世界经历了多个创新周期。宇宙法则主宰一切。纵观人类学历史，创新周期不断变化，改变了世界的进程，将其带向全新的方向。

例如，农业的发现。这重塑了整个人类本性，从狩猎采集者转变为创造者、种植者和定居者。世界上许多伟大的文明都崛起于大河沿岸。再想想其他例子——硅重新塑造了医学和天体物理学领域，蒸汽机开创了大规模生产商品和商业的黄金时代。

整个世界目前正在经历这样的创新周期，人工智能驱动的数字化占据主导地位。数字化已经接管了商业和个人领域的每一个方面，从物联网和增强现实到生成式人工智能——这个故事的主角。

本指南可帮助读者深入了解生成式人工智能、其尚未开发的潜力以及如何利用其能力在商业世界中取得巨大成功。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是一种先进的技术，能够以文本、语音、视觉效果甚至合成数据的形式生成内容。它利用深度学习模型和大型语言模型来着手创作新颖内容。

其（生成式人工智能）性能将与排名前 25% 的人相媲美，在 2040 年之前完成所有任务。——麦肯锡

生成式人工智能已成为世界轰动的焦点，人工智能的迈克尔·乔丹接连得分。它绝对不仅限于情境对话，还包括量身定制的建议、直观的解决方案等等。其应用广泛分布于从高科技到农业和消费品等各个行业。

当世界各地的领先研究公司预测生成式人工智能具有大量未开发的潜力来增强人类能力时，这应该是显而易见的。

• Gartner将生成式人工智能列为 2023 年新兴技术炒作周期中预期膨胀的顶峰
• 德勤估计，到 2032 年，生成式人工智能的市场规模将达到 2000 亿美元。这占人工智能总支出的约 20%，高于目前的约 5%

生成式人工智能的历史

生成式人工智能这个术语可能是最近才出现的趋势，但其背后的历史至少可以追溯到 70 年前，当时人类才真正开始怀疑机器是否具有像人类一样思考和处理的能力。让我们暂时回顾一下人工智能的形成时期。

从 20 世纪 50 年代文本分析的诞生，到 GPT（生成式预训练 Transformer）等强大语言模型的出现，每个阶段都标志着我们在创造能够理解和生成人类语言的机器的探索中取得了重大飞跃。

20 世纪 50 年代：文本分析 – 人工智能的曙光

20 世纪 50 年代到 60 年代初，人工智能 (AI) 领域仍处于起步阶段。研究人员正在探索创造能够模拟人类智能的机器的可能性。文本分析是该方向最早的尝试之一。这个时代见证了用于处理和分析文本数据的初级计算机程序的发展。

早期的文本分析系统主要侧重于信息检索和关键字提取等简单任务。其理念是让计算机能够以类似于人类理解的方式理解和处理文本。虽然这些努力在当时具有开创性，但它们的功能有限，缺乏我们今天与人工智能相关的复杂性。

20 世纪 60 年代：基于规则的系统和知识库

在 20 世纪 60 年代后期和整个 70 年代，人工智能研究转向基于规则的系统和知识库。研究人员试图使用明确的规则和逻辑推理将人类知识和专业知识编码到计算机程序中。这种方法导致了专家系统的发展，专家系统能够通过遵循预定义的规则来解决特定问题。

专家系统标志着人工智能向前迈出了重要一步，因为它们表明计算机可以执行需要人类专业知识的任务。然而，它们受到大量手动规则编写需求和对新领域的适应性限制的限制。

20 世纪 80 年代：自然语言处理兴起

20 世纪 80 年代和 90 年代，自然语言处理 (NLP) 开始兴起，这是人工智能领域的一个重要领域，旨在使机器能够理解和生成人类语言。研究人员开始开发更先进的文本解析和分析技术，为机器翻译、语音识别和情感分析等应用铺平了道路。

NLP 系统在很大程度上仍基于规则，依赖于语法和句法规则。这些系统能够处理比早期文本分析更复杂的语言任务，但还远远达不到人类水平的语言理解。

2000 年代：机器学习和大数据革命

进入新世纪，随着机器学习的兴起和大量数字数据的出现，人工智能研究发生了重大转变。机器学习算法（尤其是神经网络）被证明在解决各种人工智能任务（包括与文本和语言相关的任务）方面非常有效。

