生成式人工智能原理、发展现状及应用分析

生成式人工智能可以彻底改变企业与客户之间的运作和互动方式，甚至可能重新定义我们对“员工”的认知。

生成式人工智能是人工智能的一个子集，主要功 能是让计算机根据需求自动生成多种形式的内容 （例如：文字、图片、代码、视频、音频等）。 生成式人工智能利用机器学习算法，尤其是深度 学习技术，使计算机模拟人类的思维方式，独立 进行创造性任务。其核心理念是让计算机模型学 会从大量数据中提取规律，并创造出与输入数据 相似但又不同的新数据。这一技术的实现基于神 经网络，通过训练并使用生成模型来预测下一个 状态或结果，计算机在此过程中会不断地调整自 身的参数以提升性能。生成式人工智能能够解析 并识别出现有数据中的结构与规律，进而具备生 成新内容的能力。此过程依赖大量的数据支持， 且需要高性能的计算资源和先进的算法驱动。

基础模型（Foundation Model）是区别生成式人工智能技术栈和之前人 工智能的关键。 基础模型是斯坦福大学基础模型研究中心创造的术语， 它是一个在广泛数据集上预先训练的机器学习模型，可以用于解决一 系列问题。这些模型通常可以通过开放或封闭的API 提供给开发人员使用，开发人员可以通过额外的训练数据对模型进行微调，以提高其对特定用例的上下文理解、相关性推理和性能，同时优化交付成本。

生成式人工智能展现了强大的任务处理能力，能够进行文本、图像、 代码、视频及3D等多种内容的生成。在文本创作上，它能自动生成文 章、诗歌等，丰富文字创作。图像生成方面，它能根据描述生成逼真 图片，推动设计、艺术领域革新。代码生成功能可以帮助开发者快速 构建程序，提升效率。视频生成合成动态影像，为影视、广告提供新创意。3D生成则创建出立体三维模型，助力游戏、建筑设计等行业。生成式人工智能的多领域应用，正引领着各行业向智能化、自动化方向迈进。

2018年，GPT-1正式发布。由于其技术的局限性，未受到广泛关注。次 年，GPT-2发布，其参数量增至15亿。2020年，GPT-3诞生，参数量达 到1750亿，规模空前，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务。 2022年11月30日，OpenAI发布了一款基于GPT-3.5的聊天机器人模型— —ChatGPT。这款模型的问世，标志着生成式人工智能技术取得了重大突破，引起了全球科技界和产业界的广泛关注。ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，能够与人类进行流畅、自然的对话，甚至在某些方面超越了人类的表现。

自ChatGPT发布以来，其在社交媒体、在线客服、教育、娱乐等多 个领域得到了广泛应用。人们惊讶于其智能程度，纷纷将其视为 未来人工智能发展的风向标。与此同时，生成式人工智能也成为 了投资的热点，吸引了众多企业和资本的关注。随着大量关注与 投资，生成式人工智能在各行业与领域均有了一定程度的应用。

在本次调研中，超过2/3的受访者表示对于生成式人工智能技术主 要感到惊喜（76%）与兴奋（68%），但也同时会顾虑由于自身对 生成式人工智能的认知尚浅而带来的不确定感（40%）。 今年年初，德勤在全球范围内对超过2800名企业高管进行了生成 式人工智能调研，范围覆盖六大行业和全球16个国家及地区。根 据调研结果，受访者对生成式人工智能的主要感受是兴奋（62%） 与着迷（46%），同时也有不确定感（30%）。 虽然两次的调研时间与受众有所不同，但相同的是，大部分受访 企业对于生成式人工智能均表现出了不同程度的积极态度，同时 也有一定的不确定感。

根据年初德勤全球的调研结果显示，尽管受访领导者普遍对生成式人工智能的潜在商业效益充满期待，但他们也担忧其广泛的社会影响。其中，52%的受访者预计生成式人工智能的普及会导致全球经济实力集中化，而30%的受访者预计生成式人工智能将会更平均地分配全球经济实力。同时，51%的受访者预计生成式人工智能会加剧经济不平等，而22%的受访者预计它会减少经济不平等。调研发现，全社会都在广泛讨论人工智能的伦理道理问题，甚至推动人工智能发展的科技公司都在衡量人工智能的商业价值与其为人类服务的潜在价值，以及人工智能的潜在效益与潜在风险。生成式人工智能引发的公司和社会治理以及相关风险问题是相似的。

随着人工智能技术的飞速发展，人们对人工智能概念的理解日益深入， 这一领域的理论体系和实践应用逐渐走向成熟。在这样的背景下，生 成式人工智能作为一种具有创新性和颠覆性的技术，开始在各行各业 展现出其独特的价值，各种使用场景如雨后春笋般涌现。 在大量投资的涌入与技术的进步下，生成式人工智能改变了传统的工作方式，提高了生产效率，为广大用户带来了更加便捷、个性化的服务体验。可以说，生成式人工智能正在成为推动社会发展和产业升级的重要力量。

对于同一个应用场景，生成式人工智能可以通过互联网等信息渠道进 行信息搜素、内容摘要等，从而凝练出使用者所需要得到的相关信息， 进而达到减少人工研究所需工作量的目的，以提升报告的生成速率与 市场研究人员的工作效率；相较之下，传统人工智能则更侧重于对于 场景和结果进行建模与预测，并通过机器智能进行洞察分析，进而提 高分析的准确性。 因此，企业可以通过生成式人工智能与传统人工智能有机结合的形式，各取所长，强化模型训练效果，从而提高决策的速率与准确性，并且在业务流程的“前端”和“后端”创造价值。同时，企业可以通过在现有传统人工智能的投资基础上进行改造性建设，以生成式人工智能之“长”弥补现有不足，以达到进一步推动企业运营成本压降及业务价值增长的效果。