人工智能(AI)是一个广义的术语，指的是任何能够进行智能行为的技术。你可以在生成工具的帮助下，在几分钟内完成你的项目，而不是在几天内写一篇博文，在一周内创建一个演示文稿，或者在几个月内写一篇学术论文。这些工具不仅可以帮助我们完成项目，还可以帮助我们做出更好的决策。下面这篇文章的作者向我们介绍了人工智能的具体功能。让我们来看看。

鹿角是2018年在新加坡成立的创业社区组织。其核心理念是零日投资(Day Zero Investing)，帮助创业者从0到1获得创意，并始终帮助他们走向成功。目前已经帮助了全球25个城市600多家公司的5000多名创业者。本文是最新文章《绘制生成性AI图景》的翻译和整理，主要包括对生成式人工智能的基本认知和趋势判断，呈现形式主要是问答的方式。

PS:本文大部分翻译工作由AI完成。

一、基础问题1。什么是生成式AI？想象一下这样一个世界，在生成工具的帮助下，你可以在几分钟内完成你的项目，而不是花几天时间写一篇博客，花一周时间创建一个演示文稿，或者花几个月时间写一篇学术论文。这些工具不仅可以帮助我们完成项目，还可以帮助我们做出更好的决策。

举一个生成式人工智能未来会变得多么强大的例子:对于那些熟悉我们关于创作者经济的报告的人来说，想象一个世界，创作者可以将他们的内容上传到任何语言，并使用他们自己的声音作为旁白，而不是依赖机器人或本地翻译。这是一个美丽的新世界，我们拥有强大的工具，可以节省我们无数的时间，改善我们的工作。

2.AI VS生成性AI人工智能(AI)是一个广义的术语，指任何能够进行智能行为的技术。这包括广泛的技术，从可以对数据进行排序的简单算法到可以模拟类似人类思维过程的复杂高级系统。

另一方面，生成式人工智能是一种特定类型的人工智能，专注于生成新的内容，如文本、图像和音乐。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用机器学习算法来生成与训练数据相似的新内容。这在各种应用中都很有用，比如创建由聊天机器人生成的艺术、音乐和文本。

从本质上讲，人工智能是一个宽泛的术语，包括许多不同的技术，而生成式人工智能是人工智能的一个特定类型，专注于创造新的内容。

3.未来会出现巨大的机遇，生成式人工智能很可能会对创意产业产生重大影响。虽然一些有创意的人可能会被生成式人工智能取代，但其他人可能会找到新的机会与生成式人工智能合作，或创造生成式人工智能支持的内容。在许多情况下，它实际上可以增强创意人员的工作，使他们能够创建更个性化的内容并产生新的想法，如果没有人工智能，这些可能就不存在。

此外，生成式人工智能对创意人员的一个潜在好处是，它可以使他们更快、更有效地创建内容。例如，作家可以使用生成式人工智能系统生成文章草稿，然后他们可以编辑和改进它们。这可以节省时间，让有创造力的人专注于他们工作中最重要的方面。

4.生殖人工智能的影响这项技术可以产生许多不同的影响，取决于如何使用它。例如，生成式人工智能可用于创建新的内容，如音乐或图像，并可用于各种目的，如为有创造力的人提供更多的灵活性和想象力。它还可以通过生成新的训练数据来改进机器学习算法。总的来说，生成式人工智能的影响肯定是巨大的，因为它可以创建新的有用的内容，并提高机器学习系统的性能。

5.预培训模式在实践中是如何发挥作用的？生成式人工智能训练模型的工作原理是从大型数据集中学习，并使用这些知识来生成与训练数据集中的示例相似的新数据。这通常是通过使用一种称为生成模型的机器学习算法来完成的。有许多不同类型的生成模型，每种模型都使用不同的方法来生成新数据。一些常见类型的生成模型包括生成拮抗网络(GAN)、VAE和自回归模型。

