生成式 AI：开启创作新纪元
更新时间：2024-10-22 11:15 浏览量：1
生成式 AI 是一种能够自主生成新内容的人工智能系统，例如文字、图像、音乐等。与传统 AI 模型相比，它更加灵活，能模拟人类创造性思维的一部分。传统 AI 主要依赖预设规则和大量训练数据进行分类或预测，而生成式 AI 不仅能识别和分类数据，还能创造出新的数据。其核心技术包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和大型语言模型等。这些模型通过学习大量训练数据，生成与训练数据相似但全新的内容，展现出更高的创造性和灵活性。
生成式 AI 的发展历程丰富而充满突破。早在 1957 年，希勒和艾萨克森就通过将计算机程序中的控制变量转换成音符，创作了历史上第一支由计算机创作的音乐作品《依利亚克组曲》。2007 年，纽约大学的罗斯・古德温装配的人工智能系统创作了世界上第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》。
自 2014 年起，随着深度学习算法的发展，特别是生成式对抗网络（GAN）的提出和不断迭代，AIGC 进入了新的时代。2022 年底，OpenAI 推出的 ChatGPT 更是引发了全球对生成式 AI 的高度关注。2024 年 7 月 3 日，世界知识产权组织发布《生成式人工智能专利态势报告》显示，2014 年至 2023 年中国发明人申请的生成式人工智能专利数量最多，远超美国、韩国、日本和印度等国。2014 年至 2023 年，全球生成式人工智能相关的发明申请量达 54000 件，其中超过 25% 是在 2023 年一年出现的。生成式 AI 从早期的小范围实验，到逐渐向实用性演变，再到如今的快速发展，在广告、影视、医疗、艺术等多个领域产生了深远的影响，其重要性在当今技术领域日益凸显。
在文本生成领域，国外有著名的 ChatGPT，它能够根据用户的输入生成高质量的文本内容，无论是回答问题、撰写故事还是进行对话都表现出色。国内的豆包也是一款强大的文本生成工具，可以根据用户的输入自动生成文档、故事、对话等等。例如，它可以帮助企业自动写文案，也可以生成复杂的技术报告。还有 DemoGPT，这是一款基于 OpenAI 的 GPT-3 模型的交互式接口，让用户能够轻松地利用预训练的语言模型进行文本生成。它具有易用性、灵活性、实时反馈等特点，可以应用于创意写作、教育辅助、市场营销、代码编写、自动问答等多种场景。
像 DOS 等人工智能可以根据文字描述生成逼真的图像。这类技术已经在广告设计、艺术创作等领域发挥了巨大作用。例如在广告设计中，设计师可以通过输入特定的描述，快速获得符合需求的图像素材，大大提高了设计效率。除了 DOS，目前还有许多其他优秀的图像生成 AI 工具。比如有文章提到的除了 ChatGPT 之外的 8 款 AI 图像生成工具，它们为设计师提供了更多的选择和灵感，打开了新的设计思路，提升了工作效率。
音频与音乐生成工具在音乐创作、语音合成等方面发挥着重要作用。Meta 推出的新款音频和音乐生成式 AI 工具 AudioCraft，可以帮助用户根据文本提示创作音乐和音频。它将 AudioGen、EnCodec 和 MusicGen 三种模型或技术融为一体，可用文本内容生成高质量、近乎真人创作的音频和音乐。Adobe 也推出了 AI 音乐生成工具 Project Music GenAI Control，用户只需输入文本描述，例如 “欢快的舞蹈” 或 “忧伤的爵士乐”，就能生成对应风格的音乐，还可以使用集成的编辑控件自定义生成的音乐。
在视频生成方面，AI 技术展现出了强大的能力。例如 Sora、Pika 等工具能制作完整动画片段。Sora 一现身便轰动全球，央视总台仅用一周即建成人工智能工作室。Pika 可以文生视频、图生视频、视频生视频，最好用的在于它的局部重绘功能、口型同步以及添加音效。此外，还有 Luma AI、可灵 AI、Veo、Dream Machine、Stable Video、MoneyPrinterTurbo 等 AI 视频生成工具，利用先进的深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术，大大简化了视频制作过程，能够节省时间和精力。
生成式 AI 背后的核心技术之一是生成对抗网络（GANs）。GANs 由生成器和判别器组成，两者通过对抗性训练不断优化。生成器接收随机噪声向量，将其转换为类似于训练数据的样本，例如在图像生成任务中，生成器通过反卷积神经网络实现数据的上采样，逐步生成逼真的图像。判别器则负责区分真实数据和生成数据，其架构通常采用卷积神经网络进行数据的下采样，并输出一个介于 0 和 1 之间的概率，判断输入数据是真实的还是生成的。
变分自编码器（VAEs）也是重要的核心技术。VAEs 通过对输入数据进行概率建模，使用编码器将输入数据编码为潜在空间的紧凑表示，然后利用解码器将潜在表示解码回原始数据空间。在生成逼真的数据分布方面表现出色，适用于数据增强和降维任务。
此外，自回归模型如 GPT-3 在文本生成任务中展示了强大的能力。通过学习大量的文本数据，自回归模型能够根据给定的前文预测下一个词或字符，逐步生成连贯的文本内容。
变换模型（Transformers）凭借强大的并行处理能力和自注意力机制，在自然语言处理和多模态生成任务中取得了突破性进展。例如 GPT-3 和最新的 GPT-4 模型，展示了前所未有的语言理解和生成能力，广泛应用于文本生成、翻译、对话系统等领域。
在生成式 AI 的发展过程中，面临着诸多挑战。
首先是版权问题。生成式 AI 能够创造逼真的图像、文本和声音，这可能与现有的版权作品相似，引发版权侵犯的担忧。例如，在艺术创作领域，AI 生成的作品可能与著名艺术家的风格极为相似，难以界定版权归属。
其次是质量控制难题。生成式 AI 的性能在很大程度上依赖于训练数据的质量。数据中的偏差会直接导致生成内容的偏差，可能产生不公平或歧视的结果。同时，数据中的噪声和错误也会影响生成结果的准确性和可靠性。
再者是道德伦理挑战。生成的内容可能被用于制造虚假信息或 “深度伪造” 视频，对社会信任和信息真实性构成威胁。而且，生成式 AI 模型可能会无意中使训练数据中存在的偏见永久化，需要解决这些道德问题以确保负责任的人工智能开发。
然而，尽管面临挑战，生成式 AI 的未来发展趋势依然广阔。随着技术的不断进步，有望在以下方面取得突破：
一方面，算法优化和计算能力的提升将进一步提高生成式 AI 的性能和质量。例如，更先进的生成对抗网络和变分自编码器可能会生成更加逼真的图像和数据分布。
另一方面，多模态生成将成为未来的发展方向。目前，生成式 AI 已经在图像、文本、音频等单一模态上取得了显著成果，未来有望实现更加复杂的多模态生成，例如同时生成图像和对应的文字描述，或者生成融合多种媒体形式的创意作品。
此外，随着对道德伦理问题的重视，未来将建立更加完善的法律框架和伦理指导原则，确保生成式 AI 的发展符合人类的价值观和利益。
总的来说，生成式 AI 在面临挑战的同时，也拥有巨大的发展潜力，将在未来的各个领域继续发挥重要作用。