生成式人工智能是一种创新技术，它可以帮助算法人员生成以前依赖于销售人员的模型，在不从销售人员的思想和经验错误中进行任何推断的情况下提供创造性的结果。人工智能中的这项新技术确定原始模型输入以生成展示训练数据特征的真实产品。《麻省理工科技评论》指出，生成式人工智能是人工智能领域一个很有前途的方向。生成式AI通过对所有数据集的自主学习提供更优质的结果。减少与特定项目相关的挑战，训练ML（机器学习）算法以避免偏见，并让机器人理解抽象概念。国外优质咨询公司Gartner在2022年的主要趋势列表中提到了GenerativeAI，并强调企业可以通过两种方式使用这种创新技术：与业务部门一起增强当前的创新工作流程：发展自动化以帮助人类更好地执行创造性任务。例如，游戏设计师可以利用生成式AI来创建突出他们喜欢和不喜欢的地下城，例如“有点像这样”或“不太像那样”。作为业务流程的重要组成部分：生成式AI可以在很少人工参与的情况下产生无数创意作品。它只需要设置上下文，结果将独立生成。1.生成式人工智能的好处保护您的隐私：生成式人工智能生成的虚拟身份为那些在使用过程中暴露身份的人提供了隐私安全。机器人控制：生成式AI增强了ML模型，减少了局部性，并在模仿现实世界的同时实现了更多的抽象。医疗保健：该技术可以轻松方便地检测可能出现的情况并开发有效的治疗方法。例如，生成对抗网络(GAN)可以计算X射线图像的多个角度，以显示肿瘤扩大的可能性。2.生成式人工智能的挑战安全：观察到一些不法分子利用生成式人工智能进行诈骗。高估计能力：生成式人工智能算法需要大量的训练数据来训练模型；然而，创作的作品并不是全新的。相反，这些模型只是最好的创作的混合和匹配。不可预测的结果：在一些生成式AI模型中，处理它们的行为很简单，但有时，它们会产生错误或意外的结果。数据安全：由于技术依赖于数据，医疗保健和国防等行业在利用生成人工智能时可能会面临隐私问题。3.生成式AI只是监督训练吗？生成式AI是一种半监督训练框架。这种学习方法涉及用于监督训练的手动注释训练信息，以及用于无监督训练方法的未标记数据。未标记的数据用于开发模型，这些模型可以比具有改进的数据质量的标记训练做出更多的预测。GAN是一种用于监督学习的生成式AI半监督框架，以下是GAN的主要优势：过拟合：生成式AI模型的参数较少，因此过拟合更难。此外，由于训练过程，生成模型需要大量数据，这使得它们对干扰的鲁棒性要高得多。主观偏见：人的主观意识在生成式人工智能建模中不像监督学习方法那么明显。学习适用于允许排除虚假相关的数据属性。模型偏差：生成模型产生的结果与训练数据不同。因此，形状和纹理问题消失了。4.生成人工智能的应用(1)人工智能生成的NFT2021年NFT的销售额达到250亿美元，该行业是目前加密货币世界中最赚钱的市场。尤其是艺术NFT正在产生巨大影响。虽然最受欢迎的艺术NFT是卡通和表情包，但一种新的NFT趋势正在出现，它利用了人工智能和人类想象力的力量。这些NFT被称为AI生成艺术，使用GAN生成基于机器的艺术图像。ArtAI是一个展示AI生成的绘画的例子。它发布了一种工具，可以将文本转化为艺术产品，并帮助创作者在NFT上销售他们的艺术作品。另一方面，结合图像生成新照片的Metascapes使用两个学习模型，随着模型的训练，每次输出都会变得更好。这些艺术品将在网上出售。(2)身份安全的生成式AI允许用户头像维护隐私。这使得活动能够以公平的形式公开进行，以呈现公平的结果。（3）图像处理AI可用于处理低分辨率图像，开发更准确、更清晰、更细致的图片。例如，谷歌发布了一篇博文，让全世界知道他们已经创建了两个模型来将低分辨率图像转换为高分辨率图像。例如，从64x64输入到1024x1024输出的女性摄影。此过程有助于恢复旧图像和电影并将它们升级到4K等质量。也可以将黑白电影转换为彩色。(4)医疗保健中的生成式AI可以更好地识别条件，帮助患者即使在早期阶段也能获得有效治疗。(5)音频合成借助生成式AI，可以根据用户的声音合成新的音色。生成的声音有助于为公司和个人开发视频画外音、音频剪辑和旁白。(6)设计许多企业现在都在使用生成式AI来创建更高级的设计。比如国外的工程公司Jacobs就利用生成式设计算法为NASA的新型宇航服设计了生命维持背包。(7)客户细分AI允许用户识别和区分促销活动的目标群体。从历史记录中学习以估计目标群体对广告和营销活动的反应。生成式人工智能还可以使用数据来发展客户关系，并使营销团队能够增强他们的追加销售或交叉销售策略。(8)情感分析ML涉及使用文本、图片和语音评价来把握用户的情感。例如，人工智能算法可以从网络活动和用户数据中学习，以解释客户对公司及其产品或服务的看法。(9)检测欺诈一些企业已经在使用利用人工智能的自动欺诈检测。这些做法帮助他们快速准确地定位恶意和可疑行为。现在人工智能通过预设的算法和规则来检测非法交易，让盗窃识别的检测变得更加容易。(10)趋势评估机器学习和人工智能技术有助于预测趋势。这些技术有助于提供对传统计算分析之外的趋势的宝贵见解。(11)软件开发生成式人工智能还通过自动化手动编码影响了软件开发领域。IT专业人员现在可以灵活地通过解释他们正在寻找的AI模型来快速开发解决方案，而不是对软件进行完全编码。例如，与手工编码器相比，基于模型的工具GENIO可以将开发人员的工作效率提高几倍。该工具可帮助开发人员或非编码人员根据他们的需求和业务流程开发特定的应用程序，并减少他们对IT部门的依赖。5.生成式AI的未来充满希望虽然生成式AI正在成为当今图像制作、电影修复和3D环境创建的工具，但该技术很快将对其他几个垂直领域产生重大影响。通过赋予模型更多的权力，而不仅仅是取代流水线劳动力和承担创造性任务，我们可能会看到更广泛的用例和不同领域中生成人工智能的使用。