这个时代催生了“大数据”的概念和大规模数据分析的发展。随着深度学习等技术的出现和海量数据集的出现，人工智能模型越来越能够理解和生成人类语言。

2020 年代：GPT-3 和生成式 AI 的突破

2020 年代，世界见证了 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3），这是一个革命性的人工智能模型，标志着人工智能和自然语言处理领域的一个重要里程碑。GPT-3 在大量文本数据上进行了预训练，可以生成高度连贯且与上下文相关的文本。

GPT 的演变仍在继续，ChatGPT 运行于 GPT 3.5 上，而 GPT 的最新版本为 GPT 4。

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揭开 Gen AI 的面纱——什么是 LLM？

如果不了解大型语言模型（人们简称为 LLM），那么对生成式 AI的讨论就不完整。大型语言模型是在具有大量参数的大型未标记数据集上进行训练的。GPT-3 经过了超过 1750 亿个参数的训练！

未标记的数据集可以是开源的，如维基百科页面，也可以是私有的，如内部培训文档，具体取决于需要。LLM 的全部功能都围绕着单词或单词序列的概率分布，这些单词或单词序列组合在一起形成一个句子或短语。

太技术化了？这样如何？

LLM 预测句子中下一个可能的单词。

对下一个可能单词的预测基于特定的“有效性”，而这种有效性不一定由语法规则确定。相反，它取决于人类如何构造语言句子。学习或在一定程度上模仿人类的语言书写方式是对大量数据集进行语言训练的结果。

让我们通过一个例子来证明这一点。

“现代人工智能已成为企业武器库中的最新武器”

如果人工智能生成了上述句子，它会为每个单词及其替代词关联一个概率分数。该分数是根据人类以这种精确顺序使用这些特定单词组创建句子的概率计算得出的。

“现代人工智能已经成为最新的……”

从概率分数列表中，法学硕士可以了解到，与其他三个词相比，武器这个词被人类使用的频率更高。在这个假设的例子中，我们只显示了四种可能的替代方案。而在现实中，单词列表会更长，而且有更多变量在起作用。

必须明白，人工智能处于持续学习阶段。它将深入研究并对字母的出现进行评分。例如，在“w”之后，“e”是重复次数最多的字母。所有这些都是通过先进的机器学习算法实现的。

一些非常常见的法学硕士学位包括：–

• Open AI 的 GPT 3、3.5 和 4
• 谷歌的 LaMDA 和 PaLM
• 拥抱脸的绽放
• Meta 的 LLaMA
• NVidia 的 NeMO LLM

在该列表中，Meta 的 LLaMA 是一个开源 LLM，世界各地的开发人员可以利用它来创建可定制的私有模型。

LLM（语言模型）和生成式人工智能是相关的概念，但它们的重点、能力和应用方面有明显的区别。

既然我们已经讨论了 GAN，那么一定有一些好奇心想要了解更多其他类型的生成式 AI 模型。让我们更深入地了解当今使用的关键生成式 AI 模型。

了解生成式 AI 模型及其类型

生成式 AI 模型是人工智能 (AI) 模型的一个子集，旨在生成与现有数据相似或遵循现有数据中发现的模式的新数据。生成式 AI 模型不同于专注于分类、预测或强化学习的其他 AI 模型。

以下是生成式 AI 模型的一些主要特征和类型。

• 数据生成：生成式 AI 模型能够创建模仿训练数据中观察到的模式或样式的新内容。这些内容可以采用多种形式，包括文本、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，其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。这使它们能够生成数据而不需要应该生成什么的具体示例。
• 可变性：生成模型通常具有生成多样化输出的能力。例如，它们可以生成不同风格的艺术作品、以不同方式重新表述同一段文字或生成多个版本的图像。

现在，让我们探索一些常见类型的生成式 AI 模型。

生成对抗网络 (GAN)

