生成式AI全解：从概念到应用，一文读懂生成式人工智能

世界经历了一次又一次的创新周期。有一条宇宙法则贯穿始终。在整个人类历史中，我们看到了这些创新周期改变了世界的轨迹，将其引向一个全新的方向。

比如，农业的发明。这把人类从狩猎采集者变成了创造者、种植者和定居者。许多伟大的文明在世界各大河流两岸兴起。再看看其他例子——硅让医学和天体物理学领域焕然一新，蒸汽机引领了大规模生产商品和商业的黄金时代。

整个世界目前正经历一场由人工智能驱动的数字化浪潮，而人工智能正坐在驾驶座上引领这一切。数字化已经渗透到了商业和个人生活的方方面面，从物联网和增强现实到生成式人工智能——这场戏的主角。

本指南帮助读者深入了解生成式AI，其尚未开发的潜力，以及如何发挥它的力量在商界取得显著成果。

生成型人工智能是一种尖端技术，能够生成文本、语音和视觉内容，乃至合成数据。它借助深度学习模型和大型语言模型来创造新颖内容。

它的表现将与前25%的人类表现相媲美，到2040年之前能够完成所有可能的任务 — 麦肯锡

生成式AI已经成为全世界都在谈论的话题，就像是AI界的乔丹，连胜不断。它不仅仅是上下文对话，还包括个性化推荐、直观解决方案等。其应用范围广泛，从高科技到农业和消费品等多个领域都有应用。

当全球顶尖的研究机构预测生成式AI拥有巨大潜力来提升人类能力时，这应该是不言而喻的。

• Gartner 将生成人工智能置于2023年新兴技术炒作周期的期望膨胀顶峰
• Deloitte 预计到2032年，生成人工智能的市场规模将接近2000亿美元。这相当于目前人工智能总支出的大约20%，远远高于当前的大约5%

虽然生成式人工智能这个术语可能是最近才流行起来的，但其背后的历史可以追溯到至少70年前，早在那时，人们开始认真思考机器是否能像人一样思考和处理信息。让我们暂时回到人工智能起步的那个年代。

从20世纪50年代文本分析的起步，到逐步演化到如今强大的语言模型如GPT（生成式预训练转换器）的出现，每一步都代表我们在创造能理解并生成人类语言的机器的道路上取得了重要进展。从简陋的起步到如今，每一步都标志着重要的进步。

在20世纪50年代至60年代初，人工智能（AI）领域还处于萌芽阶段。研究人员正探索让机器模拟人类智能的可能。最早的尝试之一是文本分析。这一时期出现了用于处理和分析文本数据的初步计算机程序。

早期的文本分析系统主要专注于诸如信息检索和关键词抽取等简单任务。其目的是让计算机能够理解和处理文本，就像人类一样。尽管这些努力在当时是开创性的，但它们的能力有限，缺乏我们今天与现代AI相关联的复杂性。

在1960年代的后半期和整个70年代，人工智能研究转向基于规则的系统和构建知识库。研究人员试图将人类的知识和专长通过明确的规则和逻辑推理编码到计算机程序中。这种方法促进了专家系统的开发，这些系统能够通过遵循预设规则解决特定问题。

专家系统标志着人工智能的一大进步，表明计算机可以执行需要人类专业知识的任务。然而，它们受限于需要大量手动规则编写且适应新领域能力有限。

20世纪80年代和90年代见证了自然语言处理技术（NLP技术）的兴起，这是一个关键的人工智能领域，旨在让机器理解和生成人类语言。研究人员开始开发更先进的技术来解析和分析文本，这为诸如机器翻译、语音识别和情感分析等应用铺平了道路。

NLP系统仍然在很大程度上依赖规则，依靠语法和句法的规则。这些系统能够处理比早期文本分析更复杂得多的语言任务，但它们离达到人类级别的语言理解还有很远的距离。

千年的交替标志着人工智能研究的一个重大转变，随着机器学习的兴起和大量数字数据的获取。机器学习算法，特别是神经网络，，神经网络尤其有效，在解决各种人工智能任务中表现出色，包括文本和语言处理任务。

