目前，生成式AI具備哪些能力？為了探究下一波生成式AI模型，它需要克服哪些挑戰？

如果您一直關注科技界，就知道生成式AI是最熱門的話題。我們聽到了太多關于ChatGPT和DALL-E等方面的消息。

最近生成式AI方面的突破將徹底改變我們繼續對待內容創建的方式和AI工具在所有行業領域的增長率。Grand View Research在其《人工智能市場規模、份額和趨勢分析報告》中指出：2022年全球人工智能市場規模為1365.5億美元，預計從2023年到2030年將以37.3%的年復合增長率增長。”

如今，來自不同行業或背景的越來越多的組織希望通過使用生成式AI來提高技能。

1、生成式AI的定義

生成式AI是一種算法，用于創建新的獨特內容，比如文本、音頻、代碼和圖像等。隨著AI的發展，生成式AI有望席卷各行各業，幫助它們完成人們曾經認為不可能完成的任務。

生成式AI已經在創造可以模仿藝術大師的藝術作品了。時尚行業可以利用生成式AI為他們的下一款系列創造新的設計。室內設計師可以使用生成式AI在幾天內為客戶設計夢想的家居，而不是幾周和幾個月。

生成式AI相當新穎，在不斷發展中，仍然需要時間來完善。然而，像ChatGPT這樣的應用程序已經拉高了門檻，預計在未來幾年會看到更多創新的應用程序發布。

2、生成式AI的作用

就像之前提到的，生成式AI仍在不斷完善中。截至今天，我們可以將其分成三部分：

1）生成新的內容/信息

這可以是創建新的博客、視頻教程或者放在墻上的某種新奇的藝術作品。而且，它也有助于開發一種新藥。

2）取代重復的任務

生成式AI可以接管員工繁瑣而重復的任務，比如撰寫電子郵件、演示文檔摘要、編程及其他類型的操作。

3）定制的數據

生成式AI可以為特定的客戶體驗創建內容，這可以用作確保成功、投資回報率、營銷技巧和客戶參與度的數據。利用消費者的行為模式，公司就能夠區分有效的策略和方法。

下面是其中一種最流行的生成式AI模型：Diffusion Models。

Diffusion Model（擴散模型）

擴散模型旨在通過將數據集映射到低維潛在空間來學習數據集的底層結構。潛在擴散模型是一種深度生成式神經網絡，由慕尼黑大學的計算機視覺小組和Runway開發。

擴散過程是當您慢慢地在壓縮的潛在表示中添加或擴散噪聲，并生成一個僅僅是噪聲的圖像。然而，擴散模型的方向恰好相反，采用了擴散的相反過程。噪聲以一種可控的方式從圖像中逐漸減少，因此圖像慢慢看起來像原來的樣子。

3、生成式AI的用例

生成式AI已經被來自不同行業領域的許多組織廣泛采用。它讓組織可以采用工具來幫助微調目前的流程和方法，并更有效地提升它們。比如說：

•媒體

假設媒體組織在創建一篇新的文章或一幅新的圖片放到網站上，或者創建一個很酷的視頻。生成式AI席卷了媒體行業，使它們能夠以更快的速度生成高效的內容，并降低成本。個性化內容使組織能夠將客戶參與度提升到新的水平，并提供更高效的客戶保留策略。

•金融

現在有一些AI工具，比如面向KYC和AML流程的智能文檔處理（IDP）。而且，生成式AI使金融機構能夠通過發現消費者支出的新模式和確定潛在問題來進一步做好客戶分析工作。

•醫療保健

生成式AI可以幫助處理X光片和CT掃描等圖像，以提供更準確的可視化結果、更好地定義圖像，并以更快的速度檢測診斷。比如說，如果使用借助GAN（生成式對抗網絡）的插圖到照片轉換等工具，醫院保健專業人員就能夠更深入地了解患者當前的健康狀況。

4、生成式AI的治理挑戰

生成式AI的興起已促使各國政府積極考慮如何能夠控制生成式AI工具的使用。

一段時間以來，AI領域已向組織開放，可以做它們想做的事情。然而，早晚有人介入并圍繞AI制定法規。許多人擔心對生成式AI模型的監督、它將如何影響社會經濟，以及知識產權和隱私侵犯等其他問題。

生成式AI目前在治理方面面臨的主要挑戰如下：

•數據隱私——生成式AI模型需要大量數據才能成功導出準確的輸出內容。由于敏感信息可能被濫用，數據隱私是所有AI公司和工具都面臨的一個挑戰。

•所有權——由生成式AI創造的任何內容或信息的知識產權仍然是開放式討論。一些人可能會說內容很獨特，另一些人可能會說文本生成的內容是從互聯網眾多來源拼湊而成的。

•質量——隨著大量數據被饋送到生成式AI模型中，須關注的首要問題是調查數據的質量，然后調查所生成的輸出內容的準確性。醫療等行業是高度關注的領域，因為處理錯誤信息可能會帶來嚴重影響。

•偏誤——當我們研究數據質量時，還需要評估訓練數據中可能存在的偏誤。這可能會導致歧視性輸出，導致AI在許多人眼中令人反感。

5、結語

生成式AI在被所有人積極接受之前還有很多工作要做。這些AI模型需要更好地理解來自不同文化背景的人類語言。對于我們來說，與人交談時的常識對我們來說很自然，然而對AI系統來說卻不是很常見。它們竭力適應不同的環境，因為它們被編程為用事實信息加以訓練。

看到生成式AI在未來會扮演什么角色將是一件有趣的事情，我們須拭目以待。