一、什么是生成式人工智能？

生成式人工智能（Generative AI）是一類人工智能（AI）技術和模型，旨在創建新穎的內容。與簡單的復制不同，這些模型通過利用從訓練數據集中收集到的模式和見解，從零開始生成文本、圖像、音樂等數據。

二、生成式人工智能如何工作？

生成式人工智能采用多種機器學習技術，特別是神經網絡，來解讀給定數據集中的模式。隨后，利用這些知識生成新的真實內容，這些內容反映了訓練數據中存在的模式。精確的機制因具體的架構而異，下文對常見的生成式人工智能模型進行了概述：

1、生成式對抗網絡（GAN）：

• GAN由兩個主要部分組成：生成器和判別器。
• 生成器的作用是將隨機噪音轉換成與訓練數據相呼應的數據，從而制作出新的數據實例（如圖像）。
• 鑒別器致力于區分訓練集中的真實數據和生成器生成的虛假數據。
• 這兩個部分在競爭過程中同時接受訓練，生成器通過從鑒別器的反饋中學習而不斷發展。
• 隨著時間的推移，生成器會變得越來越擅長制作接近真實信息的數據。

2、變異自動編碼器 （VAE）：

• VAE 屬于神經網絡類自動編碼器，包括一個編碼器網絡和一個解碼器網絡。
• 編碼器將輸入的數據點（如圖像）映射到縮減維度的潛空間表示。
• 反之，解碼器則根據潛空間中的一個點生成原始數據的重構。
•  VAE側重于在訓練過程中獲取潛空間的概率分布，并通過從該分布中的采樣來生成新的數據點。
•  這些模型確保生成的數據與輸入數據非常相似，同時遵循特定的分布，通常是高斯分布。

3、自回歸模型

• 例如，在文本生成中，模型可根據句子中的前一個單詞預測后一個單詞。
• 這些模型通過最大似然估計進行訓練，目的是最大限度地提高產生實際訓練數據的可能性。

4、基于變壓器的模型

• 生成式預訓練轉換器（GPT）等模型利用變換器架構生成文本和其他序列數據。
• 變壓器并行處理數據，提高了生成大量序列的效率。
• 該模型可吸收數據中不同元素之間的關系，從而創建連貫且與上下文相關的序列。

在所有情況下，生成式人工智能模型都要使用包含所需輸出示例的數據集進行訓練。訓練包括調整模型參數，以盡量減少生成數據與實際數據之間的差異。訓練完成后，這些模型就可以利用學到的模式和分布來制作新數據，并通過接觸更多樣、更具代表性的訓練數據來提高輸出質量。

三、如何開發生成式人工智能模型

開發生成式人工智能模型需要一個結構化的過程，包括數據準備、模型選擇、訓練、評估和部署。以下指南概述了開發生成式人工智能模型的關鍵階段：

• 確定任務并收集數據：明確界定預期生成任務和內容類型（如文本、圖像、音樂）。收集代表目標領域的多樣化高質量數據集。
• 選擇生成模型架構：選擇適合任務的架構，如生成對抗網絡 (GAN)、變異自動編碼器 (VAE)、自回歸模型或基于變換器的模型（如 GPT）。
• 預處理和準備數據：清理、預處理和格式化數據集，以滿足培訓要求。這可能涉及文本標記化、圖像大小調整、規范化和數據增強。
• 拆分數據用于訓練和驗證：將數據集分為訓練子集和驗證子集。驗證數據有助于監測和防止過度擬合。
• 設計模型架構：構建神經網絡模型，根據所選框架指定層、連接和參數。
• 定義損失函數和指標：根據生成任務選擇合適的損失函數和評估指標。GAN 可能會使用對抗損失，而語言模型可能會使用語言建模指標。
• 訓練模型：使用準備好的訓練數據訓練模型，調整學習率和批量大小等超參數。監控驗證集上的性能，反復改進訓練參數。
• 評估模型性能：采用各種評價指標、定量和定性指標，評估輸出質量、多樣性和新穎性。
• 微調和迭代：根據評估結果，完善模型架構和訓練過程。嘗試各種變化，優化性能。
• 解決偏見和道德問題：減少生成內容中的偏見、成見或道德問題，優先考慮負責任的人工智能開發。
• 生成并測試新內容：在取得令人滿意的性能后，部署模型以生成新內容。在實際場景中進行測試并收集用戶反饋。
• 部署模型：如果模型符合要求，則將其集成到所需的應用程序、系統或平臺中。
• 持續監測和更新：根據不斷變化的需求和數據進行監測和更新，從而長期保持模型的性能。