这个时代产生了“大数据”的概念，并推动了大规模数据分析的进步。随着深度学习等技术的出现和大规模数据集的可用，AI模型越来越能理解和生成人类语言。

在2020年左右，世界见证了GPT-3（一个革命性的AI模型），它标志着AI和NLP领域的一个重要转折点。GPT-3通过庞大的文本数据进行预训练，能够生成高度连贯且上下文相关的文本内容。

GPT的演化并未停止，随着GPT 3.5的发布（ChatGPT运行在其上）以及最新的GPT-4。

关于生成式AI的讨论，如果没有提到大型语言模型（也就是LLM），就不算完整。大型语言模型是在大量未标记的数据集上训练，拥有巨大的参数量。GPT-3的训练参数量高达1750亿个！

未标注的数据集可以是开源的，比如维基百科页面，也可以是私有的，比如，内部培训文档，根据需要而定。大型语言模型的核心功能在于基于概率分布的词汇或词组组合，从而形成句子或短语。

太专业了？那试试这个吧。

大型语言模型会预测句子中的下一个可能的词语。

预测下一个可能的词是基于一种特定的“可能性”，而这种可能性并不一定由语法规则决定。而是由人类实际构造句子的方式来决定的。学习或在某种程度上模仿人类的写作风格，这是通过在大量数据集上的语言训练得到的结果。

我们用一个例子来说明吧。

“现代人工智能已经成为企业的最新武器，就像军火库中的新武器一样。”

如果 AI 生成了上述句子，它会为每个单词及其替代词分配一个概率分数。这个分数是根据人类使用这样的特定单词组合来构成句子的可能性来计算的。

“现代的人工智能已经成了最新的研究领域。”

从概率分数的列表中，LLM可以得出这样的结论，即与其它三个词相比，“武器”这个词在人类的使用频率上更高。比如，我们只展示了四个可能的词。实际上，词汇列表会更长，包含更多的变量。

需要明白，AI正处于持续学习的阶段。它会分析并统计字母出现的频率。比如，在字母'w'后，'e'是最常出现的字母。这一切都是通过先进的机器学习算法完成的。

一些十分常见的大型语言模型有：，

• 开放AI的GPT 3、3.5和4，
• Google的LaMDA和PaLM，
• Hugging Face的BLOOM，
• Meta的LLaMA，
• 英伟达的NeMO LLM，

在这张名单上，Meta的LLaMA是一个开源的大型语言模型，全球各地的开发人员利用它来构建可定制的私有模型。

语言模型（LLM）和生成式人工智能是相关的概念，但它们在关注点、功能和应用方面有着明显的区别。

现在我们已经讨论了生成对抗网络（GANs），你可能也对其他类型的生成式人工智能模型感到好奇。让我们更深入地了解当今常用的关键生成式人工智能模型。

生成型AI模型是人工智能（AI）范畴的一种模型，设计用于生成与现有数据相似或遵循其模式的新数据。与侧重于分类、预测或强化学习的其他AI模型相比，生成型AI模型有所不同。

这里有一些生成式AI模型的主要特点。

• 数据生成：生成式AI模型能够生成新的内容，这些内容模仿训练数据中的模式或风格。这些内容可以是多种形式，例如文本、图像、音乐等。
• 无监督学习：许多生成模型采用无监督学习技术，在这种技术中，模型在没有明确标签或目标的情况下学习数据中的模式和结构。这使它们能在没有具体示例的情况下生成数据。
• 多样性：生成模型通常以其能产生多样化输出的能力著称。例如，它们可以生成不同风格的艺术作品，以不同方式重述同一段文本，或生成图像的不同版本。

