生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷，它能够接收多种形式的输入，如文字、图片、音频、动画、三维模型等，并据此生成全新的原创作品。
生成式AI的定义
生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构，从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同训练方法。这使得各类组织能够更简单、更快地利用大量未标注数据来构建基础模型。基础模型这一概念，如其名称所示，作为一种可供多个AI系统共享的基石。GPT-3和稳定扩散等基础模型便是典型案例，它们分别以语言为载体，赋予用户生成新内容的能力。比如，ChatGPT（借鉴了GPT-3的技术）这款流行的人工智能应用，能让用户根据简洁的文本提示生成一整篇文章。另一方面，稳定扩散技术则能让用户根据文本输入生成逼真的图像。
生成式人工智能模型的开发方法
生成模型有多种类型，将各类模型的优点整合将产生更强大的模型。
1. 基于规则的方法：主要依赖于专家知识和领域经验，通过设计一系列规则来描述输入和输出之间的关系。这种方法对于特定领域和任务的效果较好，但是扩展性较差，难以应对复杂的任务。
2. 基于统计学习的方法：通过对大量标注数据进行学习，找到输入和输出之间的统计规律。常见的统计学习方法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。这种方法的优点是能够自动学习输入和输出之间的关系，缺点是需要大量标注数据，并且对于复杂任务的效果可能不佳。
3. 基于深度学习的方法：通过神经网络模型对大量数据进行学习，能够自动捕捉输入和输出之间的复杂非线性关系。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。这种方法的优点是能够处理大量的数据和复杂的任务，缺点是需要大量的计算资源和时间来训练模型。
4. 基于强化学习的方法：通过让模型与环境的交互来学习输入和输出之间的关系。模型通过选择动作来获得奖励，从而优化自身的行为。常见的强化学习方法包括Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等。这种方法的优点是能够应对动态环境和不确定性的任务，缺点是对于复杂任务的效果可能不佳。
5. 基于迁移学习的方法：通过在已有模型的基础上进行微调，来提高在新任务上的表现。迁移学习可以利用已有模型的知识来加速新任务的学习，提高模型的泛化能力。常见的迁移学习方法包括fine-tuning、知识蒸馏等。这种方法的优点是能够快速提高在新任务上的表现，缺点是对于领域差异较大的任务效果可能不佳。
生成式AI的优势
1. 创作与人类作品难以区分的新原创内容：生成式AI算法能够生成图像、视频和文本等全新原创内容，应用于娱乐、广告和创意艺术等领域。
2. 提升现有AI系统性能：生成式AI算法有助于优化自然语言处理和计算机视觉等AI系统的效率和准确性。例如，生成式AI可生成用于训练和评估其他AI算法的合成数据。
3. 探索复杂数据的新方法：生成式AI算法能以新颖方式分析和探索复杂数据，助力企业和研究人员挖掘原始数据中无法发现的隐藏规律和趋势。
4. 自动化和加速任务流程：生成式AI算法有助于实现企业和组织各类任务和流程的自动化与加速，节省时间和资源。
目前生成式AI面临的挑战
1．计算基础设施规模：生成式AI模型拥有数十亿个参数，需要快速、高效的数据管道进行训练。要维护和发展生成式模型，大量的资本投资、技术专长和计算基础设施是必不可少的。例如，扩散模型可能需要数百万或数十亿张图像进行训练。此外，如此大规模的数据集训练需具备充足的计算能力，AI从业者须能采购和利用数百个GPU来训练模型。
2.采样速度：由于生成式模型规模较大，生成实例所需时间可能出现延迟。尤其在聊天机器人、AI语音助手或客户服务应用等交互式用例中，对话必须迅速发生且准确无误。随着扩散模型因能创建高质量样本而日益受欢迎，其采样速度较慢的问题也逐渐显现。
3.高质量数据匮乏：通常，生成式AI模型用于生成各类合成数据。然而，全球每日产生的海量数据并非都能用于训练AI模型。生成式模型需要高质量、无偏见的数据才能运行。此外，部分领域缺乏足够的数据来训练模型。如3D资产稀缺，开发成本高昂。这些领域亟需大量资源推动发展和成熟。
4.数据许可：许多组织在利用现有数据集或构建定制数据集训练生成模型时，面临着获取商业许可的难题，进一步加剧了高质量数据匮乏的问题。这是一个至关重要的过程，关乎避免知识产权侵权的关键环节。
然而，包括NVIDIA、Cohere和微软在内的多家公司致力于通过提供服务和工具，支持生成式AI模型的持续增长和发展，以助力解决上述问题。这些产品和平台将构建模型及大规模运行模型的复杂性抽象化，从而为行业发展提供便利。