什么是生成式AI？

生成式AI是人工智能的一种形式。区别于传统的AI技术，生成式AI不仅能够对输入数据进行处理，还可通过进一步挖掘其规律，创造出新的内容。

一、生成式AI的定义

简单来讲，生成式AI是一种人工智能模型，能够创作各种格式的新内容，例如文本、音频、图片和视频等。在生成式AI的应用上，比如它可以根据作者的写作风格创作短篇小说，并且生成虚构人物的真人形象；以著名作曲家的风格谱写交响乐；还可以根据简单的文本描述创作短视频。

 

为了更好地了解生成式AI的独特之处，我们需要先了解它与传统AI、对话式AI、通用人工智能、决策式AI、判别式AI以及机器学习有什么区别：：

  1. 传统AI是指按照预定的规则或算法执行特定任务的AI系统。这类系统的运行主要依靠规则，无法从数据中学习，也不会随时间的推移不断改进。但是，生成式AI能够从数据中学习，并生成新的数据实例
  2. 机器学习让系统能够从数据中学习，而无需显式编程。换言之，使用机器学习技术，计算机程序能够独立适应新数据并从中学习，进而发现趋势并获取洞察。生成式AI是利用机器学习技术，从数据中学习并生成新数据。
  3. 对话式AI支持机器以类人的方式理解并响应人类语言。看着好像生成式AI和对话式AI看起来差不多，尤其是生成式AI也能生成类人文本，但两者的主要区别在于目的不同。对话式AI主要用于创建交互式系统，支持类人对话，而生成式AI的应用范围更广泛，可用于创建各种类型的数据，而不仅仅是文本。
  4. 通用人工智能(AGI)是一种高度自治的系统，在大多数具有经济价值的工作上可以超越人类。目前，这类系统仍处于假设阶段。一旦实现，AGI将能够理解、学习和适应知识，并利用知识执行各种任务。生成式AI属于这类系统的组成部分，但并不等同于AGI。生成式AI专注于创建新的数据实例，而AGI具有更广泛的自治能力和功能。
  5. 决策式AI和生成式AI的区别：决策式AI旨在做出最佳决策或采取最优行动，通常通过强化学习或决策过程优化，广泛应用于推荐系统、自动驾驶、游戏AI等场景，其输出是具体的行动或建议。而生成式AI则侧重内容的多样性和创意。
  6. 生成式AI和判别式AI的区别：判别式AI的主要任务是判断或分类，通过学习类别边界来区分不同类型的数据，主要应用于图像分类、语音识别、欺诈检测等。生成式AI多采用生成对抗网络（GAN）或变换器（Transformer）模型，而判别式AI则采用逻辑回归、支持向量机等模型，输出具体的类别或概率。

二、生成式AI的特点

生成式AI的特点在于可以生成各种新的数据实例，而不仅仅是文本。因此，生成式AI技术可用于设计能够生成类人回复的虚拟助手；开发内容不断变化和演变的电子游戏；甚至在难以采集真实数据的情况下，生成合成数据来训练其他人工智能模型。

 

但生成式AI的这一特点也决定了其训练模型的复杂度要高于其他AI模型。其通常使用复杂的深度学习模型，如生成对抗网络（GAN）和变换器（Transformer）模型。这些模型结构复杂，能够处理高维度数据并生成丰富多样的输出内容，但训练时间较长且对计算资源需求较高。

 

生成式AI已经对业务应用产生深远的影响。这种AI技术可以推动创新，自动执行创造性任务，并提供个性化的客户体验。很多企业认为生成式AI是一种功能强大的新工具，可以帮助他们创建内容，解决复杂的问题，并革新客户和员工与技术交互的方式。

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三、生成式AI的工作原理

生成式AI的工作是基于机器学习技术。机器学习是人工智能的一个分支，可以让计算机从数据中学习。但是，两者有所不同。传统的机器学习模型是从数据中发现规律，然后基于这些规律作出预测或决策；而生成式AI更加高级，不仅可以从数据中学习，还能模拟输入数据的属性，创建新的数据实例。

 

这就提到了深度学习技术。深度学习是机器学习的一种形式，可以模仿人脑处理数据和创建决策模式。深度学习模型使用了复杂的人工神经网络架构。人工神经网络包含很多相互连接的网络层，用于处理和传递信息，是模拟人脑神经元的活动过程。

目前对于市面上主流的生成式AI模型。它的工作流程通常如下：

  1. 采集数据：采集大型数据集，其中包含要生成的内容类型的示例。例如，采集图像数据集，用于生成逼真的图片；采集文本数据集，用于生成连贯的句子。
  2. 训练模型：生成式AI模型是使用神经网络构建的。这种模型需要基于采集的数据集进行训练，学习数据中的潜在规律和结构。
  3. 生成内容：模型完成训练后，就可以通过两种方式生成新的内容，一种是从隐空间提取内容样本，另一种是借助生成器网络，具体取决于使用的模型。生成的内容中综合了模型从训练数据中学习到的知识。
  4. 优化内容：根据要执行的任务和应用场景，生成的内容可能需要进一步优化或后期加工，目的是提高内容质量或满足特定的要求。

