什么是生成式AI？和之前的人工智能有什么区别？

2023年，生成式人工智能、大模型、ChatGPT等概念无处不在，但是到底什么是生成式人工智能？和之前的人工智能有什么区别？和大模型、Chatgpt的关系是什么？本文将全面讨论相关概念。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能（Generative AI）是一种可以用于创建新的内容和想法（包括文章、对话、图片、视频和音乐等）的人工智能。生成式人工智能由机器学习模型提供支持，通过对大量数据的学习来理解并创建新内容。由于生成式AI所需的数据量远高于常见的AI，因此训练出来的通用模型被称为“根基模型（Foundation Model）”，而公司和个人均可以基于一些开源的根基模型进行再训练，来创建出不同风格、方向的模型和应用。

生成式AI和人工智能的区别？

生成式人工智能是人工智能的一部分，人工智能指代能够完成智能任务的技术。人工智能的常见任务包括数据分析，人脸识别，自动驾驶，语音识别和合成，等，现已涵盖各行各业的不同应用。生成式人工智能在此基础上，可以完成更加自然的对话、更加快速的内容创建，可以在已有的人工智能技术上完成更多任务、节省更多人力等。

常见的生成式AI应用

生成式人工智能常用于处理大量信息，并提供不同形式的结果。

例如，根据关键词生成图像，包括不同画风、不同类型的图像；同时，生成式AI也可用于抠图等图像处理。

最常用的方向也包括文本类，能够对文本/语言进行理解和生成的人工智能模型也被称为大语言模型，即指用超大量数据训练出来的语言模型。常见的应用包括ChatGPT，LaMDA，BLOOM，文心一言等。这个语言指代的不只是不同人类语言，也包括代码，或者基因编写语言等。

生成式AI的挑战

现在，很多企业和个人在利用生成式AI的基础模型进行再训练，创建更多应用，更好地发挥生成式AI的能力。但是在这其中，也有很多挑战：

1. 版权：由于生成式AI的应用可以被很多数据进行调优，而许多操作使用的数据可能是非授权数据。这就导致，使用非授权数据的生成式AI应用，而生成的内容的版权产生了争议。如果你发到网上的照片被人拿去训练AI，并生成了非常像你的虚拟形象，你认为这是可以商用的吗？这方面的讨论到现在还没有统一观点，但是我国已经在2023年8月推出了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，对生成式AI的多方面进行了规定和限制，防止相关人员逃脱责任。
2. 滥用：同时，在学术等方面的滥用也成了非常重要的潜在危险。利用生成式AI可以生成低重复率的文章和图像，经过修改进行商用已经是各界共识；但是如果是学生利用其来写作业呢？老师如何分辨？
3. 虚假信息：尽管现在，生成式AI看起来无所不能，但是首先，中文生成式AI的模型还需要大量的本地内容学习，同时由于学习的数据庞杂，可能会给出错误的答案。那我们如何才能分辨生成式AI给出结果的正确性？

生成式AI虽然强大，但是仍有许多问题和挑战。在使用和创建生成式AI应用时，还需加入辩证思维。

生成式AI：澳鹏的解决方案

面对如此多挑战，澳鹏为所有希望进军生成式AI应用的企业，提供一系列定制化服务及产品：

1. 数据清洗、数据集、采标定制：澳鹏作为人工智能数据行业超过26年的全球领军人，在235+种语言方言方面有深入的研究和大量的数据经验，可以为您提供您需要的使用场景中所需的多模态数据、定制化采集标注、以及多层次详细标注，为您的训练提供强大的数据后盾。
2. 微调/RLHF：拥有全球超过100万的众包及强大的合作标注团队、经验丰富的管理团队，我们可以为您的模型微调提供巨量的RLHF支持，最大程度减少幻觉（hallucination）的干扰。
3. LLM智能开发平台：由于大语言模型的应用开发，除了训练和微调之外，还需要多方面的开发流程，以提高开发效率、减少开发阻碍。澳鹏自主开发的LLM智能开发平台，为您提供多层次、多方面的开发者工具，助您快速训练、部署LLM程序。

如想进一步了解澳鹏能够为您的生成式AI应用提供哪些支持，或有相关需求，可以联系我们，我们的专家团队会为您提供可行建议，或给出服务报价。