DALL-E 2、GPT-3 和 Stable Diffusion 等 AI 模型的重大进展展示了该技术的巨大创造潜力。Gartner 预测，到 2030 年将有一部大片上映，其中 90% 的电影内容是由 AI 生成的 [1]。
换句话说，我们可以合理地期待生成式人工智能变得更加强大和无处不在。然而，伴随着这一技术奇迹的还有令人担忧的叙述，即知识产权被盗的风险、偏见的传播以及人类创造力的潜在取代。
那么，这项改变游戏规则的技术会带来什么呢？本博客将探讨所有这些以及更多内容。但首先：
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一类人工智能模型，旨在生成与用于训练它的数据类似的新数据。这些模型可以创建各种输出，例如文本、图像、音乐或复杂的设计，使其成为用于创意和分析任务的高度通用的工具。它们采用先进的机器学习技术，如生成对抗网络、自动编码器和转换器模型，来学习数据中的模式并生成原创内容。
你可知道？
2022 年全球生成式人工智能市场规模为 106 亿美元，预计将以 31.4% 的复合年增长率加速增长，到 2032 年增量收入将达到 1519 亿美元。[2]
生成式人工智能受欢迎的原因
以下是我们可能在未来几年看到生成式人工智能产生影响的一些主要方式：
更真实的媒体合成
DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等工具可以根据文本提示生成令人印象深刻的逼真图像。然而，在捕捉生成的媒体中的精细细节和逻辑连贯性方面仍有改进空间。新技术可能会减少伪影并生成与真实照片和视频难以区分的媒体。
超个性化内容
随着生成模型融入更多个人数据和背景，它们可以合成针对个人量身定制的内容。人工智能助手可以为您生成个性化的故事、产品或建议。
品牌还可以利用生成式人工智能来提供定制化的营销和体验。Gartner 预测，到 2025 年，30% 的企业外向营销信息将由人工智能生成，而 2022 年这一比例还不到 2% [3]。
更高层次的创造力和探索
更好的生成模型不仅仅是模仿——它们可以解锁全新的想法。它们可以通 零成本广告，网站和 Facebook 页面的可能目标 过分析大量数据集中的联系，以突破性的方式融合概念，从而显著增强人类在艺术、音乐、时尚和产品设计方面的创造力，同时显著提高生产力。这与大多数美国成年人（62%）的看法一致——工作场所的人工智能可以节省时间；47% 的人表示人工智能应该取代冗余任务以提高生产力 [4]。
更明智的决策
生成模型已经显示出做出合理预测、推断和判断的能力。随着分析能力的增强，人工智能可以帮助指导金融、医学和公共政策等复杂领域的更好决策。当然，人类必须进行监督，以确保人工智能推理符合道德和事实。
更易于创建内容
生成式人工智能已经让日常用户更容易获得创意技能。简单的界面和 cg 线索 提示可以让任何人都快速合成优质内容。这种创作的民主化可以激发人们更广泛地参与媒体制作和知识共享。
生成式人工智能深度学习的进展
随着深度学习技术的出现，生成式人工智能领域取得了重大进展。这些进步彻底改变了生成式人工智能算法的功能，使其能够生成越来越逼真和富有创意的输出。
深度神经网络及其训练过程
深度学习在增强生成式人工智能的能力方面发挥着关键作用。深度神经网络具有众多层和复杂的架构，能够从具有高维特征的大型数据集中学习。
训练过程包括向神经网络提供大量训练示例，并通过反向传播和梯度下降优化其参数。