四、生成式AI有哪些类型？

生成式AI有各种类型，每种都有其独特的特点，适用于不同的应用场景。生成式AI模型主要分为以下三类：

  1. 基于转换器的模型：基于转换器的模型非常适用于生成文本，比如GPT-3和GPT-4。这种模型使用的架构支持其考虑输入文本的整体情境，从而生成高度连贯且符合上下文的文本。
  2. 生成对抗网络：生成对抗网络(GAN)由生成器和判别器两部分组成，其中生成器负责创建新的数据实例，判别器负责评估这些实例的真实性。本质上，这两部分相互博弈，生成器的任务是生成与真实数据无法区分的合成数据，而判别器的任务是区分合成数据和真实数据。久而久之，生成器就能熟练地创建高度逼真的数据实例。
  3. 变分自编码器：变分自编码器(VAE)是另一种使用统计推断原理的生成式模型。这类模型将输入数据编码到隐空间（数据的一种压缩表示），然后解码这种隐空间，生成新的数据。变分自编码器在编码过程中会引入随机因素，这就使其能够生成不同但相似的数据实例。

基于转换器的模型、变分自编码器和生成对抗网络是目前最常用的生成式AI模型。除此之外，还有许多其他模型。其中两个比较重要的是自回归模型和标准化流模型。自回归模型是基于过去的数据点来预测未来的数据点，标准化流模型则是使用一系列转换，构建复杂的数据分布。

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五、生成式AI的应用场景

生成式AI的示例和用例越来越多。凭借其创建新数据实例的独特能力，生成式AI被广泛应用于以下领域，执行各种新奇的任务：

  1. 艺术和娱乐：生成式AI技术被用来创作独特的艺术作品、乐曲甚至电影脚本。目前，市场上已经推出了使用生成式算法的专门平台，可以将用户提交的图片转化为著名画家风格的作品。还有一些平台使用了卷积神经网络，可以生成高度复杂的梦幻图像。深度学习模型则能够生成由多种乐器演奏的音乐作品，涵盖各种风格和流派。此外，如果有恰当的提示，生成式AI技术还可以用来创作电影剧本、小说、诗歌以及几乎任何可以想到的文学作品。
  2. 技术和通信：在技术和通信领域，生成式AI被用来生成类似人与人之间对话的对答文本，让聊天机器人更具吸引力，并能进行更自然、更深入的对话。另外，生成式AI还被用来创建更具互动性和吸引力的虚拟助手。由于生成式AI模型能够生成类人文本，因此如今的虚拟助手更先进、更实用，远胜之前的虚拟助手技术。
  3. 设计与建筑：许多平面设计师正在使用生成式AI生成设计方案和创意，从而在更短的时间内创作出独特的设计。建筑师也在使用生成式AI技术，基于相关的训练数据绘制出独特高效的平面图。
  4. 科学和医学：在生命科学领域，生成式AI被用来设计新的候选药物，使得药物发现过程从数年缩短到数天。医学影像学领域正在使用生成对抗网络来合成颅脑磁共振图像，用于训练AI模型。当由于隐私问题导致数据稀缺时，这种模型尤为有用。
  5. 电子商务：很多企业正在使用生成对抗网络来创作超写实3D模型，进行广告宣传。这些AI生成的模型可以定制，满足不同人群的需求和审美偏好。另外，企业还在使用生成式算法来生成个性化的营销内容，确保更有效地与客户沟通。

六、生成式AI技术在企业中的应用

  1. 产品设计与开发：生成式AI可以帮助企业在产品设计和原型开发阶段生成创新的设计方案。在时尚、汽车、建筑等行业，AI可以根据市场需求和设计趋势生成新的产品概念或样式，甚至自动生成3D模型。这种技术不仅可以缩短产品开发周期，还能推动创新。
  2. 文档报告生成：生成式AI可以帮助企业自动化生成文档和报告，减少手动处理的工作量。例如，在法律、财务或审计等领域，AI可以自动生成合规报告、财务总结、合同草稿等文档，确保高效且符合标准的工作流程。
  3. 内容创作与营销：生成式AI在内容创作方面有显著优势，能够自动生成文章、社交媒体帖子、广告文案、博客文章等内容。企业可以利用生成式AI快速创建高质量的营销材料或更新网站内容。比如，新闻机构和博客可以使用AI生成新闻稿件和专题报道，节省写作时间并保证内容的多样性。
  4. 客户服务与虚拟助手：生成式AI能够通过自然语言处理技术（NLP）实现与客户的自主互动，例如电商平台使用生成式AI来自动解答客户的常见问题，处理订单查询，或提供技术支持，提升用户体验并减少人工成本。一些企业管理系统也利用生成式AI技术革新用户与系统的交互方式，使用户可以通过自然语言提出请求，轻松完成任务，如SAP Joule。
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七、生成式AI市场规模以及面临的挑战

