生成式人工智能（2024年）的10个关键点
10 Key Points of Generative Artificial Intelligence (2024)
生成式人工智能（Generative AI）是一类包含创建或生成与已有数据相似的新数据、内容或输出的人工智能技术。这些技术主要用于计算机视觉、艺术生成、自然语言处理和机器学习等领域。生成式人工智能的主要目标是使机器能够产生具有类似于人类创建内容的特征的输出。生成器创建新的数据实例，而鉴别器评估它们的真实性。
生成式人工智能在现代技术中发挥着关键作用，因为它能够提供新的有意义的内容。正如SpaceX和特斯拉的联合创始人兼首席执行官埃隆·马斯克所说：“生成式人工智能是有史以来最强大的创造性工具。它有潜力引发人类创新的新时代。”
目录
- 生成对抗网络（GANs）
- 文本生成和自然语言处理（NLP）
- 创意应用
- 医学和科学创新
- 隐私和伦理考虑
- Deepfake技术
- 积极影响：
- 负面影响：
- 跨领域翻译和风格迁移
- 现实世界应用
- 未来方向和挑战
- 挑战 – 误导信息和Deepfakes
- 挑战 – 隐私问题
- 挑战 – 技术失业
- 结论
生成对抗网络（GANs）
GAN由两个神经网络组成，生成器和鉴别器。这两个网络同时进行训练。生成器创建新的数据实例，而鉴别器评估它们的真实性。随着训练的进行，生成器的目标是产生越来越难以被鉴别器与真实数据区分的数据。GAN被用于风格迁移、图像合成，甚至生成逼真的人脸特征。
生成器-鉴别器架构是生成式人工智能的基本概念，也是GAN中的关键组件，当它们在竞争过程中相互对抗时，它们会创建高度逼真的数据。
生成对抗网络（GANs）已经彻底改变了图像和内容生成领域。它们擅长创建逼真且高质量的数据，使它们特别适用于涉及生成图像、视频和其他形式内容的任务。
文本生成和自然语言处理（NLP）
文本生成是自然语言处理（NLP）领域中的一个关键应用。文本生成的AI模型旨在基于各种输入产生连贯和上下文相关的类似人类的文本。许多AI模型已经为文本生成进行了开发，每个模型都有其独特的特点和方法。一些值得注意的文本生成模型包括循环神经网络（RNNs），它们是一类可以处理数据序列的神经网络，非常适合文本生成任务；长短期记忆网络（LTSM），它是一种先进的RNN类型，通过使用门控机制解决了梯度消失问题；变分自编码器（VAEs），它生成能够学习文本数据的潜在表示的模型。
OpenAI的GPT系列是一系列开创性的语言模型，已经大大推进了自然语言处理和文本生成领域。这些生成式预训练转换模型基于变换器架构构建，并展示了在创建连贯和上下文相关文本方面的令人难以置信的能力。从2018年的原始GPT-1模型到现在的GPT-3.5，每一代都在前代的基础上进一步发展。
语言翻译和情感分析是自然语言处理的两个重要应用，涉及对人类语言进行理解和处理的过程。
- 语言翻译是将文本甚至语音从一种语言转换为另一种语言的过程，同时保留其意义和上下文。NLP模型可以帮助自动化这个过程。
- 情感分析，也称为意见挖掘，是确定文本中所表达的情感或情绪色彩的过程。它涉及将文本分类为积极、消极或中立。它具有各种应用，包括社交媒体监测、品牌声誉分析、市场调研等。
创意应用
生成型人工智能对艺术和音乐领域产生了巨大的影响，推动了创新和创造性应用，将推动人类创造力的极限。生成型人工智能能够以各种独特和原创的方式产生艺术作品，包括抽象构图作品和精细设计。
音乐生成型人工智能是人工智能提供的另一个令人难以置信的应用，它可以以不同的流派和风格创作原创音乐作品，还可以生成用作音乐构建块的MIDI序列，帮助音乐家和制作人进行创作过程。生成型人工智能还具有模仿风格的特点，可以模仿不同作曲家、艺术家或时代的音乐风格，让音乐家尝试各种音乐影响。美国知名音乐人Post Malone在Joe Rogan Experience Podcast节目中谈到了模仿风格，并说：
