生成式AI发展与未来趋势

生成式 AI 是指利用现有内容（如文本、音频、图像等）来创造新的合理内容的程序，包括文本、图像、音频、视频以及三维交互内容等，被广泛应用于商业、娱乐、体育等领域，成为一种新的生产力，也在增强现实、虚拟现实和数字孪生领域发挥着重要的作用，有助于数字化连接现实世界。目前网络上热门的AI绘画，便是生成式 AI 的推广应用。

就技术范畴而言，生成式 AI 使计算机能够学习和输入相关的底层模式，然后使用这些信息来生成类似的内容。生成式 AI 依靠多种技术相互组合实现，其中关键核心技术包括生成对抗网络（GANs）、识别与提取器以及变分自动编码器（VAE）。

GAN 使用两个神经网络相互对抗的生成模型，一个生成器和一个鉴别器，在两个网络之间达到平衡的竞争中，生成器网络负责生成类似于源数据的新数据或内容，而鉴别器网络负责判别源数据和生成数据，以区分更接近原始数据的数据。这两个神经网络在交替循环中进行训练，随着生成器不断学习生成更真实的数据，鉴别器也能更好地区别假数据和真实数据。

Transformers 技术被用来理解语言或图像，在数据训练中起到关键作用，学习一些分类任务，并从海量数据集中抽取关键数据生成文本或图像。如 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 等一些模型模仿人类认知能力，平衡差异以识别关键信息。

VAE 编码器将输入数据编码为压缩代码，而解码器则用这些代码再现初始信息。如果选择和训练正确，这种压缩表示可以将输入数据分布存储在更小的维度。

目前，生成式 AI 已经经历了三波发展浪潮：

第一波发展浪潮发生在 2015 年以前，小模型被认为是理解语言的“最先进的技术”。小模型更擅长分析型任务，被用于从“预测送达时间”到“欺诈信息分类”等各类任务中。但是，就通用生成任务而言，它们的表达能力还不够。

第二波发展浪潮发生在 2015 年至 2022 年之间，谷歌研究院发表的一篇里程碑式的论文《Attention is All You Need》向人们描述了一种用于自然语言理解的新型神经网络架构——Transformers 模型，它不但能生成质量上乘的语言模型，同时具有更高的可并行性，大大降低了训练时间。这些小样本学习模型，可以相对更容易地针对特定领域做定制修改。

第三波发展浪潮发生在 2022 年之后，包括计算成本的下降，扩散模型等新技术的应用，以及更好的算法和规模更大模型的开发，机型开放的权限也有所变化，从封闭测试版扩大到开放测试版，甚至有些模型还开放了源代码供开发人员调用。这些发展趋势将进一步推动人工智能的发展。

未来生成式 AI 的发展趋势有三个重点：

首先，企业对生成式 AI 的需求将不断增长，市场空间进一步抬高。在 Gartner 的一项调查中，大部分企业 IT 管理者认为，计算机视觉特别是服务于生产业务端的应用将是未来重点投入方向。

其次，生成式 AI 将促使更普及更聪明、低成本的机器人和虚拟助手。深度学习和内容生成技术使得聊天机器人和虚拟助手能够帮助企业自动化人类通常执行的日常任务。随着人工智能的成熟和技术的不断进步，未来还将有更多的智能聊天机器人问世。

最后，生成式 AI 将从根本上构建自更新的元宇宙。与虚拟现实和增强现实技术一起，人工智能生成的合成内容将成为虚拟世界的基础。元宇宙将需要更多由人工智能生成的内容，可快速且低成本地创建、维护和更新，帮助创建者促进内容获利，这是一种全新的自更新机制。