GAN 由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，它们处于竞争关系。生成器创建数据，而鉴别器评估数据的真实性。这种对抗过程导致生成器提高其创建真实数据的能力。GAN 已广泛用于图像生成、风格转换和内容创建。

变分自动编码器 (VAE)

VAE 是基于概率建模原理的生成模型。其目的是学习数据的底层概率分布。VAE 通常用于图像生成、数据压缩和图像重建。

循环神经网络 (RNN)

RNN 是一种专为序列数据（例如文本和时间序列数据）设计的神经网络架构。它们用于文本生成、机器翻译和语音识别。然而，传统的 RNN 在捕获长期依赖关系方面存在局限性。

长短期记忆 (LSTM) 网络

LSTM 是一种特殊类型的 RNN，可以捕获序列数据中的长距离依赖关系。它们已被证明在自然语言处理任务中非常有效，包括语言建模、文本生成和情感分析。

生成式预训练 Transformer（GPT）

GPT 模型是生成式 AI 领域的最新突破。这些模型利用 Transformer 架构和对文本数据的大规模预训练来生成连贯且上下文相关的文本。它们在各种自然语言理解和生成任务中表现出色，包括聊天机器人、内容生成、翻译等。

生成式人工智能的顶级应用有哪些？

生成式人工智能的影响是无穷无尽的，它彻底改变了各个领域的行业、功能和人物。从增强内容创作到增强个性化教育、医疗保健、客户服务和营销，生成式人工智能的应用是无穷无尽的。

我们将其分为两个不同的集群，您可以按行业和功能探索生成式人工智能的应用。

跨行业应用

市场营销、广告和娱乐业

• 内容创作：生成式人工智能为艺术、音乐、文学等形式的内容创作提供动力。艺术家和音乐家利用人工智能创作新作品并探索创新的创作方向。
• 视频游戏开发：人工智能驱动的生成系统创建游戏环境、角色甚至对话，从而减少游戏开发所需的时间和资源。
• 剧本创作：编剧和内容创作者利用生成式人工智能来协助剧本创作，生成对话、情节和角色互动。

教育领域

• 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，使教育内容适应学生的个性化需求，促进个性化的学习体验。
• 知识库：生成式人工智能可用于创建一个详尽的知识库，学生可以使用它来以对话的方式获取瞬时信息。
• 虚拟实验室：生成式人工智能为虚拟实验室提供动力，为学习科学、工程和其他实践学科的学生模拟实验和场景。

医疗健康行业

• 医学图像生成：生成式人工智能用于生成合成医学图像，以训练机器学习模型、提高诊断准确性并模拟罕见的医疗状况以用于教育目的。
• 药物发现：制药公司采用生成式人工智能通过生成分子结构来发现新的药物化合物，从而加速药物开发过程。
• 个性化医疗：人工智能驱动的生成模型分析患者数据以生成个性化治疗计划，考虑遗传因素、病史和当前健康状况。

制造业

• 产品设计：生成式设计利用人工智能算法生成优化的产品设计，考虑材料、重量和结构完整性等因素，简化产品开发流程。
• 质量控制：生成式 AI 模型生成用于质量控制测试的合成数据，确保制造过程符合质量标准。
• 供应链优化：人工智能生成的需求预测和供应链场景可帮助制造商就生产和分销做出明智的决策。

软件及科技行业

• 代码生成：生成式人工智能可以通过生成常见编程任务的代码片段和模板来协助开发人员，从而加快开发过程。
• 错误检测：人工智能工具可以生成综合测试用例和场景，以帮助更有效地识别和修复软件错误。
• IT安全：生成式AI模型可以模拟网络攻击场景，帮助IT部门识别漏洞并加强网络安全措施。

按功能应用

客户服务

• 聊天机器人和虚拟助手：生成式人工智能为智能聊天机器人和虚拟助手提供支持，可全天候处理客户查询、提供信息和解决问题。
• 情绪分析：人工智能生成的情绪分析报告可帮助客户服务团队了解客户的情绪和反馈，从而做出更具同理心和更有效的回应。
• 自动票务路由：生成式人工智能算法有助于将客户查询路由到正确的部门或代理，从而优化响应时间和问题解决。

