ChatGPT背后的生成式AI到底是什么？

ChatGPT，无疑是当下科技圈最火热的话题之一。它不仅引发了社会各界的广泛讨论，也让越来越多的人开始关注它背后的生成式AI技术。

人工智能的出现，使企业的运营和流程发生了巨大变化。随着人工智能应用程序和工具的不断发展与成熟，让企业能够做出更明智的决策，并将重复性任务自动化，从而实现低成本、高效率的运营。

什么是生成式AI？

作为先进的人工智能算法之一，生成式AI可以利用现有文本、音频文件或图像创建新内容。换句话说，生成式AI允许计算机抽象与输入相关的底层模式，然后使用它来生成类似的内容。

其中，用于文本和图像创建的常用的生成模型称为生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)。

生成对抗网络主要由生成器(generator)和鉴别器(discriminator)两部分构成。生成器的工作是创建类似训练数据的新输出。鉴别器的工作是评估生成的数据，并向生成器提供反馈以改进其输出。

变分自编码器是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。工作思路是，将输入映射到某个特征空间，再从该空间映射回输入空间中进行重构。其结构是由编码器和解码器组成，前者从输入数据提取特征，后者基于提取的特征重构输入数据。

一些生成式AI模型甚至可以使用随机噪声作为输入来生成新的输出。在这种方法中，模型将随机噪声向量作为输入，将其通过网络并生成与训练数据相似的输出。新的数据可以作为额外的综合训练数据，用于艺术、音乐和文本生成中的创造性应用。

可以说，当生成式AI被用作提高人类创造力的生产力工具时，就可以被归类为一种增强人工智能。

可应用于哪些场景？

那么，生成式AI可以应用于哪些场景呢？具体来看：

第一，影视制作，生成式AI在影视行业中的应用非常广泛。它可以根据需要改变背景/景观，例如，一个需要多云天气的电影场景可以在任何天气条件下拍摄，之后可以使用生成式AI改变背景。另外，不同年龄的演员的图像或视频也可以通过生成式AI技术实现。通过面部合成和声音克隆，演员的原声可以与口型匹配。这也将有助于修复后的文物存档，以供将来参考。

第二，客户营销。借助生成式AI，营销人员可根据个人偏好和行为来个性化营销信息和活动，通过分析数据并预测客户行为，从而为营销策略或销售计划提供信息。

第三，药物研发。生成式AI可以帮助加快药物发现和开发的过程，在进入动物和人类临床试验之前，通过识别潜在的候选药物并在计算机上测试其有效性。

第四，医疗成像。生成式AI算法可以帮助提高机器学习与医疗成像技术，如CT和MRI扫描，结合使用的准确性和效率。机器学习模型可以自动识别图像中的异常，并提醒医生潜在的问题。

第五，搜索引擎服务。生成式AI有能力将搜索引擎服务提升到一个新的水平，例如，可以利用文本到图像的翻译来提供搜索结果，也可以用于从对鸟和花等物体的文字描述中生成逼真的照片。

第六，投资管理。生成式AI可用于优化投资组合，通过分析广泛的市场数据，然后根据过去的市场表现以及当前的市场趋势生成详细的预测。

近些年来，微软、谷歌、Meta、百度、云从科技、商汤等海内外科技企业积极布局生成式AI，如生成式对抗网络(GANs)、大型语言模型(LLMs)和生成式预训练变换器(GPT)。生成式AI允许企业快速生成解决方案，使他们能够创建新的产品和服务，并在不断变化的市场中保持竞争力。

根据市场研究机构Gartner发布的《2022年新兴技术和趋势影响力雷达图》报告，生成式人工智能被认为是市场上具影响力和发展最快的技术之一，未来将可能颠覆和改变整个市场。另据IDC报告预测，2025年全球AI市场规模将达到2218.7亿美元，以生成式AI和组合式AI为代表的人工智能新兴技术将成长为数字科技产业链的关键应用技术栈，将在各行各业有着广泛的使用案例。

写在最后：

我们看到，生成式AI是一个极具前景的创新技术，还有一些潜在应用场景有待进一步探索，随着技术的进一步发展，可能会有很大的扩展。

但与此同时，我们看到，生成式AI目前仍处于技术萌芽期，还存在着一些潜在的法律和伦理问题。其中之一是能够轻松创建“深度伪造(deepfake)”，即由人工智能创建的图像或视频看似真实，但却是虚假或具有误导性的。此外，生成式AI提出了关于原创和专有内容的问题，并可能对内容所有权产生重大影响。

因此，需要针对生成式AI技术提出具有针对性的应对策略，使其能够合规健康发展。