Bard 由 Google 开发，是另一种语言模型，它使用 Transformer AI 技术来处理语言、蛋白质和各种内容类型。虽然没有公开发布，但微软将GPT整合到Bing搜索中，促使谷歌匆忙推出了Bard。不幸的是，首次亮相的缺陷导致谷歌股价大幅下跌。

尽管 ChatGPT 和 Bard 面临早期挑战，但它们仍然是生成式 AI 如何改变我们与技术交互方式的有希望的例子。随着这项技术的不断发展和改进，企业可能会遇到令人兴奋的新机会，利用生成式人工智能来简化流程并创造更具吸引力的客户体验。

生成式人工智能能做什么？

生成式人工智能促进的技能涵盖三大领域：

• 使用各种媒体生产独特的新产品，例如视频广告或开发新药。
• 加快编码、电子邮件编写和文档摘要等乏味或重复性操作的速度。 
• 生成为目标受众定制的数据和内容，例如创建聊天机器人以实现定制消费者体验或遵循特定消费者行为模式的有针对性的营销。  

它是如何治理的？

生成式人工智能的兴起导致了各种人工智能治理方法的出现。在私募市场，企业通过规范发布方式、监控模型使用情况、控制产品准入等方式对所在区域进行自治。另一方面，一些新公司认为生成式人工智能框架可以扩大可访问性并对经济增长和社会产生积极影响。在公共部门，生成式人工智能模型的开发需要受到监督，这引发了对版权问题、知识产权和隐私侵犯的担忧。

生成式人工智能模型有哪些类型？

以下是顶级的生成人工智能模型：

生成网络

• 生成对抗网络（GAN）是一种用于生成建模的深度学习技术。
• 在机器学习中，生成建模涉及对输入数据趋势的自主探索和发展。
• GAN 使用两个相互竞争的神经网络：生成器和判别器。
• 生成器生成与原始输入相似的新颖内容。
• 鉴别器将初始数据与生成的数据分开。

货车

• 变分自动编码器 (VAE) 使用编码器和解码器，这两个神经网络协同工作以提供最佳的生成模型。
• 随着解码器网络提高重建原始信息的能力，编码器网络获得表示数据的能力。
• VAE 在处理大量数据集时特别有用，并且可以创建复杂的材料生成模型。
• VAE 可以通过最大化准确描述和重新生成数据来生成有效的生成模型。
• 对于希望使用人工智能生成的模型制作新颖内容的个人来说，VAE 是一个不错的选择。

基于变压器的模型

• 基于 Transformer 的模型是分析具有顺序结构的数据的最流行的方法。
• 这些模型经常用于自然语音建模。
• 变压器模型的基本要素是它们能够引起人们对各种输入模式点的注意。
• 这允许构建正在分析的序列的图示。

高斯混合模型

• 高斯混合模型（GMM）是一种生成概率框架，它将一些高斯分布与未确定的变量相结合以产生信息集。
• GMM 是生物识别系统中参数似然分布的参数框架。
• 他们分析了说话人识别技术中与声道相关的频谱特征。

生成式人工智能用在哪里？

生成式人工智能在各个行业都有广泛的应用，包括：

1. 艺术与设计：人工智能生成的艺术品、音乐和产品设计越来越受欢迎。此外，艺术家和设计师正在利用生成式人工智能来创造创新和独特的作品，突破人类创造力的界限。
2. 自然语言处理：生成式人工智能模型用于聊天机器人和语言翻译应用程序。这可以实现更加人性化、与上下文相关的响应和翻译。
3. 医学和药物发现：生成式人工智能可以分析大量医学数据并生成潜在的新药物化合物，从而简化药物发现过程并可能节省时间和资源。
4. 游戏：视频游戏中使用人工智能生成的环境、角色和叙述。这使他们更加身临其境和充满活力。此外，随着经验的积累，它们会适应玩家的行为和偏好。
5. 营销和广告：生成式人工智能可以为个人用户创建个性化广告和促销内容。这增强了客户参与度并提高了转化率。

 

生成人工智能文本可以创造什么？

凭借其创作各种书面作品（包括报告、文章、讲故事等）的能力，生成式人工智能在创作书面材料方面取得了巨大进步。通过在日常生活中采用这些工具，专业人士可以节省大量时间。以下是人工智能工具的主要功能：

• 撰写具有必要数量和关键词分析的博客文章
• 产品的详细信息，包括有关其品质和优势的信息
• 社交媒体上的帖子
• 媒体上的广告活动 
• 类似区域营销的报告
• 为体育赛事等预定活动自动创建内容
• 生成电子邮件通讯
• 公司内部公司文件摘要
• 通过向学术界提供资源摘要材料，帮助他们准备教学资源
• 协助审查研究应用的文献等
• 通过允许他们选择内容的标题、元描述和关键字来改进 SEO。
• 人工智能文本生成器可以帮助组织节省资源并保持最新的在线可见性。
• 创建逼真的照片、场景、抽象艺术作品，甚至生成新图像或使用书面命令更改现有图像。
• 使用 Jukebox 等复杂模型制作各种风格和流派的音乐。人工智能的未来是不可预测的。随着人工智能、机器学习和数据科学的进步，我们预计未来会出现更多的人工智能工具