现在让我们看看几种常见的生成式AI模型。

GANs 由两个神经网络构成，一个是生成器，另一个是判别器，二者处于竞争关系。生成器创建数据，而判别器评估这些数据的真伪性。这个对抗过程促使生成器提高生成逼真数据的能力。GANs 在图像制作、风格迁移和内容生成方面得到了广泛应用。

VAE是一种依据概率模型原理工作的生成模型。它们旨在学习数据的基础概率分布规律。VAE常被用来生成图像、压缩数据和重建图像。

（注：此处保留了“循环神经网络”和“RNN”以符合专家建议中的更口语化表述及回指，同时确保了术语的一致性。）

RNNs是一种专门用于序列（如文本和时间序列）的神经网络模型。它们常用于文本生成（比如创作小说或诗歌）、机器翻译和语音识别。然而，传统的RNNs在这方面捕捉长时间依赖关系存在局限性。

LSTMs 是一种专门设计用于处理序列数据的 RNN，能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系，即使这些依赖关系相隔很远。它们在自然语言处理任务中已经证明非常有效，包括语言模型的构建、文本的生成和情感分析。

GPT 模型是最近在生成式人工智能领域的一大突破。这些模型利用了Transformer架构，并且在大规模文本数据上进行预训练，此外，它们在多种自然语言理解和生成任务中表现出色，比如聊天机器人、内容生成和翻译等。这些模型生成的文本符合上下文。

生成式人工智能的影响无远弗届，正在各行各业和各种功能中带来变革。从促进内容创作到提升个性化教育、医疗保健、客户服务和市场营销，生成式人工智能的应用没有界限。

我们将它分为两个不同的部分，在这里你可以了解通过行业和功能来探索生成式AI的应用。

• 内容创作 ：生成式 AI 推动了多种形式的内容创作，如艺术、音乐和文学。艺术家和音乐家利用 AI 生成新的作品并探索新的创作途径。
• 视频游戏开发 ：AI 生成系统创建游戏环境、角色，甚至对话，节省了游戏开发所需的时间和资源。
• 剧本创作 ：编剧和其他内容创作者利用生成式 AI 来辅助剧本创作，生成对话、情节和角色之间的互动。

• 个性化学习: 生成式人工智能通过生成定制的作业、测验和学习材料，适应学生的个人需求，从而提供个性化的学习体验。
• 知识库: 生成式人工智能可以用来创建一个全面的知识库，学生可以以对话的形式从中获取即时信息。
• 虚拟实验室: 生成式人工智能支持虚拟实验室，模拟各种实验和场景，供学习科学、工程等学科的学生使用。

• 医学图像生成：生成式AI被用来生成合成的医学图像，用于训练机器学习模型，提高诊断准确性，模拟罕见的医学状况，以供教学和研究。
• 药物研发：制药公司利用生成式AI通过生成分子结构来发现新药，加速药物开发过程。
• 个性化医疗：由AI驱动的生成模型结合患者的遗传信息、过往病史和当前健康状况，生成个性化的治疗方案。

• 产品设计：生成式设计利用AI算法生成优化的产品设计，考虑材料、重量和结构强度等因素，从而简化产品开发过程。
• 质量控制：生成式AI模型生成用于测试的数据，确保制造过程符合质量标准要求。
• 供应链优化：AI生成的需求预测和供应链场景帮助制造商就生产和分发做出明智的决定。

• 代码生成: 生成式人工智能可以通过生成代码片段及模板来加快常见编程任务的开发进度。
• 错误检测: 具备人工智能的工具可以生成合成测试用例和场景，帮助更高效地识别和修复软件错误。
• IT安全: 生成式人工智能模型可以模拟网络攻击情境，帮助IT部门发现漏洞并提高网络安全防护能力。

• 聊天机器人和虚拟助手: 生成式人工智能驱动的智能聊天机器人和虚拟助手全天候回答客户问题，提供信息并解决问题。
• 情感分析: 由AI生成的情感分析报告帮助客服团队了解客户的情绪和反馈，使他们能够提供更贴心和有效的回应。
• 自动工单路由: 生成式人工智能算法自动将客户咨询分配给合适的部门或代理，从而优化响应时间和解决问题的速度。