例如，在人脸图像数据集上训练的生成模型可能会学习人脸的大致结构和外观，然后使用这些知识生成一个从未见过但看起来很真实的新人脸。

生成模型用于各种应用，包括图像生成、自然语言处理和音乐生成。对于很难手动生成新数据的任务，例如为产品创建新设计或生成逼真的声音，它们尤其有用。

6.语言模型是如何创建的？有几种方法可以创建语言模型，但最常用的方法是使用机器学习算法在现有文本的大型数据集上训练模型。这个过程通常包括以下步骤:

收集现有文本的大型数据集，这些数据集应该代表最终模型可以生成文本的语言或样式。预处理文本数据和准备训练，通常包括将文本标记为单个单词或短语，并将所有单词转换为小写。可以通过使用各种算法在预处理的文本数据上训练机器学习算法。通过调整模型的参数和超参数来微调训练模型，并在必要时使用额外的训练数据。通过使用训练的模型生成样本文本并评估结果来测试模型，这可以通过将生成的文本与原始训练数据进行比较或使用其他指标来实现，例如困惑度或BLEU分数。通过重复第4步和第5步来改进模型，直到生成的文本具有高质量并与所需的语言或样式相匹配。需要注意的是，创建语言模型需要大量的计算资源和机器学习方面的专业知识——尽管这一领域仍处于早期阶段，但平台正在花费数百万美元来微调其产品和服务。

7.生成式人工智能为什么存在？生成式AI之所以存在，是因为它可能解决许多重要问题，并在广泛的领域打开无数新机会的大门。一些主要原因包括:

生成式人工智能可以创造新的内容。生成式人工智能的主要好处之一是它可以产生新的内容，如文本、图像或音乐。这可以用来创造新的艺术、音乐和其他形式的创造性表达，并为训练机器学习模型生成数据。生成式AI可以提高效率和生产力。通过自动生成内容，生成式人工智能可以帮助节省时间并减少对人工的需求。这可以提高所有领域的效率和生产力，从新闻和内容创建到数据注释和分析。生成式AI可以提高生成内容的质量。随着机器学习和自然语言处理的进步，生成式人工智能变得越来越复杂，可以生成人类难以分辨的高质量内容。生成式人工智能可以实现新的应用和用途。生成式人工智能创造新内容的能力为新应用开辟了许多可能性。例如，它可以用来创建个性化的体验，包括个性化的新闻文章或个性化的音乐推荐。8.展望生成式人工智能的未来收入模式，使用生成式人工智能技术的公司有几种潜在的收入模式。一些可能的收入来源包括:

将技术授权给其他公司或组织，以改进他们的产品或服务。将人工智能系统的输出，如生成的图像、视频或文本，出售给可用于各种用途的客户。以订阅服务的形式提供AI服务，客户可以使用它来生成自己的输出，使用人工智能系统来提高公司现有产品或服务的效率或有效性，然后使用这些增强的产品向客户收费。创造使用人工智能系统功能的新产品或服务，并直接销售给客户。9.为什么是现在？有几个原因可以解释为什么是时候采用生成式人工智能了:

机器学习和自然语言处理的进步使人工智能系统能够生成高质量的类似人类的内容。在艺术、营销和娱乐领域，对个性化和独特内容的需求正在增加，这增加了对生成式人工智能平台的需求。大量数据和强大计算资源的可用性使得大规模训练和部署这样的模型成为可能。10.生成式人工智能的分类:文本:摘要或自动化内容。图像:生成图像。音频:在音频中总结、生成或转换文本。视频:生成或编辑视频。编程:生成代码。聊天机器人:自动化客服等。ML平台:应用/ML平台。搜索:人工智能洞察。游戏:生成式人工智能游戏工作室或应用程序。数据:设计、收集或汇总数据。活跃在该领域和不同轮次的投资者:

