什麼是生成性人工智能？超過70%的全球企業正在使用它

生成式人工智能使用戶能夠生成新內容——從文本和圖像到代碼——提高生產力並降低內容創作成本。

它在各個行業中釋放創意潛力，使藝術家、營銷人員和開發者能夠探索新的想法和格式。

倫理問題、數據偏見、虛假信息和高能耗仍然是可持續生成式人工智能採納的關鍵挑戰。

超過70%的公司現在使用人工智能，其中65%採用生成式人工智能。了解它是什麼、如何運作、它的優勢以及塑造其未來的風險。

全球超過70%的公司和組織已經採用了人工智能技術。值得注意的是，65%的受訪者表示他們的公司已經定期使用生成式人工智能，這一數字每年都在快速上升。

無論您是企業用戶還是個人，生成性人工智能都提供了廣泛的好處。從創建營銷內容和制作廣告到規劃旅行和生成音樂或圖像，它使用戶能夠生成全新的內容，並提升創造力和生產力。

隨着新的生成性人工智能模型的迅速推出，每次都引發全球討論，一個問題依然存在：這種正在重塑我們工作和生活方式的變革性技術究竟是什麼——隨着它的不斷發展，未來將面臨哪些挑戰？

什麼是生成性人工智能？

生成式人工智能，通常稱爲GenAI，是一種基於用戶提供的提示創建全新內容的人工智能。這可以包括文本、圖像、音頻、視頻，甚至代碼。與傳統的人工智能模型僅僅基於現有數據進行分類或預測不同，生成式人工智能產生模仿人類創造力的原創輸出。

從本質上講，生成性人工智能是由基於神經網路的深度學習模型驅動的。你可以把生成性人工智能想象成一位大廚，而神經網路則是他們的廚房工具箱。提示就像顧客的請求——“帶點辛辣和柑橘味的東西”——大廚根據經驗(訓練數據)來準備一道獨特的菜餚。

📌 神經網路的每一層都扮演着特定的角色：

初始層處理基本功能——例如清洗和切割食材(檢測邊緣、形狀或模式)。

中間層對數據進行調味——應用學習到的模式以生成上下文。

最終層將所有內容匯聚在一起——以引人注目的文本、圖像或視頻的形式烹飪並呈現最終輸出。

這些深度學習模型通過識別大型數據集中的模式和關係進行學習。然後，基於這些學習到的模式，生成式人工智能可以生成看起來真實、一致，並且有時與人類創作的作品難以區分的新內容。

這種能力使生成性人工智能變得極其多才多藝。它已經被應用於營銷、設計、軟件開發、虛擬助手，甚至音樂和講故事。從幫助個人規劃假期到協助企業制定廣告活動，生成性人工智能正在重塑我們工作和創造的方式。

然而，這種變革力量並非沒有挑戰，例如內容真實性、版權問題和模型偏見。隨着採用速度的加快，圍繞生成式人工智能的倫理和監管問題將變得愈加重要。

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生成性人工智能的優勢與挑戰

✅ 優勢

自動內容創建

生成性人工智能最強大的好處之一是它能夠自動化內容生成。盡管輸出質量可能因提示、模型和用戶期望而異，但節省的時間和成本是不可否認的。例如，媒體公司使用生成性人工智能撰寫新聞文章並總結報告，而設計師則利用人工智能生成的視覺效果獲得創意靈感。

促進創新和創造力

生成性人工智能作爲創造力的催化劑。藝術家們正在利用人工智能創作原創的、突破界限的藝術作品，音樂家們則在創作完全新穎的作品，重新定義了流派的界限。甚至市場營銷人員也在使用生成性人工智能來集思廣益新的營銷活動創意，加速創意週期，並實現更多樣化的策略。

⚠️ 挑戰

數據偏見和倫理問題

盡管生成性人工智能具有可訪問性和令人印象深刻的結果，但它的可靠性僅與其訓練數據的質量相關。不幸的是，這些訓練數據可能帶有固有的偏見或不準確性。在醫療或法律服務等高風險領域，錯誤的輸出可能會產生嚴重後果。此外，這項技術還引發了更廣泛的倫理問題，包括隱私保護、數據安全和知識產權。

錯誤信息和深度僞造

生成性人工智能還助長了假內容的泛濫。從被操縱的圖像到人工智能生成的假新聞和視頻，深度僞造內容正變得越來越難以檢測——這對公衆信任、選舉完整性甚至國家安全構成了風險。惡意行爲者可以利用這些工具傳播錯誤信息或實施網路犯罪。

高計算和能源成本

訓練和運行生成性人工智能模型需要巨大的計算能力和能量消耗，這引發了可持續性問題。隨着模型規模的擴大和復雜性的增加，環境足跡也在增加。減少能源使用和提高計算效率對於構建更綠色、更可持續的人工智能系統至關重要。

🔍結論

生成式人工智能無疑是一項具有變革性潛力的技術，可以改變我們的生活和工作方式。但隨着採用的加速，公司、開發者和政策制定者必須共同努力，應對其風險——確保生成式人工智能的未來不僅具有創新性，而且是負責任和可持續的。

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〈什麼是生成式 AI？超過 70% 的全球企業使用它〉篇文章最早發佈於《CoinRank》。