生成式 AI 基础

生成式 AI（GenAI）是 AI 最新的一种子类型，它广泛地描述了机器学习 (ML) 模型或算法。GenAI 正在重塑创造力和创新的格局。大家可能都了解ChatGPT，但您是否想过它是如何像人类一样聊天的呢？这都要归功于生成式 AI。这项智能技术充当 ChatGPT 的大脑，使其能够像真人一样生成回复。因此，当您与 ChatGPT 聊天时，您实际上是在观察生成式 AI 的强大功能。

在本章中，我们将概述生成式 AI，以及它的演变过程、用例、优势和局限性。

传统 AI 与生成式 AI 的区别

顾名思义，生成式 AI 会生成新的文本、音频、视频或任何其他类型的內容。它从现有的训练数据中学习模式，并生成新的、独特的输出，这些输出类似于真实世界的数据。

尽管 AI 和 GenAI 之间存在层级关系，但它们的目标和方法却有所不同。下表描述了传统 AI 和生成式 AI 之间的区别：

生成式 AI 的用例

• 内容生成 - 它可以创建文章、博客和其他类型的內容。
• 聊天机器人和虚拟助手 - 您可以使用生成式 AI 实现用于客户支持和服务的聊天机器人。
• 深度伪造的创建 - 生成式 AI 可用于通过应用深度伪造来模仿个人。
• 文本摘要 - 您可以使用它来创建复杂报告或任何其他类型的通信的简洁易读的摘要。
• 代码生成 - 其功能可用于编写、理解和调试任何代码。
• 独特艺术创作 - 您可以使用生成式 AI 以特定风格创建逼真的艺术作品。
• 音乐创作 - 您可以使用生成式 AI 以特定的风格或音调创作音乐。

生成式 AI 的优势

我们上面已经看到，生成式 AI 可以应用于许多业务领域。让我们看看实施生成式 AI 的一些好处：

• 它自动化了内容写作过程。
• 它减少了回复电子邮件的工作量。
• 它提高了对技术问题的响应能力。
• 它简化了内容创建过程。
• 它创建了个人逼真的表示。

生成式 AI 的局限性

以下是在使用生成式 AI 应用时需要考虑的一些局限性：

• 缺乏来源验证 - 它并不总是验证内容的来源。
• 伦理问题 - 生成式 AI 内容（如深度伪造）可能会被滥用。
• 过度强调连贯性 - 由于过度强调连贯性，它可能会生成有偏差的输出。
• 创造力问题 - 有时，生成式 AI 难以生成真正有创意的输出。
• 微调复杂性 - 将模型微调以适应特定任务可能具有挑战性。
• 依赖训练数据 - 输出取决于训练数据的质量。