1、什么是生成式 AI？

1.1、人工智能

人工智能包含几个不同的子类型 包括生成式人工智能
各个子类型分别用于执行不同的任务
反应式机器：自动驾驶汽车
内存有限的人工智能：预测天气
心智理论：为虚拟客户协助提供动力
Narrow AI位电子商务网站生成定制产品建议
监督学习从图像和视频等内容中识别对象
无监督学习可以检测欺诈性银行交易
强化学习：交机器如何玩游戏
 生成式人工智能专门设计用于生成新内容作为其主要输出。，它只会增长。这些其他类型的人工智能可能仍会生

1.2、生成式 AI 的工作原理

大量数据训练，运用算法生成输出和解决办法

创建内容
选择自己的Notobook或使用付费服务

模型是一组在特定数据集上训练过的算法
Notebook（笔记本）是用于编写和运行代码的工具
生成的结果是最终用户通过使用生成式AI服务或将模型装在其中的笔记本生成的结果

2、主要型号

2.1、自然语言模型

GPT 代表生成式预训练转换器。它是由专注于开发和推广友好人工智能的研究机构 OpenAI 开发的语言模型。

GPT因其对Transformer架构的大规模使用和生成类人文本的能力而备受关注，这导致了它在自然语言处理领域的广泛使用和普及。

GPT 可以接收提示，例如主题或句子，并可以根据该提示生成文本

GPT 有几个局限性，例如缺乏常识、创造力和对它生成的文本的理解，还有有偏见的数据集，以及当我们提出创意写作时平庸正常化的危险。 自然语言模型综合模仿人类的能力，但显然，在开发生成式人工智能工具之前需要有意识的思考。

2.2、文本到图像应用程序

文本到图像生成服务主要有三种，Mid- journey、DALI 和 Stable Diffusion

文本到图像模型的生成图像的质量可能取决于算法的质量和它们用于训练它的数据集。

营销人员更喜欢在创意过程中使用生成式人工智能，原因有两个。 首先，因为它节省了时间和成本，其次，因为您从基于文本到图像的工具中获得的独特外观和感觉。

2.3、生成对抗网络 （GAN）

GAN 模型具有生成器和鉴别器。 这两个部分在竞争中协同工作。这就是为什么它被称为生成对抗网络。通过这种方式，它们提高了生成器创建真实数据的能力。随着时间的推移，生成器在创建真实数据方面变得越来越好。

使用 GAN 时，您输入一种类型的数据，例如图片或银行转换，然后输出相同类型的数据。

GAN 真正令人惊讶的是，同一个生成式 AI 模型可以用于两个截然不同的职业。

例子：
从奥迪开始。 他们训练了自己的 GAN，以获得车轮设计的灵感。 这个过程创造了许多以前根本不存在的不同车轮设计，并为奥迪设计师提供了灵感，以便他们可以在最终决策中挑选他们想要使用的设- 计。 请记住，人工智能并没有设计最终的车轮，人工智能只是车轮设计师用来激发自己进行最终设计的工具。
接下来是欧洲家电品牌 Beko，他们在可持续发展立牌胶片中使用了经过定制训练的 GANS，这也恰好是世界上第一部由品牌创立的 AI 胶片，由 Sei-Han Lee 创作和制作。 我们使用 GANS 生成闪电、树叶、树根、眼睛、花朵，并创建了人与自然之间的无缝过渡。GAN 具有这种美丽的过渡性质。
最后，在金融欺诈检测的背景下，GAN 模型可用于生成欺诈交易的合成版本，然后可用于训练欺诈检测模型。

2.4、VAE 和异常检测

这些模型可用于异常检测，方法是在正常数据集上训练模型，然后使用训练好的模型来识别偏离正常数据的实例。

这可用于检测各种情况下的异常情况，例如发现金融交易中的欺诈行为、发现制造缺陷或发现网络中的安全漏洞。

变分自动编码器是一种灵活的生成模型，不仅能够检测异常，而且还是其他几个生成式 AI 模型架构的一部分。

例子：
优步已使用 VAE 在其金融交易中进行异常检测，以检测欺诈行为。
另一个例子是谷歌还使用 VAE 使用异常检测来检测网络入侵。
阿联酋的另一个实际应用是工业质量控制中的异常检测。 在这种情况下，可以在正常产品的图像数据集上训练 VAE，然后用于识别偏离正常数据的产品图像。 这样，它就可以用来检测产品中的缺陷，如划痕、凹痕或错位。
另一个现实世界的例子是医疗保健，其中 VAE 用于检测医学成像中的异常，例如 CT 扫描和 MRI。 与华盛顿特区的国家儿童医院一样，它使用生成式人工智能模型分析电子健康记录。 该模型使用生命体征、实验室结果和人口统计信息等数据来预测哪些患者有脓毒症的风险，使医疗保健提供者能够及早干预并改善患者- 的预后。

