生成式AI是一項創新技術，可幫助算法人員生成以前依賴于業務員的模型，提供創造性的結果，而不會因業務員思想和經驗而產生任何差錯。

人工智能中的這項新技術確定了輸入的原始模型，以生成演示訓練數據特征、真實的產品。麻省理工學院技術評論指出，生成式AI是人工智能領域的一項有潛力的方向。

生成式AI通過對所有數據集的自主學習提供更好的優質結果。減少了與特定項目相關的挑戰，訓練ML(機器學習)算法以避免偏見，并允許機器人理解抽象概念。

國外一家優質咨詢公司Gartner在2022年主要趨勢列表中提到了Generative AI，并強調企業可以通過兩種方式使用這種創新型技術：

與業務部門一起增強當前的創新工作流程：開發自動化以幫助人類更好地執行創造性任務。例如，游戲設計師可以利用生成式AI來創建地下城，突出他們喜歡和不喜歡的內容，比如“有點像這樣”或“不太像那樣”。

充當業務流程的重要部分：生成式AI可以在幾乎沒有人為參與的情況下生產無數的創意作品。它只需要設置上下文，結果將獨立生成。

1、生成式人工智能的好處

保護您的隱私：生成式AI生成的虛擬身份，為那些使用中透露身份的人提供隱私安全保障。

機器人控制：生成式AI增強了ML模型，減少了局部性，并在模仿現實世界時實現了更多抽象概念。

醫療保健：該技術可以簡單方便地檢測可能的病情，并開發出有效的治療方法。例如，生成對抗網絡(GAN)可以計算X射線圖片的多個角度，以顯示腫瘤擴張的可能性。

2、生成式人工智能的挑戰

安全性：據觀察，一些犯罪人員使用生成式AI進行詐騙。

高度估計能力：生成式AI算法需要大量訓練數據來訓練模型;但是，創建的作品并不是全新的。相反，這些模型只會是以最好的方式混合和匹配出來的作品。

不可預測的結果：在一些生成AI模型中，處理它們的行為很簡單，但有時，它們可能會產生錯誤或意外的結果。

數據安全：隨著技術依賴于數據，醫療保健和國防等行業在利用生成式人工智能時可能會面臨隱私問題。

3、生成式人工智能只是監督訓練嗎?

生成式AI是一種半監督訓練框架。這種學習方法涉及到用于監督訓練的手動標注訓練信息，和用于無監督訓練方法的未標注數據。未標注的數據用于開發模型，這些模型可以通過提高數據質量來預測比標注訓練更多的預測。

GAN是一種針對監督學習的生成式AI半監督框架，以下是GAN的關鍵優勢：

過擬合：生成式AI模型的參數較少，因此過擬合可能更難。此外，由于訓練過程的原因，生成模型需要大量數據，這使得它們對干擾顯著更加堅固。

主觀的偏見：人的主觀意識不像生成人工智能建模中的監督學習方法那樣明顯。學習適用于允許排除虛假相關性的數據屬性。

模型偏向性：生成模型生成的結果與訓練數據不同。因此，形狀和紋理問題消失了。

4、生成式人工智能的應用

(1)人工智能生成的NFT

隨著NFT的銷售額在2021年達到250億美元，該行業目前是加密貨幣世界中最賺錢的市場。尤其是藝術NFT，正在產生重大影響。

雖然最受歡迎的藝術NFT是卡通和模因，但一種新的NFT趨勢正在出現，它利用AI和人類想象力的力量。這些NFT被稱為AI生成藝術，它們使用GAN來生成基于機器的藝術圖像。

Art AI就是展示AI生成的繪畫的一個例子。它發布了一個將文本轉換為藝術產品的工具，并幫助創作者在NFT上出售他們的藝術作品。另一方面，Metascapes組合圖像可以生成新照片，它使用了兩種學習模型，并且隨著模型的訓練，每次輸出結果都變得更好。這些藝術品都會放在網上出售。

(2)身份安全

生成式AI允許用戶虛擬形象來維護隱私。這樣可以在公開場合以公平的形式開展活動，以呈現公平的結果。

(3)圖像處理

人工智能可以用于處理低分辨率圖像并開發更精確、更清晰、更詳細的圖片。例如，谷歌發布了一篇博文，讓全世界知道他們已經創建了兩個模型來將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。

例如從64x64輸入到1024x1024輸出的女性攝影。這個過程有助于恢復舊圖像和老電影，并將它們升級到4K等畫質。也可以將黑白電影轉換為彩色。

(4)衛生保健

生成式AI可以更好地識別病情，以幫助患者即使在早期階段也能接受有效的治療。

(5)音頻合成

借助生成式AI，可以基于用戶的聲音合成全新的音色。生成的聲音有助于為公司和個人開發視頻畫外音、可聽剪輯和旁白。

(6)設計

許多企業現在使用生成式AI來創建更先進的設計。例如，國外一家工程公司Jacobs使用衍生式設計算法為NASA的新宇航服設計了一個生命支持背包。

(7)客戶細分

人工智能允許用戶識別和區分促銷活動的目標群體。從歷史記錄中學習，以預估目標群體對廣告和營銷活動的反應。

生成式AI還可以使用數據發展客戶關系，并賦予營銷團隊增強其追加銷售或交叉銷售策略的能力。

(8)情緒分析

ML涉及使用文本、圖片和語音評估來掌握用戶的情緒。例如，人工智能算法可以從網絡活動和用戶數據中學習，以解釋客戶對公司及產品或服務的看法。

(9)檢測欺詐

一些企業已經使用了利用AI的自動化欺詐行為檢測。這些做法幫助他們快速準確地定位惡意和可疑行為。人工智能現在通過預設算法和規則檢測非法交易，并使盜竊識別檢測變得更加容易。

(10)趨勢評估

機器學習和AI技術有助于預測趨勢。這些技術有助于就傳統計算分析之外的趨勢提供有價值的見解。

(11)軟件開發

生成式人工智能還通過自動化手動編碼影響了軟件開發領域。IT專業人員現在可以靈活地通過解釋他們正在尋找的AI模型來快速開發解決方案，而不是完全編碼軟件。

例如，與手動編碼器相比，基于模型的工具GENIO可以將開發人員的生產力提高數倍。該工具可幫助開發人員或非編碼人員開發特定基于其需求和業務流程的應用程序，并減少他們對IT部門的依賴。

5、生成式AI的未來之路充滿希望

雖然生成式人工智能如今正在成為圖像制作、電影修復和3D環境創建的工具，但該技術很快將對其他幾個垂直行業產生重大影響。通過賦予模型更多的能力，而不僅僅是取代流水線勞動和承擔創造性任務，我們可能會看到更廣泛的用例和在不同領域使用生成人工智能。