生成式人工智慧──应用探讨与未来展望

文／普田精舍护法会督导、国立虎尾科技大学资讯管理系教授　杨达立（传宁）

　　人工智慧（AI）是一种模拟人类智慧的系统，近年来发展迅速，已经在许多领域取得了突破。而生成式人工智慧（Generative AI），也被称为AI Generated Content (AIGC)，代表着一种以人工智慧为基础的创作过程。它在多个领域，如文本、图像、音乐和视频的生成中有了许多重要成果。当前最著名的生成模型，有ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion (Audio)及D-ID，它们均展现了生成式AI的广大应用潜力。生成式AI的实现原理是基于深度学习技术和模拟巨量数据的能力，以此生成新的、类似原始数据的成果。这种生成过程深深依赖于生成对抗网路（Generative Adversarial Networks，GAN），GAN是一种由两个神经网路组成的模型，一个是生成器（Generator），一个是判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的内容，判别器则负责判断新的内容是否是真实的。生成器和判别器在相互对抗的过程中，生成器不断生成更逼真的内容，判别器则不断提高其识别真假的能力。另外还有长短期记忆网路（Long Short-Term Memory，LSTM）和Transformer模型等先进的深度学习技术。其中LSTM是一种递回神经网路（RNN）的加强版，能够学习长期记忆性。RNN是一种能够处理序列数据的神经网路，但传统的RNN在处理长期记忆性方面存在一定的局限性。LSTM通过引入控制闸门结构，能够有效地学习长期记忆性，因此在处理时间序列数据方面具有优异的表现。另外还有一个Transformer模型，Transformer是一种神经网路架构，最初由Google 在2017年提出，用于机器翻译。Transformer在机器翻译方面取得了突破性的进展，其性能远远超过了传统的机器翻译方法。Transformer的核心是自注意力机制（attention mechanism），自注意力机制能够让模型学习到不同位置的输入数据之间的关系。Transformer通过自注意力机制，能够有效地处理序列数据中的长距离记忆性，因此在自然语言处理NLP领域具有优异的表现。

人工智慧（AI）及生成式人工智慧（AIGC）的演进与能力图

　　生成式AI具有广阔的应用前景，在各行各业都具有巨大的应用潜力。以下是一些生成式AI的典型应用：

●文本生成：生成式AI可以用来生成各种文字，如文章、诗歌、程式码等。这项技术可以应用于内容创作、翻译、机器翻译等领域。	一幅展现生成式AI技术在创造各种文字内容的未来派插画
●图像生成：生成式AI可以用来生成各种图像，如人脸、风景、物品等。这项技术可以应用于图片编辑、虚拟实境、增强实境等领域。	一幅展示生成式AI技术用于创造各种图像的插画
●音乐生成：生成式AI可以用来生成各种音乐，如歌曲、乐器演奏等。这项技术可以应用于音乐制作、音乐创作等领域。	一幅描绘生成式AI技术用于创作音乐、歌曲和乐器演奏的创意插画
●视频生成：生成式AI可以用来生成各种视频，如电影、电视剧、动画等。这项技术可以应用于电影制作、动画制作等领域。	一幅生动的插画，展示生成式AI技术用于创造电影、电视剧和动画

生成式AI需要面对的挑战

1. 可能被用于生成假信息：生成式AI可以用来生成逼真的假信息，如伪造的图像、文字、音频等。这可能会对社会造成负面影响，例如影响选举、破坏公众信任等。

2. 可能被用于侵犯隐私：生成式AI可以用来生成逼真的假图像或文字，这些图像或文字可能会被用来侵犯他人隐私。例如，生成式AI可以用来生成虚假的身分证件或个人照片等。

3. 可能被用于创造新的犯罪形式：生成式 AI可以用来创造新的犯罪形式，例如生成假货、创建新的勒索软体等。

4. 高额的成本负担：大量的计算资源和数据需要高昂的成本支出。

生成式AI的未来发展

　　生成式AI是一项新兴的技术，目前仍处于发展初期。随着技术的不断进步，生成式AI的应用范围将会更加广泛。以下是一些生成式AI的未来发展趋势：

1. 生成式AI将更加逼真：随着生成器模型的不断改进，生成的内容将更加逼真，甚至难以与真实内容区分。

2. 生成式AI将更加多样化：生成式AI 将能够生成更加多样化的内容，满足不同用户的需求。

3. 生成式AI将更加智能化：生成式AI 将能够根据用户的反馈，不断改进生成的内容。

　　生成式AI虽然大幅提高了生产效率，但同时也引发了许多问题，这些问题是目前迫切需要解决的。随着生成式AI的迅速发展，相关的法律法规和技术应用也需要与时俱进。未来，如何确保生成式AI产生的资料既符合道德标准又遵守法律规范，以及如何开发新技术来解决目前面临的资料真实性和不透明性问题，将是关键，以便充分发挥生成式AI的潜力。

 

注：以上插图皆是由ChatGPT生成