生成式 AI 是指使用机器学习模型创建内容的技术。机器学习模型是寻求复制人类智能各个方面的计算机程序。
这些模型可以生成各种内容格式，包括代码、文本、视觉对象、音频和视频。
各种程序几乎能够学习任何类型的信息。
例如，不同的生成式 AI 模型可以理解编码、视觉、科学和人类语言。
OpenAI 的 ChatGPT 是理解和生成文本内容的模型的一个流行示例。
在本文中，我们将探讨这一代 AI 工具和其他代 AI 工具的工作原理。
文章目录
生成式 AI 的工作原理
Gen AI 使用现有素材库来制作原创内容。以下是该过程的运作方式。
步骤 1：用户提供提示
该技术根据用户提示生成内容。
根据您使用的工具，您也许能够输入基于文本的自由格式提示。
假设您要为新的电子商务商品生成描述。
一个简单的 ChatGPT 提示可能看起来像这样：
“为 [插入商品详情] 编写 100 字的商品描述。使用友好、乐观的语气。
某些 AI 工具使用参数而不是自由格式输入。
例如，Semrush 的 Ecommerce Booster 应用程序根据关键字、文本长度、可读性、语气和格式设置生成广告描述。
第 2 步：生成式 AI 模型生成内容
系统收到用户的提示后，就会使用机器学习模型生成内容。
这些模型使用可能包含数十亿条现有内容的库进行训练。
在训练过程中，模型会学习这些现有内容的组成部分和结构。然后，他们利用所学到的知识来生成 “新” 材料。（这并不是真正的新内容，因为它完全基于现有内容。
内容生成过程的机制因输出类型而异。
一些最常见的模型包括：
- 大型语言模型 （LLMs）：使用大型数据集来预测一段内容中的下一个输出（单词）的算法，通常用于生成文本内容
- 生成对抗网络 （GAN）：深度学习系统，使用两个相互竞争的神经网络来生成新的输出，主要用于视觉或音频内容生成
- 变分自动编码器 （VAE）：对输入进行编码和解码以创建新输出的神经网络系统，通常用于生成视觉或代码内容
Gen AI 与其他类型的 AI
标准的生成式 AI 含义并不包括所有类型的人工智能。
与世代 AI 不同，所谓的“普通”AI 分析和合成数据，而不是生成新的输出。
以下是另外两种类型的 AI：
- 对话式 AI：使用自然语言处理 （NLP） 技术来分析人类语言，了解用户正在说什么或输入什么，并提供相关的响应。这种类型的 AI 在聊天机器人和 AI 助手中最为常见。
- 预测性 AI：分析历史数据以预测特定事件的结果并建议可行的步骤。这种 AI 在需要管理风险和做出数据驱动型决策的数据分析师中很常见。
流行的 Gen AI 工具
现在我们已经介绍了全面的生成式 AI 定义，让我们仔细看看一些使用最广泛的生成式 AI 工具。
聊天GPT
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人，可对提示生成文本响应。
喜欢这个：
ChatGPT 可以执行一系列任务，例如创建列表、生成代码和回答问题。
它还会生成大纲和创意内容。
ChatGPT 是如何工作的？
它使用生成式预训练转换器 （GPT） 技术对文本提示产生类似人类的响应。
OpenAI 还提供自定义 GPT——使用个性化提示执行特定任务的 ChatGPT 版本。
例如，您可以创建自定义 GPT 来编辑书面内容以反映您的品牌声音。
克劳德
与 ChatGPT 一样，Claude 是一个 AI 聊天机器人，可对提示生成文本响应。
Claude 还可以分析您上传的内容（如电子表格或 PDF）。
然后，它会根据您的提示提供摘要或回答问题。
Claude 也可以协助完成 AI 文案和内容生成等任务。
在提示中，您可以包含要创建的内容的格式和样式的准则。
双子座
与 ChatGPT 和 Claude 类似，Gemini（前身为 Google Bard）是另一个为提示提供文本响应的 AI 聊天机器人。
喜欢这个：
作为一款 Google 应用，Gemini 与许多 Google 产品集成。这使您可以通过 Google 搜索一键验证其响应。
您还可以提示 Gemini 汇总 Google Drive 中的文件，就像虚拟助手一样。
Microsoft 副驾驶
另一个 AI 聊天机器人 Microsoft Copilot 会生成对提示的多媒体响应。
除了生成文本答案外，它还会向您显示 Bing 搜索结果中的相关图像和链接。
DALL-E 系列