生成式人工智能领域的独角兽公司

虽然行业还在兴起，但是已经出现了一些独角兽公司。到目前为止，2019年已经诞生了两只独角兽，2020年一只，2022年四只。

II。未来趋势1。生成式人工智能如何用于绘画艺术和音乐？生成式人工智能正以几种不同的方式应用于绘画和音乐。一个常见的应用是使用生成模型来创建新的艺术和音乐，或者从零开始生成新的作品，或者以现有的作品为起点并添加新的元素。例如，可以在大型绘画数据集上训练生成模型，然后将其用于生成与数据集中的绘画相似但却是原创的新绘画。

2.生成式人工智能在游戏中是如何使用的？生成式人工智能正在以多种方式应用于游戏，包括创建新的关卡和地图，生成新的对话或故事线，以及创建新的虚拟环境。例如，游戏可能会使用生成式人工智能模型，在玩家每次玩游戏时为他们创建一个全新的独特关卡，或者根据玩家的动作为NPC角色生成新的对话选项。此外，生成式人工智能可以用来创建一个新的现实虚拟环境，供玩家探索，如城市，森林或行星。一般来说，它可以用来增加游戏体验的活力和多样性，使玩家感到更有吸引力和沉浸感。

3.生成式人工智能将如何影响创造者的经济？随着创作者经济逐渐成为一个1000亿美元的产业，生成式人工智能可能会对创意产业产生重大影响，特别是那些创作音乐、艺术和文学的人。然而，它确实从一开始就为创作者提供了全球化的机会，允许他们的内容被翻译成任何语言，或者将他们的想法变成更有吸引力的内容。

为了让创作者经济成功，平台需要适应创作者的个性，让创作者与粉丝建立某种形式的联系。

4.这个领域的未来会怎样？它可能面临哪些挑战？生成式人工智能面临着许多挑战，包括提高这些模型输出的质量和多样性，提高它们的生成速度，使它们更加可靠。另一个主要挑战是开发一个生成式人工智能模型，它可以更好地理解和结合处理后数据的基本结构和背景，以产生更准确和一致的输出。此外，人们一直担心生成式人工智能的道德和社会影响，以及如何确保这些技术以负责任和有益的方式使用。

让我们仔细看看这些问题:

版权:到目前为止，很难看到这些平台如何识别信息真实的来源和艺术作品的来源——这些模型是从数亿个数据点中训练出来的。创作者担心这些平台如何面对自己作品的侵权风险。正如我们在Lauryn Ipsum最近发布的推文中看到的，Lensa应用程序中使用的图像有原作者的签名。学术论文:随着这些平台变得越来越智能，聪明的年轻学生将在日常生活中采用它们。这会对他们的学术工作产生怎样的影响？他们的教授怎么知道是不是真的自己写的？虚假信息VS虚假信息:虽然这些系统非常聪明，但它们有时不可避免地会提供虚假信息。例如，最近在英国第四频道的采访中，主持人询问Open AI的职业道路，聊天机器人助手给出了不准确的信息。5.生成式人工智能的缺点如果训练数据不够多样化或者代表性不够，那么生成的数据就有信息偏差的风险。我担心生成式人工智能会在某些行业取代人类，导致失业。生殖AI可能会被用于恶意目的，例如制造假新闻或冒充个人。6.生成型人工智能将影响超宇宙——它将如何影响它还有待观察。我们很难准确预测生成式人工智能会对元宇宙产生怎样的影响，因为后者在很大程度上仍然是一个理论概念，对于它会是什么样子或者如何运行还没有共识。然而，生成式人工智能将在其创建和开发中发挥重要作用，因为它将允许内容和体验在虚拟世界中自动生成。这可能会带来一个更加沉浸式和动态的元宇宙，为用户提供几乎无限的全新和独特的体验。生成性AI也可能被用于自动化元宇宙中的各种任务，例如管理虚拟经济和确保虚拟世界的稳定和正常运行。总的来说，生成式人工智能对超宇宙的影响应该是重大而广泛的。

专栏作家

思维圈，微信官方账号:思维圈，人人都是产品经理专栏作家。十五个玩树莓派的酷应用的作者，连续企业家。我做过教育、工具、SaaS行业，重点是出海、SaaS、AIGC等领域，擅长产品、营销、成长。

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