营销

• 内容生成：生成式人工智能帮助营销人员生成高质量且引人入胜的内容，包括博客文章、社交媒体更新和广告文案。
• 个性化：人工智能算法使用客户数据来生成个性化的营销活动，为个人客户定制内容和建议。
• A/B 测试：生成式 AI 可以提出 A/B 测试想法，通过预测哪些变化会产生最佳结果来帮助营销人员改进他们的策略。

人力资源

• 自动简历筛选：生成式人工智能根据资格、教育、技能等不同参数对简历进行分类，从而加速筛选过程。
• 个性化学习途径：人工智能通过生成定制的培训建议、自动评估等来定制员工发展计划。
• 虚拟人力资源助理：由生成性人工智能驱动的聊天机器人可以与员工分享政策信息、无缝地培训新员工、回答组织问题等。

销售量

• 潜在客户生成和评分：生成式人工智能分析客户资料以识别潜在客户，并通过将他们分组到优先级桶中为销售团队生成目标列表。
• 销售内容： AI 协助创建销售资料，例如演示文稿、销售电子邮件和产品演示，以增强销售流程。
• 价格优化：生成式 AI 模型可以根据市场动态和客户数据推荐定价策略并生成报价。

运营与采购：

• 维护计划：生成式人工智能有助于预测设备维护需求、优化维护计划并减少停机时间。
• 供应商选择：生成式人工智能分析供应商数据和市场趋势，推荐合适的供应商，帮助采购部门做出明智的决策。
• 供应商谈判：生成式人工智能提供谈判策略，协助采购专业人员获得优惠条款和价格。

了解生成式人工智能的局限性

“（生成式）人工智能就像一台被美化的录音机。它从人类创造的网络上截取片段，将它们拼接在一起，然后将其传递出去，就好像这些东西是它创造的一样。人们会说，‘天哪，这是人类，它像人类一样。’”——著名理论物理学家和未来学家 Michio Kaku

大家最关心的一个问题是“ChatGPT 会取代我的工作吗？”。可以肯定地说，这些担忧是没有根据的，因为生成式人工智能还没有感知能力。至少目前还没有。

有感知能力的设备仍是一个未来的梦想。在一片喧嚣中，区分这项突破性技术的炒作和现实至关重要。让我们从现实世界的角度了解生成式人工智能的局限性。

理解背景

生成式人工智能难以掌握上下文，导致自然语言处理任务中偶尔出现无意义或不相关的反应。

真正的创造力

虽然生成式人工智能可以模仿创作风格，但它缺乏真正的创造力、想象力和情感深度。它依赖于模式和数据，而不是真正的灵感。

幻觉

生成式人工智能容易出现幻觉。人工智能幻觉会根据自己对场景或背景的理解生成虚假内容。

偏见与公平

生成式人工智能模型可能会无意中延续其训练数据中存在的偏见，从而导致反映社会偏见的偏差输出。

生成式人工智能的未来

生成式人工智能的故事还远未结束，因为它在不断学习和成熟。生成式人工智能的未来前景广阔，它将重塑我们与技术互动和解决复杂问题的方式。在发挥其潜力和应对挑战之间取得平衡至关重要。我们认为，生成式人工智能未来将影响以下三个领域。

频繁快速地创建内容

虽然生成式人工智能在实现真正的创造力方面存在局限性，但它可以同时快速、大规模地创建涵盖广泛主题的多种形式的内容。这可以跨行业、跨职能、跨角色利用，以推动组织目标。

自然直观的对话

虚拟助理和聊天机器人将变得更加有能力处理复杂的查询、提供个性化建议并参与情感智能对话。它们将在客户服务、医疗保健和教育领域发挥重要作用。

大规模个性化

生成式人工智能将使从营销到医疗保健等各个行业实现超个性化。人工智能系统将分析大量数据，以提供量身定制的体验和建议。个性化的活动、内容和产品推荐将成为提高用户满意度和参与度的常态。

未来必定是世代相传的。问题是你准备好迎接未来了吗？