生成式人工智能

生成式人工智能是一类用于生成新数据的人工智能模型。这些模型在大量数据集上进行训练，从而学会识别文本、图像、视频和音频中的模式与结构。训练完成后，其算法可以根据用户的输入，生成具有相似属性的新数据。不同的模型可以生成读起来像自然语言的段落、以不同艺术风格呈现图像，或创建音频样本。

大型语言模型

生成式文本模型（也称为大型语言模型）可以根据用户提示生成文本块。尽管输出看起来可能像是由人写的，但生成式文本实际上是一种高级形式的预测文本。模型一次生成一个词，根据训练材料预测序列中的下一个词。只要数据集足够大，生成式语言模型就能生成文章、歌词，甚至能用多种编程语言生成可运行的源代码。

不同的大型语言模型使用不同的训练数据集。最大的模型会使用各种各样的文本，包括书籍、新闻文章、社交媒体帖子、研究论文和文章。生成式文本模型的例子包括ChatGPT、Google Bard 和Bing Chat。

扩散模型

生成式图像模型使用一种称为扩散建模的方法来创建图像。这些模型通过机器学习进行训练：分析大量数据集，这些数据由人工训练人员标记，并附有对每张图像的内容和艺术风格的描述。在训练期间，模型使用这些标签，将图像中的特定模式和结构与相关文本联系起来。

在训练过程中，扩散模型首先通过一长串步骤分解图像，逐渐添加随机噪声。将原始图像还原为静态噪声后，模型根据内容标签逐渐重新组装图像，通过生成细节来替代随机噪声。随着其神经网络不断调整变量，它会无数次尝试这一过程，直到重新生成的图像与原始图像相似。训练完成后，模型可以使用学到的关键词和标签，根据用户提示创建全新的图像。生成式图像模型包括 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion。

伦理问题

生成式人工智能技术的迅速发展带来了一些伦理问题。这些模型需要海量的训练数据——语言模型需要数十TB的文本，扩散模型需要数亿张图像。这些训练集通常包含受版权保护的材料，并且可能在不注明或补偿原作者的情况下，根据这些作品创建衍生材料。训练集还可能包含未经同意拍摄的人物照片。最后，生成式人工智能的输出是否可以获得版权（以及谁拥有该版权）仍是法律上尚未确定的问题。

生成式人工智能模型的质量取决于其训练数据集的质量，而这些数据集中的问题可能会出现在模型的输出中。如果模型的训练数据集包含带有偏见的语言或图像，它可能会吸收这些偏见，并将其包含在输出中。虽然生成式人工智能模型的开发人员通常会过滤仇恨言论，但细微的偏见更难检测和去除。此外，如果模型是在包含事实错误信息的数据上训练的，就会传递这些信息，可能误导用户。