“你现在仍然可以分辨出这是一首AI的歌，但它的运动方式就像我不知道。我的朋友Lou Lewis Bell制作了我很多的作品，我们一起创作，他是最有才华的聪明人，但他教了我关于epochs以及更好的AI模板需要多少个epochs，很快，它会变得非常好，它发展得非常快。” – Post Malone
生成型人工智能在时尚设计和纺织品创作领域也有创新应用。它能够为设计师提供探索新图案、设计和材料的新工具和方法。
生成型人工智能已经开始在游戏设计和虚拟世界的创建中发挥重要作用。这项技术增强了游戏玩法、视觉美学和玩家体验的各个方面。人工智能在地形和世界生成中的重要角色可以在游戏中看到。人工智能可以创建广阔多样的虚拟风景、地区和世界，在每一寸屏幕上都是不可行的的开放世界游戏中尤其有用。
医疗和科学创新
生成型人工智能对药物发现和分子设计领域产生了巨大影响。它通过加速识别可能的药物候选物和具有合适组分的新分子的过程实现了这一点。
分子生成的原理是通过生成型人工智能模型（如变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs））基于现有的化学知识生成新的分子结构。这些模型从大量已知分子的数据库中学习，并生成具有所需特性的新化合物。
生成型人工智能为医学影像和诊断提供了令人惊叹的创新，通过提高图像质量、帮助图像分析和协助医务人员进行准确诊断。
生成型人工智能提升医学影像和诊断的关键包括：
- 超分辨率成像
- 图像合成
- 图像去噪和增强
生成型人工智能在材料科学领域也取得了重大进展，通过改革发现、设计和增强新材料的方式。生成型人工智能具有导航复杂的结构和化学空间的惊人能力，从而加速了材料发现过程。这导致了在电子、能源、医疗保健和制造等广泛行业应用的先进材料的发展。
隐私和道德考虑
尽管生成型人工智能技术具有革命性，但由于其能够创建类似人类的内容，存在潜在的隐私风险并引发重要的隐私问题。其中一个隐私问题是冒充和网络钓鱼，先进的文本和语音生成技术可能会使仿冒攻击更加复杂，攻击者可以冒充已知个体创建看似真实但实际上是恶意的电子邮件或消息。社会工程攻击也可以使用生成型人工智能创建逼真的消息、图像或视频来操纵个人采取本来不会采取的行动。
处理生成型人工智能的关键方面是确保负责任的数据处理，以减少道德关切、隐私风险和人工智能生成内容的潜在滥用。必须考虑的两个关键实践是数据隐私和安全，以及道德数据收集和使用。以下是最佳实践：
- 匿名化数据
- 数据加密
- 访问控制
- 道德数据收集和使用
- 道德准则
- 知情同意
- 偏见缓解
减少生成型人工智能中的偏见和意外后果是确保公平、道德和负责任使用人工智能生成内容的另一个重要步骤。这可以通过提供多样和具有代表性的训练数据、道德准则和治理以及负责任的部署来实现。
深度伪造技术
生成式人工智能在深度伪造技术方面也具有巨大潜力。深度伪造是指使用先进的人工智能技术，尤其是深度学习算法生成的操纵数字内容，通常是视频、图像或音频。这些技术涉及将深度神经网络训练在大规模真实内容的数据集上，然后使用这些网络生成高度逼真但虚假的内容，使其看起来真实而逼真。术语“深度伪造”是“深度学习”和“伪造”的结合。
深度伪造技术确实令人惊叹，但事物总是有两面性，以下是正面和负面的用例。
正面：
- 娱乐和电影行业
- 声音演员和配音
- 数字艺术和创意
- 教育和历史再现
- 残障支持
负面：
- 错误信息和虚假新闻
- 欺诈和身份盗窃
- 声誉损害
- 证据操纵
- 侵犯隐私
- 虚假宣传活动
- 网络安全威胁