DALL-E 是由 OpenAI（ChatGPT 的创建者）开发的文本到图像生成 AI 工具，可根据提示生成图像。像这个：
除了描述图像的内容外，提示还可以请求样式。
提示越具体、越详细，图像就越有可能满足您的需求。
DALL-E 使用扩散模型来分析图像并在组件中查找模式。
然后，图像生成应用程序使用它学到的知识拼凑出自己的 AI 图像。
注意：扩散模型将随机噪声（变化）添加到可用的训练数据中。然后，它会反转恢复数据并创建新的信息组合的过程。
中途
Midjourney 是一个文本到图像生成器，它使用扩散模型并LLMs创建逼真的内容。
喜欢这个：
与 DALL-E 相比，Midjourney 的提示通常要复杂得多。
例如，提示通常需要包含样式和排版指南等内容，以获得最佳结果。
与许多其他生成式 AI 工具不同，Midjourney 不是一个独立的应用程序，而是一个 Discord 机器人。要使用它，您需要加入 Midjourney Discord 服务器并提示机器人。
您可以使用 Generative AI 做什么？
以下是当今生成式人工智能最常见的应用。
营销
生成式 AI 工具可让您快速集思广益，构思营销活动创意以及起草博客文章和文章。
AI 营销软件还有助于重写内容和应用一致的语气。
例如，像 Semrush 的 ContentShake AI 这样的工具可以在几秒钟内生成书面和视觉内容。
甚至更好？
它将指导您完成从构思到发布的整个过程。
以下是如何使用它：
前往应用程序并从主仪表板单击“我自己的想法”。
然后，输入您的主题并点击 “开始写作”。
查看建议的标题、目标关键词、字数、语气和可读性级别。
然后单击“创建文章”。
通读 AI 生成的文章。
点击“发布”按原样继续，或点击“转到重新生成”重新开始。
要手动编辑和优化内容（我们建议您这样做），请单击“转到编辑器”。
使用 ContentShake AI 的预设提示来加快优化过程。
您甚至可以在聊天窗口中输入自定义提示。
另一个 Semrush 工具，SEO Writing Assistant，包括 AI 功能，可帮助您更快地编写在线营销内容。
它还会检查您工作的 SEO 潜力。
前往该工具并单击工具仪表板上的“+ 分析新文本”按钮。
如果您以前使用过该工具，请点击“Set a new goal”（设置新目标）下拉菜单。
如果您是第一次使用此工具，请输入您打算定位的关键字，然后单击 “获取推荐”。
草拟或概述您的内容。
然后，使用 SEO Writing Assistant 的 AI 功能来改进您的写作。
选择任何短语、句子或段落，然后单击 “扩展” 以详细说明这些部分。
检查内容的准确性和样式。
然后，单击“接受”、“拒绝”或“重试”。
或者，打开 “Smart Writer” 下拉菜单并选择 “Rephraser”。
输入您的文本并选择四个优化选项之一。
然后，点击 “Rephrases”。
查看 AI 生成的想法，然后再次单击 “Rephrase” 以生成更多想法。
使用复制按钮选择文本的粘贴位置，或单击“替换并关闭”将其插入光标所在的位置。
使用 AI 驱动的 Smart Writer 来详细说明现有内容。
至少写几句话。
然后，单击“编写”以生成更多副本。
选择“Ask AI”功能以提交自定义问题或提示。
然后，点击 “Ask”。
在创建内容时，请留意右上角的分数。
这个分数考虑了可读性、语气、原创性和 SEO。分数越高，您的内容优化得越好，阅读就越容易。
广告
您可以利用 AI 广告工具为您的付费促销活动生成文案和创意。
例如，Semrush 的 AI 写作助手可让您快速撰写广告标题。
从Semrush应用中心打开应用程序，然后选择“所有工具”>“社交媒体和广告”。
然后，选择“Facebook Headlines”或“Google Ads Headlines”来生成广告标题。
或者“Facebook Primary Text”或“Google Ads Description”以获取广告描述文本。
然后，选择语言、创造力水平和语气。
接下来，输入您的受众和产品名称详细信息并编写简短的产品描述。
准备好后，单击 “Generate”（生成）。
查看结果并保存您喜欢的任何标题，或将它们直接复制并粘贴到您的广告平台中。
要生成完整的广告创意，请打开 Semrush 的 AdCreative.ai。
