兩年前，大多數人還沒有聽說過生成式AI，而現在它卻無處不在。發布后不久，ChatGPT就成為史上增長速度最快的應用程序。現在，蘋果公司剛宣布計劃將ChatGPT內置到iPhone中，很難找到一款不提供生成式AI功能的軟件。

然而，圍繞生成式AI無疑有很多炒作、困惑甚至恐懼。狂熱倡導者宣稱它有望解決世界上的所有問題，末日論鼓吹者預測它將導致數百萬人失業，甚至意味著人類創造力將從此終結。

我在下面概述了這項革命性但又被誤解的技術方面的最大誤區。我個人認為，大多數人都能找到一種方法來使用生成式AI幫助其工作或日常生活，但首先需要了解它。但愿本文能幫助讀者擯棄噱頭、了解真相。

1.生成式AI是智能的

不妨先說說最大的誤區。像ChatGPT這樣的生成式AI模仿自然智能的某些特性，特別是處理、解釋和創造語言的能力。

然而，自然(人類或動物)智能涉及很多方面，比如推理、抽象思維、情商、直覺、記憶力、創造力和溝通能力。

雖然生成式AI在溝通和記憶力方面表現出色，但它在其他方面只是觸及皮毛而已。

當ChatGPT或另一種大語言模型(LLM)生成輸出時，它遵循訓練過程中學到的概率規則。這意味著它的“思維過程”遠比我們人類的有限，也不那么復雜。

這是真正的智能嗎?不，它被稱為“人工”智能是有道理的。它是有驚人的本領，但它仍然只是一種算法，盡管是非常復雜的算法!

2.生成式AI將取代人類創造力

如果電腦可以寫故事和畫畫，這是否意味著我們不再需要人類作家和藝術家了?簡單的答案是否定的。生成式AI并不滿足真正智能或創造力的所有標準。

它不像人類那樣會有新的想法。它的創造力完全來自數據，而不是來自感覺、情感、原創思想和個人對世界的體驗。

人類對AI生成的內容的普遍反應是，它乏味且缺乏人性。乍一看，這似乎不是非常科學的分析，但如果你從生成式AI局限性的語境來考慮，這不無道理。

人類創造力無需害怕生成式AI。雖然生成式AI可以很快創作出一部程式化的小說或一幅普通的圖片，但遠遠無法創造出給我們以靈感、激發我們思考的藝術作品。

3.生成式AI只創造文字和圖片

問大多數人什么是生成式AI，他們可能會回答ChatGPT以及它如何生成單詞，或者Dall-E2以及它如何生成圖片。雖然這些是最有名的用例，但它們僅僅從一個側面反映了當今AI具備的本領。

生成式AI工具也可用于創建音樂、語音甚至視頻。但它并不僅限于此。您知道它還被用來研制新藥嗎?包括一種新的癌癥免疫療法。它還可以生成數據(名為合成數據)，可用于訓練AI算法并進行統計分析。它還可以生成圖表和報告，幫助我們分析這些數據。

生成式AI還可以為從樓宇到新設備的任何事物創建設計藍圖。如果結合3D打印或自動化建筑機器人等技術，它可以創造出現實世界中存在的實物。

4.生成式AI不需要人類輸入

當我們想到生成式AI輸出時，可能會認為一切都是完全自動化的，人類是不必要參與的。但事實遠非如此，至少今天是這樣。

首先，生成式AI常犯錯誤，或者只是簡單地捏造一些東西，這個現象名為幻覺。對于任何關鍵的用例而言，有必要進行人工監督，以便核查事實和糾正錯誤。

為了確保AI以一種公平、道德和負責任的方式被使用，人類輸入在整個過程的每一步都必不可少。如果切實使用AI時可能影響人類生活的方式，比如在醫療保健、金融、人力資源或執法領域做出決策時，這一點尤為重要。

雖然生成式AI是一個極其強大而有用的工具，但它遠不足以完全取代人類的判斷力和專業知識。

5.生成式AI是新事物

生成式AI似乎伴隨ChatGPT在2022年底問世而風靡全球，但那其實是它進入主流的時候。人們很早以前就使用AI創造內容了，包括文本、圖片和音樂。

AI聊天機器人方面的第一次實驗發生在上世紀60年代，像Eliza這樣的程序試圖進行類似人類的對話。AI生成音樂的早期例子出現在上世紀70年代，比如David Cope的音樂智能實驗，旨在模仿著名作曲家的風格。AI圖像生成器最早出現在上世紀90年代初，比如藝術家Harold Cohen創作的AARON。

新穎的是，我們現在已進入到了這個階段：多個因素的組合使每個人都可以享用生成式AI，包括處理能力和計算機內存的普及、云計算和深度學習領域的進步等因素。

我們不再需要以前只有大公司和大學才可以使用的昂貴電腦，而是人手一部智能手機，就可以連接到功能強大的云端數據中心，在云端處理計算。這意味著最好將生成式AI視為是許多技術的融合，這些技術在眼下都已趨于成熟，可以引爆一場革命，而不是某項突破性的發明。

原文標題：Generative AI Myths: The 5 Biggest Misunderstandings，作者：Bernard Marr