3、AI的未来

3.1、未来预测

两到三年后，在游戏、电影和营销领域，生成式人工智能将继续用于计算机图形学和动画，以创造更逼真、更可信的角色和环境。 这在 3D 建模中尤为重要。

生成式人工智能将用于提高虚拟助手和聊天机器人的自然语言理解能力，使它们越来越有能力处理复杂而细致的对话。

在能源领域，生成式人工智能模型将用于优化能源消耗和生产，例如预测需求和管理可再生能源，以及提高能源分配网络的效率。

至于交通运输领域，生成式人工智能模型将用于优化交通流量并预测车辆的维护需求。 简而言之，生成式人工智能将用于自动化重复性任务并提高各行各业的效率。

3.2、就业的未来

如果有人接手，那就是我们人类正在进入创造力和生产的新黄金时代。 就业市场会发生转变，在整个历史中一直如此。 每当引入新的先进技术时，一些工作消失而引入其他新工作是正常的

工作中重复的、肮脏的、枯燥的、危险的或困难的部分，即四个 D，很有可能被自动化，将有更多时间专注于更以人为本的技能部分，例如创造力、解决问题、同理心和领导力。

 在未来的就业市场上表现出色的将是那些加强他们独特的个人情感技能的人，这是任何计算机都无法模仿的。

4、道德与责任

4.1、使用生成式AI所需的道德和执行技能

应该始终自我监控和自我质疑生成的结果是否符合我们的质量和满意度参数。

在这段宽限期里，学习与算法共同创造，加深我们的执行技能至关重要。

在您的组织中组织一个董事会或理事会，以充当生成式人工智能集成的道德基础。

请为所有员工提供道德指导和教育，了解如何有效使用生成式人工智能，以及如何克服他们对这一新先进工具的恐惧、挑战和偏见。

随着技术的不断发展，人类生成内容和算法生成内容之间的区别很可能会变得越来越模糊，对于像您这样的领导者来说，清楚地了解每个内容的作用将变得更加重要。

必须确保人类仍然是唯一的决策者

通过积极参与生成式人工智能技术，并在整个团队中深入了解其功能和局限性，我们可以避免盲目依赖人工智能为我们做出决策的潜在风险。

最终的目标是在利用生成式人工智能的力量来增强人类的创造力和想象力，以及优化生产，同时保持人类对这项先进技术的控制和监督之间取得良好的平衡。

4.2、使用 Gen AI 时的注意事项

人工智能最大的偏见不是种族，不是民族，也不是性别。 这是人类的自卑感。

如果我们认为机器优于人类，我们就会将它们放在一个基座上。 如果我们将人类视为无能、脆弱的存在，我们再次将人工智能放在一个基座上，但这一次是具有权威的力量。

我们应该始终强调人类创造力和决策在这个过程中的关键和必不可少的作用。

是人类为人工智能编写了算法，而概念化、策划和监督算法以产生预期结果的是人类。 如果我们将人工智能和技术置于工作流程和讲故事的中心，我们就有可能使自己失去人性，并导致人类工作可能真正被消除的未来。

应该专注于强调人类在人工智能的创造和使用中发挥的核心作用

以人类为中心，以我们的行动和自我表达为中心

必须努力克服自己的不安全感，并将人工智能视为一种可以增强和赋予我们权力的工具，而不是竞争或取代我们。通过这样做，我们可以创建人工智能系统，为人类的兴高采烈做出贡献，帮助我们提高创造性生产力，并帮助我们发挥作为一个物种的最大潜力。

5、使用生成式AI

5.1、通过 API 和实时交互提高大型语言模型 （LLM） 的生产力

API 是应用程序编程接口的缩写，是软件应用程序的服务员

不同的软件应用程序可以相互通信和交互，而无需了解幕后发生的事情的复杂细节

开发人员可以将 GPT 模型的强大功能集成到他们自己的应用程序、他们自己的产品、他们自己的服务中

通过语音和图像命令促进解决问题，模仿两个人之间的现实世界对话。 这种对有机通信的模仿为我们的人工智能交互带来了全新的即时性和直观性。

需要谨慎行事。 我们与人工智能的互动越是有机的，我们就越有可能忘记人工智能不是人类。 有一个非常大的区别。 他们远非如此。 AI 是在有限、有限的数据集上训练的工具。 这意味着，如果我们正在寻找的信息不在他们的数据集中，我们就有可能被误导。 如果我们相信LLM是最终的事实来源，那么我们的观点最终会被人工智能工具的制造商有意或无意地纵。

5.2、从技术演示到专业制作

当生成式人工智能刚进入主流时，它的早期版本需要技术知识，使用起来有点烦人，就像数码相机的早期一样。 用户通常必须从存储库运行代码，并使用多种工具来执行不同的任务，以创建有意义的结果。
我想说，这是一次支离破碎和复杂的经历。

