行业科普 | 生成式人工智能VS传统，揭秘优势、局限和伦理挑战！
美国开展人工智能和分析软件等业务的SAS公司日前发布的调查显示，中国在生成式人工智能应用方面处于领先地位。何为生成式人工智能？与传统人工智能有何差异与共同点？在为我们生活带来高效便利的同时，人工智能技术会引发伦理问题？
生成式人工智能是指利用算法、模型和规则生成文本、图片、声音、视频等内容的技术。
可基于数据驱动进行深度学习：生成式人工智能依赖于无监督或自监督学习，无需标签即可识别数据的模式和关系。 使用生成式模型：生成式人工智能使用高级模型，如生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）、变分自编码器（Variational AutoEncoder, VAE），以及大型语言模型，如GPT-3和GPT-4，旨在创生成训练输入相似的新数据。 具有创造与创新能力：其关键特征在于能够基于现有数据生成原创内容，如文本、图像、音乐和设计。 具有很强的适应能力：生成式人工智能能够适应新的数据和环境，不断提高性能。因此，它执行的任务范围不断扩大，而无需开发者明确更新其规则。 使用无监督和半监督学习算法：使用无监督和半监督学习算法大量未标记的数据中学习，减少对记数据集的依赖 优势
生成式人工智能具有很强的适应能力，能够根据新数据不断改进输出而无需明确更新规则；在一个给定领域内，它具备强大的泛化能力，能利用已学到的知识在不同场景下生成符合要求的内容；在数据增强中，可用来合成数据，以解决数据稀缺问题；除此之外，通过定制符合个人偏好的内容，生成式人工智能可以为用户提供个性化体验。
尽管生成式人工智能有很多优势，但也存在局限。首先，深度学习模型的内部机制难以解释，导致决策透明度不足且难以追责；其次，可能被滥用生成“深度伪造”内容，引发伦理问题；再次，由于训练数据中可能混有虚假信息，生成内容的质量难以保证，尤其容易出错；最后，这些模型可能无意中学习并传播训练数据中的偏见，生成具有偏见的内容。
营销、广告和娱乐业行业：内容创作、视频游戏开发以及剧本创作。 教育领域：个性化学习、知识库创建以及虚拟实验室应用。 医疗保健行业：医学图像生成、药物开发以及个性化医疗。 制造业行业：产品设计、质量控制以及供应链优化。 软件与科技行业：代码生成、错误识别与修复。
生成式人工智能的模型性能将持续提升，如GPT-4和PaLM2，推动内容创作和个性化客户沟通的革新。未来，生成式人工智能还将在更多硬件设备上运行，开辟更多应用场景。多模态人工智能的兴起使其能处理文本、图像和音频等多种数据形式，为用户提供更自然的沉浸式体验，尤其在虚拟现实和增强现实领域。此外，它还将提高零售、营销和电子商务等行业的个性化水平。
传统人工智能专注于执行通常需要人类智能的任务，是生成式人工智能的基础。
首先，传统人工智能很大程度上依赖于编程和基于规则的算法,通常使用监督学习算法，即在标记过的数据集上对模型进行训练。其次，它可以在结构化数据中识别模式，它的核心思想是通过大量的数据进行训练，让模型学会从数据中提取特征，然后根据这些特征进行分类或预测；最后，传统人工智能具有可扩展性，能够随着数据量增大和任务复杂度提高，有效适应不同的工作场景。
首先，传统人工智能在结构化任务中准确性高；传统人工智能具有可扩展性，其系统可以处理复杂数据，而不会相应增加成本；最后，其透明度高且具有可解释性。
传统人工智能在动态环境中的灵活性有限，超出预定义范围就会创造力不足；其次，与深度学习算法有关的模型透明度低；除此之外，它无法摆脱与偏见和决策过程相关的伦理问题。
商业自动化与优化：AI驱动的自动化正在简化重复和手动的业务操作，优化供应链。 研究与开发：人工智能通过分析数据加速创新，助力药物发现，优化产品设计。 预测性维护：人工智能预测机械故障，安排最佳维护时间，减少停机时间和成本。 网络安全与欺诈检测：人工智能分析流量，检测异常，自动化响应，增强安全性。 财务预测与规划：人工智能支持的预测预测未来趋势，整合多样化的经济和数据来源。
传统人工智能的未来将围绕解决日益复杂的现实问题而展开。通过多模态系统，同时处理多种数据类型，从而扩大人工智能在多个领域的影响力；并且提高基于规则系统的适应性，以灵活应对不可预见的情况；利用强化学习提升自我改进能力，以及结合传统和生成式人工智能的混合系统，在创新的硬件和基础设施（包括专用人工智能处理器）的支持下，为不断扩展的应用场景提供更加复杂的解决方案。
生成式人工智能 传统人工智能 关注点和输出 根据现有数据生成文本、图像、音乐和模型 专注于分析和解释现有数据以提高效率、准确性和决策能力 应用领域 用于需要创造新内容的领域，如内容创作、设计和娱乐，以及需要提出新假设和模型的科学研究 主要用于预测分析、自然语言处理和自主系统等应用 透明度 决策过程透明度低，尤其是基于深度学习技术的模型 更加透明且易于解释 计算资源、训练时间及扩展性 需要大量的计算资源和训练时间；生成式AI在技术上具有更高的可扩展性 处理特定、明确定义的任务时可以更加高效 适应性和灵活性 能够适应不同的领域，并生成符合不同领域要求的内容 虽然具有一定程度的适应能力，但通常需要为每个任务进行专门训练 数据需求和训练 常需要大型数据集进行训练，以确保生成多样化且高质量的内容 依据任务的复杂程度和所用模型，可以在较小的数据集上进行有效训练
生成式工智能与传统人工智能面临相似的伦理挑战，具体如下图所示：
本文探讨了生成式人工智能与传统人工智能的优势、局限及伦理考量。文章要点如下：
生成式人工智能专注于创造新内容，而传统人工智能专注于分析和解释数据； 生成式人工智能需要大量的计算资源和大型数据集，而传统人工智能的模型较小，因此计算效率更高； 对二者的伦理考量包括偏见、安全性和隐私问题； 生成式人工智能通常应用于音乐、设计和市场营销领域，而传统人工智能则更常见于金融、医疗保健和制造业。
未来，两者将共同推动人工智能技术的进一步发展，通过多模态系统增强适应性和灵活性，促进各行业的深刻变革。
人工智能 artificial intelligence, AI 无监督学习 unsupervised learning 自监督学习 self-supervised learning 生成式对抗网络 Generative Adversarial Networks, GAN 变分自编码器 Variational AutoEncoder, VAE
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原创来源/原创作者：于思廉
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