在科技日新月異的今天，生成式人工智能（Generative AI）已成為備受矚目的焦點。自2022年11月ChatGPT的火爆問世以來，各行各業紛紛投身于生成式AI的懷抱，探索其在內容生成、市場營銷、工程研究及文檔處理等方面的無限可能。本文旨在深入探討生成式AI的本質、發展歷程、工作原理、常見類型及其應用，同時剖析其面臨的挑戰與未來展望。

一、生成式AI概述

生成式AI是一種人工智能技術，它能夠生成文本、圖像或音頻等形式的內容。通過深度學習模型對大量數據進行訓練，生成式AI能夠創造出與人類創作相似甚至更具創意的作品。這一技術的興起，不僅顛覆了傳統的內容生產方式，還極大地推動了人工智能技術的邊界拓展。

二、生成式AI的發展歷程

生成式AI的歷史可以追溯到上世紀60年代，當時它以聊天機器人的形式初次亮相。以下是生成式AI發展歷程中的幾個重要里程碑：

• 1966年：MIT教授Joseph Weizenbaum開發了Eliza，這是第一個模擬心理治療師對話的聊天機器人。Eliza利用模式匹配和簡單的語言處理技術，實現了與用戶之間的初步交互，標志著自然語言理解和人機交互的重大突破。
• 1968年：MIT的Terry Winograd開發了SHRDLU程序，該程序在有限領域內展示了自然語言理解的能力。用戶可以通過英語指令操控SHRDLU中的物體，這一項目的成功凸顯了人工智能在現實情境中理解和執行復雜指令的潛力。
• 1985年：貝葉斯網絡作為人工智能中的一種強大工具嶄露頭角，它利用有向無環圖表示變量之間的概率關系，為不確定性下的推理提供了可能，廣泛應用于診斷、預測和決策制定等領域。
• 1989年：Yoshua Bengio、Yann LeCun和Patrick Haffner通過卷積神經網絡（CNNs）革新了圖像識別領域。CNNs利用共享權重和卷積操作，實現了對視覺數據的更準確、高效的處理，為計算機視覺系統和深度學習應用奠定了基礎。
• 2000年：Yoshua Bengio等人提出了神經概率語言模型（Neural Probabilistic Language Model），這一基于神經網絡的語言建模方法通過捕捉上下文依賴關系和學習單詞的分布式表示，顯著提升了語音識別、機器翻譯和文本生成等自然語言處理任務的質量。
• 2011年：Apple推出Siri，這一語音激活的虛擬助手通過語音指令與用戶互動，樹立了個性化、直觀用戶體驗的新標準。
• 2013年：Tomas Mikolov引入word2vec技術，這是一種用于自然語言處理中詞嵌入的變革性方法。word2vec利用神經網絡學習單詞的連續向量表示，捕捉語義關系和上下文相似性，提升了情感分析、命名實體識別和文檔聚類等NLP任務的質量。
• 2014年：Ian Goodfellow及其同事開發了生成對抗網絡（GANs），這一新穎的生成建模框架由兩個神經網絡——生成器和判別器——組成，它們通過游戲般的訓練過程生成逼真的合成數據，在圖像合成、風格遷移和數據增強等方面展現出廣泛應用。
• 2017年：Vaswani等人在“Attention Is All You Need”一文中提出了Transformer模型，這一革命性的自然語言處理技術通過自注意力機制捕捉序列中的長距離依賴關系，在機器翻譯、文本摘要和語言理解等任務中超越了先前的架構。基于Transformer模型的BERT和GPT等先進NLP模型應運而生。
• 2018年：Google AI的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通過雙向訓練和Transformer架構捕捉上下文信息，顯著提升了問答、情感分析和文本分類等任務的性能，為語言表示學習設立了新標準。
• 2021年：OpenAI推出DALL-E AI模型，該模型能夠根據文本描述生成圖像。DALL-E結合Transformer架構和大規模圖像-文本對，生成多樣且富有創意的視覺輸出。
• 2022年：GPT-3.5模型標志著大型語言模型（LLMs）的里程碑。它展示了在自然語言理解、生成和對話方面的先進能力，推動了深度學習語言模型在聊天機器人、虛擬助手和文本型AI系統中的應用。
• 2023年：GPT-4問世，進一步推動了生成式AI的發展。相比之前的模型，GPT-4在語言理解、上下文保留和文本生成方面表現出色。
• 2024年：生成式AI大放異彩，Stable Diffusion 3、Vlogger、Claude 3、Devin AI以及年中推出的ChatGPT-5等模型紛紛亮相。LLMs擁有數十億甚至數萬億參數，能夠生成引人入勝的內容或逼真圖像，成為自然語言處理和生成式AI不可或缺的一部分。