生成式人工智能模型的開發涉及反復試驗，強調技術和倫理方面的考慮。與領域專家、數據科學家和人工智能研究人員合作，可以提高創建生成式人工智能模型的效率和責任感。

四、生成式人工智能有哪些用例？

生成式人工智能已滲透到眾多領域，促進了各種形式的原創內容的創作。下文概述了生成式人工智能最普遍的一些應用：

• 文本生成和語言建模：主要用于文章和創意寫作、聊天機器人、語言翻譯、代碼生成以及其他基于文本的任務。
• 圖像生成和風格轉換用于創建逼真的圖像、修改藝術風格和生成逼真的肖像。
• 音樂創作與生成：應用于音樂創作，設計旋律、和聲以及跨越不同流派的整首作品。
• 內容推薦：利用生成技術提供個性化內容推薦，包括電影、音樂、書籍和產品。
• 自然語言生成（NLG）：從結構化數據中生成人類可讀的文本，實現自動報告創建、個性化信息和產品描述。
• 虛假內容檢測和認證：開發檢測和打擊假新聞、深度偽造以及其他篡改或合成內容的工具。
• 醫療保健和醫學成像：通過圖像分辨率增強、合成和三維模型生成增強醫學成像，用于診斷和治療規劃。

這些應用體現了生成式人工智能在各行各業和創意領域的多樣性和深遠影響。隨著人工智能的發展，創新應用可能會不斷涌現，進一步拓展生成式人工智能技術的視野。

五、生成式人工智能面臨哪些挑戰？

生成式人工智能在生成新穎而富有創造性的內容方面取得了長足的進步，但它也面臨著研究人員和從業人員需要應對的一些挑戰。生成式人工智能面臨的一些主要挑戰包括

• 模式崩潰和缺乏多樣性：在某些情況下，生成模型（如 GANs）可能會出現 "模式崩潰"，即模型生成的輸出種類有限，或停留在數據分布中可能模式的一個子集。確保輸出的多樣化和多樣性仍然是一項挑戰。
• 訓練不穩定：訓練生成模型（尤其是 GAN）可能不穩定，而且對超參數很敏感。在生成器和判別器之間找到合適的平衡點并保持穩定的訓練是一項挑戰。
• 評估指標：定義適當的指標來評估生成內容的質量具有挑戰性，尤其是對于藝術和音樂生成這樣的主觀任務。衡量標準不一定能全面反映質量、新穎性和創造性。
• 數據質量和偏差：訓練數據的質量會極大地影響生成模型的性能。訓練數據中的偏差和不準確會導致輸出結果有偏差或不理想。解決數據質量和偏差問題至關重要。
• 道德問題：生成式人工智能可能會被濫用于創建虛假內容、深度偽造或傳播錯誤信息。
• 計算資源：訓練復雜的生成模型需要大量的計算資源，包括強大的 GPU 或 TPU 以及大量內存。這會限制可訪問性和可擴展性。
• 可解釋和可控制的生成：理解和控制生成模型的輸出具有挑戰性。確保生成的內容符合用戶的意圖和偏好是一個持續的研究領域。
• 長距離依賴關系：有些生成模型難以捕捉連續數據中的長距離依賴關系，從而導致不切實際的文本生成或缺乏連貫性等問題。
• 遷移學習和微調：使預先訓練好的生成模型適應特定的任務或領域，同時保留所學知識是一個復雜的過程，需要進行仔細的微調。
• 資源密集型訓練：訓練大規模生成模型會消耗大量時間和精力，因此探索更節能的訓練技術非常重要。
• 實時生成：實現實時或交互式人工智能生成應用，如現場音樂創作或視頻游戲內容生成，在速度和響應速度方面都面臨挑戰。
• 泛化和創造性：確保生成模型能夠很好地泛化到不同的輸入，并產生真正具有創造性和創新性的輸出，仍然是一項挑戰。

要應對這些挑戰，需要人工智能從業者、研究人員和倫理學家不斷進行研究、創新和合作。隨著生成式人工智能的不斷發展，這些領域的進步將有助于開發出更安全、更可靠、更符合倫理要求的人工智能系統。

六、結論

生成式人工智能（Generative AI）是人工智能的先鋒，開創了一個創意時代。這種技術通過從文本、圖像和音樂等數據中學習復雜的模式來制作原創內容。通過各種機器學習方法，特別是神經網絡，生成式人工智能催生了新穎的表達方式。在宏大的人工智能織錦中，生成式人工智能是一條充滿活力的主線，照亮了一條機器與人類表達交響樂合作的道路。

原文標題：Exploring the Landscape of Generative AI

原文作者： Rama Krishna Panguluri