• 内容生成：生成式AI协助营销人员生成高质量和吸引人的内容，包括博客文章、社交媒体帖子和广告文案。
• 个性化：AI算法利用客户数据为每位客户定制内容和推荐。
• A/B测试：生成式AI可以提出A/B测试方案，帮助营销人员通过预测哪种变体效果最佳来完善他们的策略。

• 自动简历筛选： 生成式 AI 通过根据资格、教育背景、技能等不同标准对简历进行分类，加速筛选过程。
• 个性化学习路径： AI 通过生成定制化的培训建议、自动化评估等，为员工定制个性化的发展路径。
• 虚拟 HR 助手： 由生成式 AI 驱动的聊天机器人可以与员工分享政策信息，帮助新员工快速入职，回答有关组织的各种问题等。

• 潜在客户生成: 生成式AI分析客户资料以识别潜在客户，并为销售团队生成目标列表，将他们分为不同的优先级组。
• 销售材料: AI协助创建销售资料，例如演示文稿、销售邮件和产品展示，以增强销售过程。
• 价格优化: 生成式AI可以推荐定价策略，并根据市场情况和客户信息生成报价。

• 维护规划: 生成式人工智能帮助预测设备维护需求，优化维护计划，减少停机。
• 供应商选择: 生成式人工智能分析供应商数据和市场动向，提出合适的供应商建议，帮助采购部门做出明智的选择。
• 供应商谈判: 生成式人工智能提供谈判策略，帮助采购人员获得更有利的条款和价格。

(生成型)AI就像一个被美化了的录音机。它从网上抓取人类创作的内容片段并拼接在一起，然后声称这些内容是它自己生成的。人们对此惊叹，天啊，这就像个真正的人类一样。——迈克·卡库，著名理论物理学家和未来学家

其中一个主要担忧是“ChatGPT会不会取代我的工作？”。可以很肯定地说，这些担忧是没有根据的，因为生成式AI目前还没有意识，至少目前还没有。

有感知的设备仍然是未来的梦想。在热议中，区分这种突破性技术的炒作和现实至关重要。让我们来谈一谈从实际角度来看生成式AI的局限性。

生成型人工智能难以理解上下文，因此在处理自然语言任务时，有时会给出不合常理或不切题的回答。

虽然它可以模仿创意风格，但生成式人工智能缺乏真正的创造力、想象力和情感共鸣。它依赖于模式和数据，而不是真正的灵感和创新。

生成式人工智能容易出现错觉，这种错觉会根据它自己对情境的理解生成虚假内容。

生成式AI模型可能会不经意地继承其训练数据中存在的偏见，导致其输出反映出社会上的偏见。

生成式人工智能的故事还远未结束，它不断学习和成熟。生成式人工智能的未来充满令人期待的前景，将重塑我们与技术互动的方式，解决复杂问题的方法也将随之改变。在利用其潜力的同时应对挑战，找到平衡至关重要，这是非常必要的。我们相信生成式人工智能将在未来影响以下三个重要领域。

虽然在真正意义上创造创新方面存在局限，生成式人工智能能够以高速度和大规模地生成跨多个主题的内容。同时，这可以在各行各业和各种职能角色中利用，来帮助实现组织目标。

虚拟助手和聊天机器人将更加擅长处理复杂查询，提供个性化的推荐，并进行更具有情感智能的对话。它们将在客户服务领域、医疗健康和教育方面发挥重要的作用。

生成型人工智能将在各行各业实现超个性化，从营销到医疗保健等。AI系统将分析大量数据，提供定制化的体验和建议。个性化营销、内容和产品推荐将变得司空见惯，提升用户的满意度和参与度。

未来一定是代际的。关键是，你准备好迎接未来的到来了吗？

此博客最初发表于: https://www.purpleslate.com/generative-ai-guide