体验指数级效率和改进
Gartner 最近将生成式 AI 誉为有史以来最具颠覆性的技术之一：“生成式 AI 将在科学发现和技术商业化领域迅速发展。生成式 AI [的采用率] 很高，因为在生命科学、医疗保健、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天、国防和能源等众多行业中，对生成式 AI 方法的探索正在与日俱增，并不断证明自身的价值”。
McKinsey 预测，生成式 AI“在所分析的 63 个用例中，每年可增加相当于 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的价值。相比之下，英国 2021 年的 GDP 总量为 3.1 万亿美元。如果我们算上将生成式 AI 嵌入现今用于这些用例之外的其他任务的软件中产生的影响，这个估计值可能会翻倍。” 生成式 AI 的应用几乎是无限的。
生成式 AI 的影响
这听起来像是回到了 1989 年，当时 Tim Berners-Lee 撰写了一篇文章《关于信息管理的提案》，提出了网络的结构和理论。众所周知，万维网的出现极大地改变了我们的商业和个人生活，很难想象离开了网络，我们的生活会怎么样。
生成式 AI 也即将产生这样的影响。传统 AI 已经改变了企业，因其拥有超强的能力，能够获取大量数据集，精准识别显著模式，并根据这些数据做出决策和预测。
现在，转换器驱动的深度神经网络取得进展，为生成式 AI 平台铺平了道路，包括 ChatGPT、Bing Chat、Bard、LLaMA 和 DALL-E。这些技术都具有独特性，不仅保留了从输入训练数据中学习模式的能力，还拥有附加能力，可以生成与训练集特征相似的新数据。
效率和改进
神奇之处就在于这种内容“生成”。在提供详细数据的情况下，生成式 AI 的优化循环可展现出惊人的效率。这使得 AI 能够识别复杂的模式，这些模式要么太过庞大人类难以消化，要么难以辨识人类无法察觉。而生成式 AI 的详细模式识别可显著提高流程效率，产生的结果与我们提供的数据集一样详细。随着生成式 AI 能力不断增强，效率也在提高。
除了效率，AI 优化循环也能更好、更快地改进教学。随着 AI 进化成满足个人学习风格的定制化老师，通过提高效率节省下来的时间可用于改进工作。这种指数级的改进意味着我们可以设计出更安全、续航里程更长的电动汽车，或者每个人都可以像贝多芬一样学习弹钢琴。
虽然有理由担心可能会存在滥用生成式 AI 的情况，包括侵犯知识产权、深度伪造等，但其带来的好处也是不可估量的。例如，在《Wired》（连线杂志）最近发表的一篇文章中，金斯顿大学的研究人员 Oded Ben-Tal 指出，生成式 AI 不应该窃取作曲家的知识产权。生成式 AI 是一种更像唱盘的工具——当艺术家们发现他们可以使用唱盘搓盘并采集声音元素时，就能开辟出前所未有的流派。不仅如此，还有可能大幅减少创造创意资产的偏见。通过使用机器学习算法，生成式 AI 可以分析海量数据并生成无人为偏见的新内容。这项技术可以帮助消除创意过程中经常出现的无意识偏见，如性别、种族和文化成见。此外，生成式 AI 可以创作具有包容性并代表不同观点的内容，这有助于促进更大的公平性，并丰富所有人的生活。
和互联网一样，生成式 AI 将改变我们的商业和生活。很快，将很难想象没有它，我们的生活会是什么样。