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生成式人工智能对企业有何好处？

通过实现个人以前执行的许多任务的自动化，生成式人工智能可以提高效率和生产力，减少开支，并为进一步发展开辟机会。人工智能为企业带来的一些主要好处如下： 

内容创作

营销 是企业最重要的组成部分之一。消费者可能只会在了解您销售的产品或您所做的事情的情况下才会参与联系。

销售模板 

使用销售沟通和调用脚本的设计可以加快流程，但通常感觉像是数量和质量之间的安排。生成式人工智能可以改变这一点。借助生成式人工智能，您可以两全其美。

数据隐私

由于公司收集的个人数据越来越多，保护个人数据变得至关重要。企业需要准确的信息来改进其产品和服务，但获得这些信息可能会以牺牲消费者的隐私为代价。然而，这个问题可以通过创造性的生成式人工智能算法来解决。Mostly.ai 和 Tonic.ai 利用生成式人工智能从真实数据中生成人工生成的信息，确保 用户隐私 ，同时保持数据真实性，以评估和创建机器学习模型。

哪些行业可以从生成式人工智能中受益？

生成式人工智能可以帮助任何企业微调其流程和运营。然而，以下是可以从生成式人工智能中受益的主要行业：

传媒业

生成式人工智能正在对媒体行业产生重大影响，彻底改变内容创作和消费。它可以创建各种形式的内容，包括文本、图像、视频和音频，从而以更低的成本实现更快、更高效的生产。它还可以为个人用户提供个性化内容，从而提高用户参与度和保留率。虚拟助理可以帮助内容发现、日程安排和语音激活搜索。总体而言，生成式人工智能正在改变媒体行业，为用户提供更具吸引力和个性化的体验。

卫生保健 

Gen 生成式人工智能可以将 X 射线和 CT 扫描转化为更准确的视觉效果，从而有助于诊断。 医疗保健 专业人员可以通过 GAN（生成对抗网络）将插图转换为照片，从而获得对患者内脏器官的更明显、更深入的了解。使用这种方法在早期阶段检测癌症等危及生命的疾病非常有帮助。

金融业

生成式人工智能对于 金融服务 运营具有多种优势，特别是在风险管理和识别欺诈交易方面。银行和其他金融机构可以通过使用生成式人工智能检查金融数据来发现有关消费者习惯的新事物并发现可能的问题。

工业环境

在工业环境中，生成式人工智能有多种用途，特别是在产品的生产和设计方面。通过采用生成式人工智能进行开发，工程师可以产生更有效、更经济的设计，同时减少开发产品所需的时间和资源。

 

生成式人工智能模型可以解决哪些类型的问题？

生成式人工智能模型在各个行业都有应用。使用该模型可以更轻松地解决一些问题，如下所示： 

• 利用预先存在的数据来创建独特的照片、电影、文本或配乐对于内容开发至关重要。机器学习和生成人工智能通过发现特定材料中隐藏的趋势来生成新颖的数据，成功地使这项任务变得毫不费力。 
• Deepfakes 和生成式 AI 可以修复长期存储的图片和视频，并将其增强到 4K 分辨率或更高。此外，生成式 AI 使工作室能够创建 60 fps（而不是低于 30 fps）的视频。
• 通过生成更多未包含在初始数据集中的场景，生成式人工智能算法可能有助于使训练数据集多样化。这可以通过避免高估并增强机器学习算法适应新环境的能力来提高机器学习算法的有效性。
• 基于人机驱动交互的新兴时代，开发人员认为生成式人工智能将鼓励创作者和设计师的艺术过程，因为生成式人工智能框架将填补当前的职责，加速集思广益的过程并简化开发阶段。

AI模型的局限性是什么？

AI模型的局限性如下：

1. 人工智能系统需要更好地理解上下文以及人类语音和语言的微妙之处。此外，人工智能很难理解惯用语和文化例子，尽管他们接受的培训和接触越多，他们就能更有效地理解。
2. 目前，常识理解还不是人工智能系统所具备的能力。他们将无法将他们的技能以动态的方式运用到新的环境中，因为他们只能根据他们最初接受训练的事实进行预测和决策。 
3. 当接受有偏见数据的教育时，人工智能系统有可能强化甚至增加这些偏见。各种变量，例如人为错误、样本偏差以及社会和过去因素，都会增加信息的偏差。人工智能系统中可以看到招募、融资和监禁刑罚方面的偏差。 
4. 人工智能系统背后的计算机算法和数学模型使他们能够利用大量信息看到趋势并得出结论。然而，这些框架需要帮助来产生独特的概念或理论。人工智能无法产生独特的想法，例如人类艺术家或发现创新理论的科学家所创造的想法。 

挑战和道德考虑

尽管生成人工智能有许多好处和应用，但也存在挑战和道德考虑，例如：

1. 数据隐私：这些模型需要大量数据进行训练。因此，它引起了对数据隐私和敏感信息潜在滥用的担忧。
2. 知识产权：人工智能生成的内容的所有权和知识产权问题仍然是一个不断发展的讨论领域，因为它挑战了传统的作者和创造力概念。
3. 质量控制：确保人工智能生成内容的质量和准确性，特别是在医学和药物发现等关键领域，对于防止潜在伤害或错误信息至关重要。
4. 偏见和歧视：人工智能模型可能会无意中使训练数据中存在的偏见永久化。因此，导致有偏见和潜在歧视性的输出。我们必须解决确保公平并消除生成人工智能模型中的偏见的关键挑战。