生成式人工智能有何不同？

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生成式人工智能是一種機器學習模型，其獨特之處在於不僅僅是對特定資料集進行預測，更是被訓練來建立新資料。這些系統的目標是學習生成看起來像是它們所訓練過的資料的物件。

與其他人工智能型別相比，生成式人工智能的機器背後可能使用相似的演算法。儘管像ChatGPT這樣的模型引起了廣泛關注，但值得注意的是，這種技術的基礎並非全新，而是倚靠了50多年前的研究和計算進展。

在生成式人工智能的早期，有一個簡單的例子，即Markov chain爾科夫鏈。這是一種模型，以俄羅斯數學家安德烈·馬爾科夫的名字命名，用於模擬隨機過程的行為。然而，這些簡單模型僅能透過檢視前一個或前幾個單詞生成下一個單詞的方式，限制了生成合理文字的能力。

近年來，研究人員開始轉向使用更大的資料集來訓練複雜的生成式人工智能模型，如ChatGPT。這些模型擁有數十億個參數，通過大量文字學習文字的統計特點，從而使其具備生成合理文字的能力。

此外，新型的機器學習架構，如生成式對抗網路（GAN，Generative Adversarial Network）、擴散模型（Diffusion models）和變換器架構（Transformer Architecture），也為生成式人工智能帶來了更強大的架構。這些架構在不斷演進，例如，GAN使用兩個模型協同工作，一個生成目標輸出，另一個區分真實資料與生成式器的輸出。這些架構的提出推動了生成式人工智能向更複雜、更強大的方向發展。

所有這些方法的共同點是它們將輸入轉換為一組標記,這些標記是數據塊的數字表示。只要您的數據可以轉換為這種標準的標記格式，那麼在理論上，您可以應用這些方法來生成看起來類似的新數據，這為生成式AI打開了廣泛的應用領域。

生成式AI聊天機器人現正在客服中心大量使用，回答來自人類客戶的問題，但這種應用凸顯了實施這些模型的一個潛在警訊——人工流失。此外，生成式AI可以繼承和擴散存在於訓練數據中的偏見，或者放大仇恨言論和虛假陳述。這些模型有能力進行抄襲，並可以生成看起來是由特定人類創作者創作的內容，這將會引發了潛在的版權問題。

未來生成式AI會改變許多學科的經濟模式，生成式AI系統在開發更通用的智能AI代理方面，在未來也是很有前途的。這些模型的工作方式與我們認為人腦的工作方式之間存在著差異，但也有相似之處。我們的頭腦有思考和想像的能力，而生成式AI就是賦予作為代理人角色的工具之一。

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