什么是生成性人工智能？超过70%的全球企业正在使用它

生成式人工智能使用户能够生成新内容——从文本和图像到代码——提高生产力并降低内容创作成本。

它在各个行业中释放创意潜力，使艺术家、营销人员和开发者能够探索新的想法和格式。

伦理问题、数据偏见、虚假信息和高能耗仍然是可持续生成式人工智能采纳的关键挑战。

超过70%的公司现在使用人工智能，其中65%采用生成式人工智能。了解它是什么、如何运作、它的优势以及塑造其未来的风险。

全球超过70%的公司和组织已经采用了人工智能技术。值得注意的是，65%的受访者表示他们的公司已经定期使用生成式人工智能，这一数字每年都在快速上升。

无论您是企业用户还是个人，生成性人工智能都提供了广泛的好处。从创建营销内容和制作广告到规划旅行和生成音乐或图像，它使用户能够生成全新的内容，并提升创造力和生产力。

随着新的生成性人工智能模型的迅速推出，每次都引发全球讨论，一个问题依然存在：这种正在重塑我们工作和生活方式的变革性技术究竟是什么——随着它的不断发展，未来将面临哪些挑战？

什么是生成性人工智能？

生成式人工智能，通常称为GenAI，是一种基于用户提供的提示创建全新内容的人工智能。这可以包括文本、图像、音频、视频，甚至代码。与传统的人工智能模型仅仅基于现有数据进行分类或预测不同，生成式人工智能产生模仿人类创造力的原创输出。

从本质上讲，生成性人工智能是由基于神经网络的深度学习模型驱动的。你可以把生成性人工智能想象成一位大厨，而神经网络则是他们的厨房工具箱。提示就像顾客的请求——“带点辛辣和柑橘味的东西”——大厨根据经验(训练数据)来准备一道独特的菜肴。

📌 神经网络的每一层都扮演着特定的角色：

初始层处理基本功能——例如清洗和切割食材(检测边缘、形状或模式)。

中间层对数据进行调味——应用学习到的模式以生成上下文。

最终层将所有内容汇聚在一起——以引人注目的文本、图像或视频的形式烹饪并呈现最终输出。

这些深度学习模型通过识别大型数据集中的模式和关系进行学习。然后，基于这些学习到的模式，生成式人工智能可以生成看起来真实、一致，并且有时与人类创作的作品难以区分的新内容。

这种能力使生成性人工智能变得极其多才多艺。它已经被应用于营销、设计、软件开发、虚拟助手，甚至音乐和讲故事。从帮助个人规划假期到协助企业制定广告活动，生成性人工智能正在重塑我们工作和创造的方式。

然而，这种变革力量并非没有挑战，例如内容真实性、版权问题和模型偏见。随着采用速度的加快，围绕生成式人工智能的伦理和监管问题将变得愈加重要。

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生成性人工智能的优势与挑战

✅ 优势

自动内容创建

生成性人工智能最强大的好处之一是它能够自动化内容生成。尽管输出质量可能因提示、模型和用户期望而异，但节省的时间和成本是不可否认的。例如，媒体公司使用生成性人工智能撰写新闻文章并总结报告，而设计师则利用人工智能生成的视觉效果获得创意灵感。

促进创新和创造力

生成性人工智能作为创造力的催化剂。艺术家们正在利用人工智能创作原创的、突破界限的艺术作品，音乐家们则在创作完全新颖的作品，重新定义了流派的界限。甚至市场营销人员也在使用生成性人工智能来集思广益新的营销活动创意，加速创意周期，并实现更多样化的策略。

⚠️ 挑战

数据偏见和伦理问题

尽管生成性人工智能具有可访问性和令人印象深刻的结果，但它的可靠性仅与其训练数据的质量相关。不幸的是，这些训练数据可能带有固有的偏见或不准确性。在医疗或法律服务等高风险领域，错误的输出可能会产生严重后果。此外，这项技术还引发了更广泛的伦理问题，包括隐私保护、数据安全和知识产权。

错误信息和深度伪造

生成性人工智能还助长了假内容的泛滥。从被操纵的图像到人工智能生成的假新闻和视频，深度伪造内容正变得越来越难以检测——这对公众信任、选举完整性甚至国家安全构成了风险。恶意行为者可以利用这些工具传播错误信息或实施网络犯罪。

高计算和能源成本

训练和运行生成性人工智能模型需要巨大的计算能力和能量消耗，这引发了可持续性问题。随着模型规模的扩大和复杂性的增加，环境足迹也在增加。减少能源使用和提高计算效率对于构建更绿色、更可持续的人工智能系统至关重要。

🔍结论

生成式人工智能无疑是一项具有变革性潜力的技术，可以改变我们的生活和工作方式。但随着采用的加速，公司、开发者和政策制定者必须共同努力，应对其风险——确保生成式人工智能的未来不仅具有创新性，而且是负责任和可持续的。

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〈什么是生成式 AI？超过 70% 的全球企业使用它〉篇文章最早發佈於《CoinRank》。