您肯定知道 ChatGPT 或 DALL-E，但您知道這兩者都得益於生成人工智慧嗎？事實是，很多人都知道人工智慧這個詞，但當它後面跟著「生成」這個詞時，他們就不那麼了解了。人工智慧有很多種類型，今天我們想和大家談談這一種，這是最廣泛的一種，以便您深入了解它，知道它是如何工作的，了什麼是生成式 解它的所有用途是什麼，從而能夠將其付諸實踐於您的公司。
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什麼是生成人工智慧
什麼是生成人工智慧
產生人工智慧或產生人工智慧是人工智慧的一個分支，能夠根據先前提供的現有數據產生原始內容。什麼是生成式 它基於機器學習和深度學習方法，以及先進的神經網路和演算法，可以學習圖像、文字、影片和音樂，然後產生新的原創內容，在大多數情況下很難與人們創建的內容區分開來。
生成式人工智慧的工作原理
生成人工智慧透過機器學習發揮作用，能夠處理大量視覺和文字數據，以內化模式並了解哪些元素最有可能出現在其他元素附近。
簡而言之，生成式人工智慧是一個經過訓練的系統，能夠以最人性化的方式回應所提出的要求，這要歸功於它透過機率學習哪些元素應該排在其他元素之後。
然而，有不同的訓練技術來創建生成式人工智慧：
變革性訓練：這是用於訓練 ChatGPT 的方法，並使該 AI 以某種方式運作。該訓練包括 ChatGPT 推導文本的含義，以了解不同語義元素和單字之間的關係，從而能夠確定某些元素和單字出現在其他元素附近的機率。但這實際上是一個預訓練階段，因為人工智慧隨後開始接受人類訓練，並且必須與人類互動。
GAN 訓練－生成對抗網路（GAN）是一種訓練技術，涉及兩個人工智慧相互對抗。一種（生成式人工智慧）是基於從大量數據中得出的機率，創建圖像或文字。另一個（稱為判別性人工智慧）必須分析該結果是由人工智慧還是人類產生的。為了獲勝，生成式人工智慧將盡最大努力智勝辨別性人工智慧，盡可能地適應人類創造的結果。當生成人工智慧系統性地擊敗另一個人工智慧時，訓練就結束了。
正如您所看到的，人類參與了生成式人工智慧的創建，但它們的大部分學習和訓練都是自動進行的。
生成式人工智慧的好處
生成式 AI 的好處在於，它對於同一家公司內的不同團隊和不同部門都可以 巴西電話號碼數據 產生非常積極的影響：
對內容創作團隊的支援：文字、影片和圖像的生成式人工智慧平台是眾所周知的。事實上，他們是最有名的。ChatGPT、Midjourney、DALL-E…它們都可以成為消除創意障礙並貢獻想法的偉大盟友。
醫學和科學應用：透過分析大量數據，這些人工智慧可以檢測人類難以定位的模式，並在診斷時為專業人員提供支援。
促進行銷和廣告：出於同樣的原因，在這兩個領域使用人工智慧工具非常有趣。因為品牌可以檢測消費者模式，所以他們會知道他們需要什麼，這樣他們就可以為他們提供並增加他們的轉換率。不僅如此，他們還可以在趨勢發生之前識別趨勢，以便品牌可以做好準備並利用銷售機會。
為團隊騰出時間：透過能夠像人類一樣模擬對話，生成式人工智慧可以執行更多基本任務，例如回答使用者的常見問題，以便專業人員有更多時間處理更複雜和更具創造性的任務。
生成式人工智慧的局限性
必須考慮到，人工智慧是基於人類已經生成的內容，因此如果用網路內容進行訓練，例如 ChatGPT 的情況，它可以提供不真實、對比度差和主觀的資訊。因此，我們不必將其提供的資訊視為真實的，而是從不同來源收集的資訊可能存在錯誤。
另一方面，當使用生成式人工智慧來創建創意內容時，很多時候我們不會在與工具的第一次互動中找到最終的結果。我們很可能需要對其進行人工審查，這就是為什麼今天專注於創意方面的生成人工智慧可以作為靈感和指導，但它們通常不會透過點擊按鈕提供我們正在尋找的結果。
創建通訊機器人，以便它們可以 24/7 為客戶提供服務。
創建圖像和視訊。
代碼生成。
簡而言之，任何需要生成內容（無論是文字還是視覺內容）的人都可以求助於生成人工智慧來支援他們。
如何建構生成人工智慧
事實是，很少有公司能夠開發出生成人工智慧模型。那些成功做到這一點的人擁有數百萬資金，為這項 b2b 行銷分析的終極藍圖 事業捐贈資源。例如，Elon Musk 的 OpenAI 公司是 ChatGPT、DALL-E 和先前的 ChatGPT 模型的創建者，擁有數十億捐助者。創建這些系統需要時間和金錢。 ChatGPT-3 估計花費了數百萬美元，必須使用約 45 TB 的文字資料進行訓練。
不僅如此，能夠將此類技術曝光的公司還擁有世界上一些最優秀的工程師和電腦科學家。例如，Alphabet（Meta 和谷歌的母公司）的子公司 DeepMind 發布了名為 Make-A-Video 的生成式人工智慧，這是一種能夠從文字生成影片的工具。
因此，正如您可以想像的那樣，大多數公司無力自行創建生成人工智慧，而必須使用公司創建的工具。幸運的是，ChatGPT 是一個開放平台，任何人都可以從中受益，儘管大多數都需要事先付款。
短期內生成式人工智慧的未來
最大的問題是，生成式人工智慧會取代一些專業人員的工作嗎？這是一個無法得知 目錄 的事情，但可以肯定的是，生成式人工智慧工具將逐漸成為公司許多部門和許多領域不可或缺的工具。
如果發生替換，有些任務是人工智慧無法執行的，而人類必須繼續執行，順便說一句，這些任務非常重要。從這個意義上說，為了以最好的方式面對這種替代，作為個人和公司，我們可以做很多事情：
不要停止學習科技：科技突飛猛進，作為專業人士，保持最新狀態以充分應對出現的不同挑戰至關重要。了解資料科學、人工智慧和機器學習將至關重要，因為這項技術將越來越多地出現，你必須知道如何使用它。