输入您的域或登录页面，然后单击“导入品牌”以添加品牌元素。
该应用程序会自动识别您的品牌名称、徽标和颜色。
查看它们并单击 “Create Brand” 按钮。
注意：如果您已经设置了品牌，请单击“品牌设置”部分中的“创建品牌”，将新品牌添加到您的仪表板。
从资产类型列表中，选择“Ad Creatives”。
选择最适合广告平台的创意格式，然后点击 “下一步”。
单击“生成文本”按钮以使用 AI 创建文本。
然后点击“下一步”。
输入有关要生成的内容的一些信息。
然后点击“保存并生成”。
上传背景图像，根据需要进行裁剪，然后输入项目名称（可选）。
您还可以使用该应用程序的图像搜索引擎来获取背景图像。
最后，单击“生成”。
选中您要使用的每个 AI 生成的资产下方的框，然后点击“下载”按钮。
您现在可以将数字资产上传到您的广告平台并设置您的广告活动。
媒体
电影、动画和游戏工作室使用生成式 AI 来更高效地制作创意内容。
借助先进的 AI 工具，他们可以生成逼真的 3D 模型、头像和视频内容。
例如，大型游戏工作室可以使用 gen AI 创建更逼真的角色或加快游戏设计工作流程。
编码
软件开发人员能够使用 GitHub Copilot 等生成式 AI 工具对程序和应用程序进行编码。
其好处包括使用各种编程语言编写更一致的代码、更快地调试代码以及提高开发人员的效率。
医疗
生成式 AI 模型服务于医疗行业的广泛应用。
例如，医学研究人员使用 gen AI 进行基因组测序和药物研究。而健康从业者将它们用于医学成像和分配准确的医疗代码。
汽车
汽车制造商使用 AI 模型来改进车辆设计并实施车载 AI 驱动的虚拟助手。
生成式设计启发了 BMW 在 Vision Next 100 概念车中的“Alive Geometry”，该概念车使与驾驶员互动的变形部件成为可能。
[ss：bmw-vision-next.png]
图片来源：宝马
许多制造商还在涉及人工代理之前使用 AI 提供基本的客户服务。
2023 年德勤的一份报告预计，生成式 AI 将使汽车行业的设备可用性增加 20%，每年维护成本降低 10%。
数据合成
如果没有训练数据，生成式 AI 模型就不可能学习或改进其流程和计算。
但是，训练数据不一定存在于每个可能的行业或用例中。
为了解决这个问题，生成模型本身可以生成用于训练目的的合成数据。
它们还有效地解决了可能阻止行业使用生成式 AI 的挑战和道德问题。
例如，gen AI 工具可能会为代表性不足的群体创建更大的数据集。或者生成提供更公平的原始数据版本的数据集。
生成式 AI 的优势和局限性
要为您制作的任何 AI 生成内容设定适当的期望，您应该熟悉使用这些模型的利弊。
生成式 AI 的优势
- 根据简短的提示生成几乎任何类型的数字媒体
- 以用户定义的一致样式或格式创建不同类型的内容
- 为任何规模的个人和团队提供创建大量内容的能力
- 允许用户在内容创建过程中节省时间和金钱
- 在几秒钟内简化冗长内容或扩展短内容
这是一个使用 ChatGPT 的示例提示，以加强对惯性定律的非常冗长的解释。
尽管这些好处很有吸引力，但它们并不一定意味着任何人都应该专门创建 AI 生成的内容。
人工反馈、事实核查和手动编辑有助于确保更高的质量和更高的准确性。
生成式 AI 工具的局限性
生成式 AI 工具的主要限制是：
- 可能反映其培训内容中存在的偏见或不准确之处
- 不得准确引用原始来源或属性概念
- 他们的技术和方法不够透明
- 无法独立思考或产生新想法
- 缺乏第一手经验和个人意见
以下是我们要求 Notion AI 生成有关电视节目“恶搞之家”的意见时发生的情况：
尽管这些限制可能看起来令人生畏，但它们不应阻止您使用生成式 AI 应用程序来提高业务效率。
然后，使用您的人类智能来检测 AI 编写的内容偏见、道德考虑和归因问题。并根据需要调整内容。
围绕生成式 AI 的担忧
尽管 gen AI 肯定可以用于好事，但它有可能引起严重的担忧。
例如，深度伪造是经过数字修改的照片或视频，使拍摄对象看起来像是另一个人。
它们可用于恶意传播虚假信息。
尽管深度伪造检测器可以越来越多地识别模拟他人的图像和视频，但目前尚不存在缓解这些担忧的万无一失的方法。
相反，必须仔细分析内容中的异常情况。并遵守安全协议以保护敏感信息。
由于生成模型创建的内容可以模拟现有的视觉、音频和文本模式，因此它们具有误导能力。
