为。人工智能现在通过预设算法和规则检测非法交易，并使盗窃识别检测变得更加容易。
(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分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领域。IT 专业人员现在可以灵活地通过解释他们正在寻找的 AI 模型来快速开发解决方案，而不是完全编码软件。
例如，与手动编码器相比，基于模型的工具GENIO可以将开发人员的生产力提高数倍。该工具可帮助开发人员或非编码人员开发特定基于其需求和业务流程的应用程序，并减少他们对 IT 部门的依赖。
5、生成式 AI 的未来之路充满希望
虽然生成式人工智能如今正在成为图像制作、电影修复和 3D 环境创建的工具，但该技术很快将对其他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担创造性任务，我们可能会看到更广泛的用例和在不同领域使用生成人工智能。
