目前生成式人工智能能够做到什么，以及探索下一波生成式人工智能模型所需克服的当前挑战是什么？

人工智能的未来：探索生成模型的下一代人工智能第1张

如果您一直关注技术领域，您就会知道生成式人工智能是最热门的话题。我们听到了很多关于ChatGPT、DALL-E等等的内容。

生成式人工智能的最新突破将彻底改变我们继续处理内容创作和所有行业中人工智能工具的增长率的方式。Grand View Research在其《人工智能市场规模、份额和趋势分析报告》中指出：

“全球人工智能市场规模在2022年达到了1365.5亿美元，并预计从2023年到2030年复合年增长率为37.3%。”

越来越多的组织，来自不同的行业或背景，正在寻求运用生成式人工智能来提升技能。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是用于创建文本、音频、代码、图像等新颖独特内容的算法。随着人工智能的发展，生成式人工智能有潜力在各个行业中接管各种看似曾经不可能完成的任务。

生成式人工智能已经能够创造出可以模仿梵高等艺术家的艺术品。时尚行业可以潜在地使用生成式人工智能为他们的下一条产品线创建新设计。室内设计师可以使用生成式人工智能在几天之内为客户打造他们的梦想家园，而不是几周甚至几个月。

生成式人工智能是相当新的，还在不断发展中，需要时间来完善自己。然而，像ChatGPT这样的应用已经设立了高标准，我们应该期望在未来几年看到更多创新的应用。

生成式人工智能的作用

目前，生成式人工智能没有特定的局限性，正如前面所提到的，它仍然是一个正在发展的过程。然而，截至今天，我们可以将其归类为三个部分：

以下是最受欢迎的一种生成式人工智能模型之一，扩散模型的示例。

扩散模型旨在通过将其映射到较低维潜在空间中来学习数据集的基本结构。潜在扩散模型是一种深度生成神经网络，由LMU慕尼黑的CompVis小组和Runway开发。

扩散过程是指向压缩潜在表示添加或扩散噪声，并生成一个仅为噪声的图像。然而，扩散模型则相反，对扩散的过程进行反向处理。噪音逐渐从图像中控制方式减少，因此图像慢慢开始看起来像原始图像。

人工智能的未来：探索生成模型的下一代人工智能第2张

生成式人工智能已经被许多来自不同行业的组织广泛采用。它使他们能够采用工具来帮助微调当前的流程和方法，并更有效地提升它们。例如：

如果是创建新文章、在网站上放置新图像或酷炫视频。生成式人工智能已经席卷了媒体行业，使他们能够以更快的速度生产高效的内容并减少成本。个性化内容使组织能够将客户参与提升到更高的水平，提供更有效的客户保留策略。

使用智能文件处理（IDP）等人工智能工具进行KYC和AML流程。然而，生成式人工智能允许金融机构通过发现消费者支出中的新模式并确定潜在问题来进一步分析他们的客户。

生成式人工智能可以帮助处理X射线和CT扫描等图像，提供更准确的可视化，更好地定义图像，并以更快的速度检测诊断。例如，通过GAN（生成对抗网络）使用工具，如插图到照片转换，使医疗保健专业人员能够更深入地了解患者当前的医疗状况。

伴随着伟大的事物总会有坏的出现，对吧？生成AI的崛起导致了政府如何控制生成AI工具使用的出现。

AI领域一直以来都是开放的，组织可以为所欲为。然而，有人制定了固定的AI法规，这是迟早的事情。许多人担心生成AI模型的监管以及它将如何影响社会经济，以及其他问题，例如知识产权和侵犯隐私。

目前，生成AI在治理方面面临的主要挑战包括：

数据隐私 – 生成AI模型需要大量数据才能成功输出准确的结果。数据隐私是所有AI公司和工具面临的难题，因为敏感信息可能被滥用。
所有权 – 对于由生成AI创建的任何内容或信息的知识产权仍在讨论当中。有些人可能会说内容是独一无二的，而其他人可能会说生成的文本内容是从各种互联网来源改写的。
质量 – 随着大量数据被输入到生成AI模型中，最重要的问题将是调查数据的质量，然后是生成的输出的准确性。医学等领域是高度关注的领域，因为处理错误信息可能会产生高度影响。
偏见 – 当我们研究数据质量时，我们还需要评估训练数据中可能存在的偏见。这可能导致歧视性输出，使AI在许多人眼中不受欢迎。

生成AI在被所有人积极接受之前还有很多工作要做。这些AI模型需要更好地理解来自不同文化背景的人类语言。对我们来说，与某人交谈时的常识自然而然，但是对AI系统来说却不常见。它们很难适应不同的情况，因为它们被编程成在事实信息上进行培训。

Nisha Arya是一位数据科学家，自由技术作家，也是小猪AI社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程以及关于数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能在如何受益人类寿命方面的不同方式。她是一位热心的学习者，寻求扩展自己的技术知识和写作技巧，同时帮助指导他人。