特别是，它们模仿人类语言的能力可用于社会工程。
欧盟网络安全局将其定义为：
“所有旨在说服目标透露特定信息或出于不正当原因执行特定作的技术。”
例如，Gen AI 模型可以鼓励人们披露敏感信息。或者损害个人隐私或公司安全。
随着生成式 AI 变得越来越先进，这些模型所需的基础设施可能会达到不可持续的规模。
跟上计算需求并获得必要的资金来筹集资金是 AI 模型开发人员持续关注的问题。
生成式 AI 的发展史
自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来（以及不久之后的其他基础模型），生成式 AI 一直成为头条新闻。
然而，这项技术早在此日期之前就已经存在。
我们在下表中列出了一些主要的生成式 AI 进步。
| 生成式 AI 简史 | |
|---|---|
| 1947 | 智能机械 艾伦·图灵 （Alan Turing） 在一篇研究论文中使用了“智能机械”一词，这是最早记录在案的人工智能之一。该研究探讨了机器是否能够发现理性行为。 |
| 1950 | 图灵测试 图灵开发了图灵测试，该测试评估机器与人脑之间的对话以识别机器的反应。 |
| 1956 | 达特茅斯 AI 会议 达特茅斯人工智能夏季研究项目被认为是 AI 的诞生，汇集了 AI 专家。 |
| 1961 | ELIZA 聊天机器人 Joseph Weizenbaum 开发了 ELIZA 聊天机器人，这是一种可以与人类交谈的心理治疗程序。也是生成式 AI 的首批示例之一。 |
| 1980 年代 | RNN 架构 几位研究人员改进了递归神经网络 （RNN） 架构。进一步发展这种双向人工神经网络。 |
| 1997 | LSTM 网络 Josef Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 发明了长短期记忆 （LSTM） 网络，显著提高了 AI 模型的准确性。 |
| 2014 | GAN 和 VAE GAN 和 VAE 的发展极大地推动了生成式 AI 技术的发展。 |
| 2017 | 变压器型号 新开发的 transformer 模型使 gen AI 系统首次能够创建自然语言文本。 |
| 2018 | OpenAI GPT OpenAI 发布了 GPT，这是一种可以生成类似人类的文本并与用户交谈的神经网络。 |
| 2021 | OpenAI DALL-E OpenAI 引入了 DALL-E，通过深度学习从提示生成数字图像。 |
| 2022 | OpenAI ChatGPT，Midjourney 测试版 OpenAI 推出了 ChatGPT（也称为 GPT-3.5），这是一种基于 transformer 的模型，仅用了 5 天就被 100 万用户采用。 文本到图像生成器 Midjourney 于同年推出测试版。 |
生成式 AI 对未来意味着什么？
虽然生成式 AI 的时间表相对较长，但在短短几年内发生了许多重大发展。
鉴于这种快速发展，我们有理由预期 gen AI 将继续快速发展。
那么，未来的 AI 会是什么样子呢？它对您的行业有何影响？
以下是一些需要监控的事态发展：
- 生成式 AI 工具的采用增加：在许多行业中，公司已经在向领导者施压，要求他们实施 AI 工具。Qualtrics 对客户体验专业人士的一项调查显示，75% 的人感到在业务中使用生成式 AI 的压力。
- 更高级的 AI 提示：采用生成式 AI 策略的公司越多，他们的提示技能可能会变得越先进。通过广泛的测试，用户可能会开发更具体、更细致的提示来生成更高质量的内容。
- AI 生成的内容数量增加：随着越来越多的个人和业务流程使用世代 AI 工具，AI 生成的内容量将会增加。哈佛大学教授 Latanya Sweeney 预测，90% 的在线内容创作将不再由人类创作。
- 改进的 AI 检测：随着 AI 的发展，AI 检测工具可能会变得更加复杂。越来越先进的工具将更好地解决网络安全、深度伪造和其他日益增长的问题，从而有可能使 AI 内容更加可信。
延伸阅读：15 个必看的 AI 趋势，助力您的业务
使用高级 AI 工具改进您的内容
无论您是刚开始使用生成式 AI 还是正在寻找提升 AI 技能的方法，您都需要合适的工具供您使用。
Claude、ChatGPT 和 Semrush 的 AI 驱动套件等工具改变了内容创建的游戏规则。