根据IDC的最新数据，生成式AI市场正在经历显著的增长。全球对生成式AI的投入预计将在2027年达到1511亿美元，年均增长率高达86.1%​。

中国的生成式AI市场同样蓬勃发展，尤其是在国家大力推动“新质生产力”的背景下，AI技术的创新与应用成为产业转型的关键驱动力。《生成式人工智能服务管理暂行办法》《新一代人工智能发展规划》等政策的实施也为生成式AI的发展提供了更多的法律保障及战略指导，从而促进了其在多个行业的深度融合和快速推进。但同时也面临着挑战，生成式AI的实施涉及许多技术问题和伦理问题。随着这项技术的日益普及，这些问题亟需解决。下面，我们就来探讨一下企业当前面临的主要挑战。

  1. 数据要求：要想有效训练生成式人工智能模型，需要大量相关的高质量数据。然而，获取这类数据并不容易，尤其是在数据稀缺、敏感和受保护的领域，比如医疗保健、金融等领域。此外，我们还需要确保这类数据的多样性和代表性，避免生成的数据存在偏见，而这是一项极其复杂的任务。对此，一种解决方法是使用合成数据，即人工创建模拟真实数据特征的数据。目前，市场上有越来越多的小众数据公司专门提供这种合成数据，既可以进行人工智能训练，又能保护数据隐私和机密性。
  2. 训练复杂性：生成式人工智能模型的训练需要耗费大量算力、时间和成本，尤其当生成式人工智能模型较为复杂时，如生成对抗网络或基于转换器的模型，情况更是如此。训练人工智能模型需要大量的资源和专业知识，这对于成长型企业和不熟悉人工智能的企业来说是一大难点。不过，企业可以采用分布式训练方法，使用多台计算机或多个GPU对训练任务进行拆分，从而加快整个训练流程。此外，企业还可以采用迁移学习方法，将预先训练好的模型应用到特定任务中，然后对其进行微调，这样有助于降低训练的复杂性，同时减少对资源的需求。
  3. 输出控制：控制生成式人工智能的输出结果是一项艰巨的任务。生成式人工智能模型可能会生成一些不需要或不相关的内容。例如，人工智能模型可能会生成虚构的、错误的、带有冒犯或偏见的文本。对此，我们可以使用更加多样化和更具代表性的数据来优化模型训练。另外，对生成的内容实施审查和过滤机制，也有助于确保生成内容的相关性和适当性。
  4. 伦理问题：生成式人工智能的发展引发了许多伦理问题，特别是在生成内容的真实性和完整性方面。人们可能会滥用基于生成对抗网络的深度伪造技术(Deepfakes)，来传播错误信息或开展欺诈活动；或者使用生成式文本模型来生成误导性新闻或虚假评论。为此，建立强有力的伦理准则对于使用生成式人工智能至关重要。数字水印和区块链等技术可以跟踪和验证AI生成的内容。此外，提升公众的AI素养可以降低信息误传和欺诈的风险。
  5. 监管障碍：对于生成式人工智能的使用，目前尚无清晰的监管准则。人工智能技术不断快速发展，而相关的法律法规却难以跟上步伐，这就会引发各种不确定性和潜在的法律纠纷。这种情况下，技术专家、政策制定者、法律专家以及全社会必须持续开展对话和协作，建立全面有效的监管框架，促使人们负责任地使用AI，同时降低风险。
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八、生成式AI未来的发展趋势

1、多模态与跨模态融合成为主流

生成式AI将从单一模态（如文本或图像）向多模态（文本、图像、语音、视频等）扩展。例如，OpenAI的GPT-4V和谷歌Gemini已支持多模态交互，未来将进一步提升视频生成和实时交互能力

 

2、企业级应用的深度集成与自动化

传统软件服务将转向基于成果的定价模式，AI代理直接执行任务（如保险理赔自动化），减少人工干预

 

3、 技术与模型的多元化发展

小型高效模型崛起：如微软Phi-2和Mistl 7B以更少参数实现高性能，降低部署成本，推动边缘计算和定制化应用。

开放模型与专利模型竞争：Meta Llama 2等开放模型性能逼近专利模型，企业可选择更灵活的解决方案。

 

4、合规化

企业需要制定AI政策，应对数据隐私、品牌风险等问题。例如防止Deepfake滥用，确保AI普惠性

总结

过去，生成式AI似乎只是一个出现在科幻小说里的概念，如今却已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。这项技术拓宽了 AI 的应用领域，象征着 AI 技术的巨大飞跃。生成式AI不仅具备传统 AI 的功能，包括从数据中学习、制定决策和实现流程自动化等，还添加了创作功能。这种创新使得 AI 能够应用于以往无法想象的场景。

 

对各行各业的企业而言，生成式 AI 是真正商业 AI 诞生的序曲。真正的商业 AI 能够帮助企业实现流程自动化，加强客户互动，并通过多种方式提高效率。商业 AI 可以帮助企业提高各业务领域的绩效，推动未来发展，例如，为游戏行业制作逼真的图片和动画；创建可以帮助起草电子邮件或编写代码的虚拟助手；生成用于研究和训练的合成数据等。