这些早期工具称为演示工具。 这意味着我们可以展示先进技术的技术可能性，但它们仍然不是广泛采用的理想形式。 是的，这些演示工具展示了人工智能的潜力，但尚不实用，无法广泛大规模采用。

生成式人工智能在创意产业中的采用不仅是技术的演变，也是文化思维的转变。
尽管这些工具的主要目的是将创意人员从繁琐的任务中解脱出来，但生成式人工智能的出现也为技术或创意背景极少甚至没有的人打开了大门，让他们能够产生艺术成果。

以创造力为主导的人类思维方式的广泛采用，思维转变。

我们正在将我们的社会从消费者文化转变为创造者文化，这些工具使创造力民主化。

5.3、生成式人工智能的更广泛采用

人工智能的另一个重大进步是在移动设备上运行复杂的生成式人工智能模型的能力， 这一突破使公众更容易使用先进的人工智能工具。

 除了生成式人工智能的手机可用性之外，基于云的解决方案在生成式人工智能的广泛采用中也发挥了关键作用。
 
谷歌、Microsoft、NVIDIA、亚马逊等主要科技公司已将人工智能功能集成到其云平台中，使企业更容易利用人工智能，而无需对基础设施进行大量前期投资。

这两者，我称之为主流化，技术基础设施的进步，极大地提高了公众对生成式人工智能的看法。

除了技术基础设施的进步之外，计算能力的提高以及研究周期中对生成式人工智能的高度关注也显着提高了创意人工智能作品的质量和准确性。 开发人员利用这种提高的输出质量，并将其与创建解决现实世界问题的工具的使命相结合。 这种协同作用将生成式人工智能的使用从业余工具转变为强大的专业资产。

最初，人们对人工智能的潜在负面影响相当担忧，例如工作流失、道德问题，导致人们觉得自己在未来可能无关紧要。 然而，值得庆幸的是，在过去的一年里，随着人工智能的广泛采用，我们开始揭开生成式人工智能的神秘面纱，并开始评估其在生产力方面的切实好处，这使公众情绪转向了更积极的前景。

随着我们不断探索和开发先进技术，生成式人工智能在我们的日常生活和职业生活中的作用只会变得更加重要和变革。

5.4、人工智能时代的法律框架和知识产权

随着生成式人工智能在各种工作流程中的广泛集成，用于训练这些人工智能算法的数据集的版权问题也开始出现。

稳定扩散等生成式人工智能模型由于开源性质及其先进的扩散模型架构等因素的独特组合而取得了令人印象深刻的成果，该架构特别擅长学习复杂模式。

最关键的因素可能是其训练数据的绝对多样性

Stable diffusion 利用了 LION 数据集，该数据集是 2022 年从公开在线资源中抓取的 60 亿张图像的海量集合。 这种在线收集数据而不购买或与受人尊敬的数据所有者达成交易的方法被称为不道德数据集。

这种方法虽然引起了对版权和数据所有权的担忧，但也提供了模型可以学习的广泛而多样的内容。

这些多样化的数据集带来了高质量的结果。 这与道德数据集的新兴趋势形成鲜明对比，在道德数据集中，公司精心策划并获得其训练数据的权利。 虽然道德来源的数据集对于负责任的人工智能开发至关重要，但它们往往缺乏非道德集合中的绝对数量、多样性和多样性。

法律环境往往落后于技术进步，造成了人工智能发展超过监管框架的差距。

随着 Web3 区块链和互联网的兴起，我们也见证了类似的法律框架差距。 法律变化的缓慢步伐意味着当前的法规可能无法充分涵盖新兴技术的细微差别。 随着该领域的进步，我知道我们将在利用多样化的大规模数据和确保内容创作者的权利得到尊重之间找到平衡。

许多国家已经做出了有关人工智能法规和版权的决定，凸显了这些法律框架带来的挑战和机遇。

这些不断发展的法律框架旨在平衡创新与知识产权保护，确保生成式人工智能的健康增长轨迹。 随着生成式人工智能的不断发展，在促进创新和保护知识产权之间找到适当的平衡对我们所有人来说都至关重要。 这种不断发展的格局预示着未来人工智能将被广泛理解并负责任地融入各个领域。

6、结语

克服围绕人工智能的所有恐惧、判断和偏见。

人工智能只不过是为人类服务、为您服务的工具。 克服恐惧的最好方法是拓宽我们的视野。

可以进一步研究人工智能和人类的力量。 我们可以思考是什么让人类与机器不同，以及我们如何加强这些能力。

尽管生成式人工智能可能是目前最先进的技术之一，但它的指数级发展意味着，仅仅因为你前一周知道事情是如何运作的，你下一周就可能完全过时了。