- 政治操纵
- 媒体真实性问题
下面是我们如何尝试通过错误信息和操纵来解决深伪造问题的方法。这将需要多方面的方法，包括技术、教育、政策和公众意识。以下是已经被部署来应对这个问题的三种策略：区块链技术、先进的检测技术以及媒体验证和认证。
跨领域翻译和风格转换
生成式人工智能在不同领域之间进行内容翻译的能力是一种强大和创新的应用，可以帮助弥合各种类型数据之间的差距，为创造力、研究和问题解决带来新的可能性。
将艺术风格应用于不同媒体艺术家可以使用生成式人工智能来实现不同的艺术风格，这涉及利用风格转换技术将一种类型的内容特征转换成另一种风格。我们将能够选择要转换的内容（文本、音乐、图像），然后选择要应用的艺术风格，可以是一幅著名的绘画作品、特定的写作风格或音乐流派。
生成式人工智能为各个领域开启了创造性可能性的世界，使创作者能够探索表达和创新的新途径。生成式人工智能推动创造力的边界，同时也要确保道德、多样性和公正的结果。AI开发人员、创意人员、伦理学家和最终用户之间的合作对于发挥生成式人工智能的全部潜力、同时保持道德考虑和质量标准至关重要。
实际应用
生成式人工智能在自动驾驶车辆和仿真的开发和增强方面具有重要应用。生成式人工智能为更安全、更高效的交通系统和改进的培训环境做出了贡献。人工智能开发逼真的场景，加速自动驾驶车辆的发展，为全球的培训、研究和决策提供了无可替代的工具。
虚拟助手和人机交互是受生成式人工智能影响最大的领域。生成式人工智能在各种应用中增强了沟通、个性化和便利性。我们来看看一些生成式人工智能对虚拟助手的影响。
- 对话人工智能- 生成式人工智能驱动自然语言处理模型，使虚拟助手能够进行人类般的对话，为用户提供信息、帮助和娱乐。
- 个性化- 虚拟助手使用生成式人工智能从用户互动中学习，根据个人偏好和历史数据定制回答和推荐。
- 任务自动化- 生成式人工智能可以根据语音命令自动执行任务，如设置提醒、发送消息或控制智能家居设备。
在营销和推荐中，个性化是生成式人工智能的重要应用，旨在根据个人偏好定制内容和建议，增强客户参与度和推动销售。动态广告是生成式人工智能影响营销个性化的一种有趣方式。AI生成的内容可以实现实时变化的广告活动，根据用户行为改进相关性和点击率。生成式人工智能提供的另一个令人难以置信的功能是预测分析。这个工具将帮助营销人员预测客户行为和偏好，帮助营销人员创建与客户可能兴趣相吻合的营销活动。
未来方向和挑战
生成式人工智能正在不断发展，推动该领域向前发展，带来越来越复杂的模型和应用，涉及图像合成、文本生成和内容翻译等任务，输出越来越准确和详细。
生成式人工智能（Generative AI）有许多其他未来应用，我们鼓励您阅读《福布斯》关于生成式人工智能未来的文章。
尽管生成式人工智能非常令人惊叹，但考虑到这项技术对社会的强大影响，它仍然带来许多伦理挑战。以下是可以应对生成式人工智能潜在挑战的一些法规。
挑战 – 虚假信息和Deepfakes
法规 – 一些司法管辖区正在探讨解决Deepfakes的法规，包括对合成内容的标注要求以及对恶意使用的处罚。
挑战 – 隐私问题
法规 – 数据保护法（如GDPR）可能会扩展到由人工智能生成的内容，要求获得使用许可并保护个人隐私。
挑战 – 技术失业
法规 – 政策制定者可能需要探索通过提升技能、转行和劳动力转型计划来减少就业岗位流失的策略。
结论
人工智能与人类之间的合作，通常被称为“人工智能与人类的合作”，涉及利用两者的优势来实现更有效、更高效和更创新的结果。这种合作可以发生在各个领域和行业。有效的合作需要清晰的沟通，了解每个实体的优势和局限，并将人工智能整合为增强人类能力的工具。在维护人工智能与人类之间平衡和负责任的合作过程中，伦理考虑、数据隐私和责任也至关重要。
