什麼是生成AI人工智慧，為什麼它如此受歡迎？

儘管這名詞聽起來有點生畏，但生成AI人工智慧是一個簡單的概念。它所指的只是 AI 演算法本身，這些演算法根據它們所訓練的數據生成或創建輸出，例如文本、照片、視頻、代碼、數據和 3D 渲染。生成AI人工智慧的前提是創建內容，而不是其他形式的人工智慧，這些內容可能用於其他目的，例如分析數據或説明控制自動駕駛汽車。

為什麼生成AI人工智慧現在是一個熱門話題？

由於生成AI程式的日益普及，諸如OpenAI的ChatGPT和DALL-E，生成AI一詞引起了轟動。對話聊天機器人和人工智慧圖像生成器都使用生成人工智慧在幾秒鐘內生成新內容，包括計算機代碼、論文、電子郵件、社交媒體標題、圖像、詩歌、說唱等，吸引人們的注意力。 ChatGPT 就是一個活生生的例子，一推出馬上受到廣泛的歡迎，每周累積超過100萬使用者。看到這項成功案例，許多其他公司決定在生成AI領域競爭，包括Google，微軟的Bing和Opera。隨著越來越多的公司競相加入並尋找新的用例，圍繞生成式人工智慧的嗡嗡聲肯定會繼續增長。

機器學習與生成 AI 有什麼關係？

機器學習是指人工智慧的一個子部分，它教系統根據訓練的數據進行預測。這種預測的一個例子是，當 DALL-E 能夠通過辨別提示的實際含義來根據您輸入的提示創建圖像時。因此，生成式人工智慧是一個機器學習框架。

哪些系統使用生成式AI？

生成式 AI 用於任何利用 AI 輸出全新屬性的演算法/ 模型。目前，最突出的例子是ChatGPT和DALL-E，以及它們的任何替代品。另一個例子是MusicLM，Google未發佈的AI文本到音樂生成器。

什麼是生成AI人工智慧藝術？

生成式 AI 藝術由在現有藝術上訓練的 AI 模型創建。該模型是在互聯網上找到的數十億張圖像上進行訓練的。該模型使用此數據來學習圖片的樣式，然後在個人通過文本提示時使用此見解生成新的藝術。 生成藝術的一個流行例子是DALL-E。但是，市場上還有許多其他AI生成器具有相同的功能並適合不同的需求。谷歌有一個名為Imagen的未發佈的AI藝術生成器，仍處於研究階段。

生成AI人工智慧藝術的含義是什麼？

為了創造人工智慧藝術，這些模型必須在來自互聯網的數十億張圖像上進行訓練。這些圖像通常是由特定藝術家製作的藝術品，然後由 AI 重新構想和重新利用以生成你所需要的圖像。 雖然不是同一圖像，但新圖像具有藝術家原始作品的元素，這些元素不歸功於他們。因此，藝術家獨有的特定風格最終可能會被人工智慧複製並用於新圖像，而原始藝術家卻不知道或批准。關於人工智慧生成的藝術是否真的是「新」甚至「藝術」的爭論可能會持續多年。

生成AI有哪些缺點？

生成式 AI 模型從互聯網上獲取大量內容，然後使用它們所訓練的資訊進行預測，併為你輸入的提示創建輸出。這些預測主要是參考數據來源，但不能保證預測是正確的。這些回應還可能包含模型從互聯網上攝取本身就包含固定偏見的內容，但通常無法知道這一點。 這些模型不一定知道它們產生的東西是否準確，我們幾乎無法知道資訊來自哪裡以及演算法如何處理這些資訊以生成內容。有很多聊天機器人的例子，例如，提供不正確的資訊或只是編造東西來填補空白。雖然生成式人工智慧的結果可能很有趣，但在短期內，依賴它們創建的信息或內容肯定是不明智的