三、生成式AI的工作原理

生成式AI模型的工作流程通常包括以下幾個步驟：

1. 數據收集：首先收集與模型任務相關的大量且多樣化的數據集，這些數據可以是文本、圖像或兩者的組合，具體取決于模型的目的。
2. 預處理：對收集到的數據進行清洗和格式化處理。例如，文本數據預處理可能包括分詞、去除停用詞、處理特殊字符或將文本轉換為數值表示。
3. 定義模型架構：選擇合適的模型架構至關重要。這可能涉及選擇特定的Transformer模型，這些模型是專為序列任務設計的深度學習模型。這些架構通常包含多層注意力機制，能夠捕捉數據中的長距離依賴關系。選擇正確的架構需要考慮任務的復雜性、數據需求、訓練時間和兼容性等因素。
4. 模型預訓練：在選定模型架構后，使用大量未標記數據進行模型預訓練。在這一階段，模型學習一般性的語言模式、語義和上下文理解，從而能夠生成連貫且上下文感知的文本。
5. 模型優化：通過梯度下降優化、學習率調整、正則化方法和模型架構調整等技術優化模型性能，以提高整體性能指標。
6. 微調：最后一步是微調，將預訓練模型的知識適應于目標任務的細微差別，如文本生成、翻譯、摘要或問答等。

四、生成式AI的常見類型及應用

生成式AI涵蓋多種類型，每種類型都有其獨特的應用場景：

1. 文本生成：這是最常見的生成式AI形式之一。它涉及生成上下文相關、有意義且連貫的文本，類似于人類的回應。文本生成在內容創作方面大受歡迎，如撰寫電子郵件、社交媒體內容和博客文章等。常用的文本生成工具包括OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Anthropic的Claude等。
2. 文本到圖像/視頻生成：隨著文本到圖像和視頻生成工具的引入，內容創作達到了新的高度。這些工具利用自然語言處理和深度學習技術，根據文本描述生成圖像和視頻。應用場景包括視頻制作、資產創建和內容創作等。Google的Imagen、Midjourney和OpenAI的SORA是其中的佼佼者。
3. 圖像到視頻生成：視頻是講故事的絕佳形式，但制作視頻可能令人望而生畏。圖像到視頻生成工具通過輸入圖像來創建視頻。借助StabilityAI的Stable Diffusion 3、Google的Vlogger和Runway的Gen-2等工具，可以將靜態圖像轉換為動態且引人入勝的視頻。
4. 文本到語音和語音到文本生成：文本到語音技術將文本轉換為語音，而語音到文本技術則將音頻轉錄為文本。兩者各有用途，如文本到語音可用于語音助手或教程，而語音到文本則提供轉錄、聽寫或語音命令等功能。常見的語音到文本工具包括AssmeblyAI、OpenAI的Whisper、AWS Transcribe和Deepgram等。
5. 代碼助手：生成式AI不僅在內容創作方面產生影響，還在軟件開發領域嶄露頭角。軟件工程師可以利用代碼助手減輕工作負擔，如生成代碼片段或自動化編碼任務。Github的Copilot、BlackboxAI和Hugging Face的HuggingChat是軟件工程師的首選代碼助手。
6. 內容創作：生成式AI在內容創作方面的應用尤為普遍。只需少量輸入，即可生成數百行的內容。內容創作者可以節省大量時間，專注于長期內容戰略規劃和營銷。
7. 視頻編輯和生成：在生成式AI的世界中，視頻編輯和生成也是熱門應用場景之一。通過輸入文本或圖像，可以在極短的時間內生成高質量的視頻內容。模型分析大量圖像和視頻數據，生成連貫且吸引人的視頻內容。
8. 音樂制作：生成式AI還能夠為廣告和品牌推廣活動制作音樂素材。與其他從現有數據中推斷模式的生成式AI模型類似，音樂制作模型通過分析音樂數據生成相似風格的音樂。作曲家和藝術家可以探索創意領域，開辟新的音樂流派。
9. 增強醫療成像：生成式AI也提升了醫療成像的水平。醫療成像領域面臨數據匱乏的挑戰，而生成式AI模型如GANs（生成對抗網絡）和VAEs（變分自編碼器）能夠利用現有數據生成多樣且逼真的圖像。
10. 聊天機器人：作為生成式AI最古老的形式之一，聊天機器人已經陪伴我們多年，并且似乎將繼續存在。隨著時間的推移，聊天機器人能夠更好地理解客戶并提供準確且細致的回應。與人類相比，聊天機器人能夠處理更多的查詢并提供個性化的回應。
11. 編碼任務：如前所述，生成式AI不僅局限于內容創作領域，還擴展到軟件開發領域。這包括代碼補全、錯誤修復、代碼審查或代碼重構等任務。代碼助手能夠簡化重復性任務，如生成代碼或檢測錯誤，從而為開發人員留出時間處理其他緊迫任務。
12. 沉浸式游戲：生成式AI能夠為游戲引入新元素，如角色或關卡。通過學習現有游戲元素，模型可以生成新的元素，消除游戲中的單調感。品牌如Ubisoft正在利用生成式AI

本文轉載自 ??跨模態 AGI??，作者： AGI