什么是 Gen AI？

生成式人工智能（也称为生成式 AI 或 gen AI）是一种可以创建新的内容和想法（包括对话、故事、图像、视频和音乐）的 AI。它可以学习人类语言、编程语言、艺术、化学、生物学或任何复杂的主题，也可以重复利用已知知识来解决新问题。

例如，学习英语词汇并根据其处理的字词创作一首诗。

您的组织可以将生成式人工智能用于各种用途，例如聊天机器人、媒体创作以及产品开发和设计。

生成式人工智能示例

生成式人工智能在各个行业都有许多使用案例

金融服务

金融服务公司可以利用生成式人工智能工具，在降低成本的同时更好地为客户提供服务：

• 金融机构使用聊天机器人生成产品推荐并回复客户查询，从而改善整体客户服务
• 贷款机构加快金融服务不足的市场（特别是在发展中国家）的贷款审批
• 银行快速检测到索赔、信用卡和贷款中的欺诈行为
• 投资公司利用生成式人工智能的强大功能，以低成本为其客户提供个性化的金融建议

医护及生命科学

生成式人工智能最有前景的使用案例之一是加速药物发现和研究。生成式人工智能可以创建具有特定特性的新型蛋白质序列，以此设计抗体、酶、疫苗和基因疗法。

医疗保健和生命科学公司使用生成式人工智能工具设计合成基因序列，为合成生物学和代谢工程应用程序设计合成基因序列。例如，这些公司可以创建新的生物合成途径或优化用于生物制造的基因表达。

生成式人工智能工具还可以创建合成的患者和医疗保健数据。这些数据对于在不访问大型现实数据集的情况下训练 AI 模型、模拟临床试验或研究罕见疾病非常有用。

汽车和制造业

汽车公司将生成式人工智能技术用于从工程到车内体验和客户服务的多种用途。例如，这些公司可以优化机械零件的设计，以减少车辆设计中的阻力或调整辅助系统的设计。

汽车公司使用生成式人工智能，通过快速回答最常见的客户问题来优化客户服务。生成式人工智能可以创建新的材料、芯片和零件设计，以优化制造流程并降低成本。

另一个生成式人工智能使用案例是合成数据以测试应用程序。这对于通常未包含在测试数据集中的数据（例如缺陷或边缘情况）特别有用。

远程通信

电信领域的生成式人工智能使用案例专注于重塑由订阅用户在客户旅程的各个接触点上的累积互动定义的客户体验：

例如，电信组织可以应用生成式人工智能，通过类似人类的实时对话代理来改善客户服务。这些组织可以通过个性化的一对一销售助手来重塑客户关系。他们还可以通过分析网络数据来推荐修复方法，从而优化网络性能。

媒体和娱乐

从动画和脚本到完整的电影，生成式人工智能模型只需花费相当于传统生产一小部分的成本和时间，即可制作出新颖的内容。

业内其他生成式人工智能使用案例包括：

• 艺术家可以通过人工智能生成的音乐来补充和增强他们的专辑，从而创作出全新的体验。
• 媒体组织使用生成式人工智能，通过提供个性化内容和广告来改善受众体验，从而增加收入。
• 游戏公司使用生成式人工智能来创建新游戏并允许玩家构建头像

生成式人工智能的优点

高盛表示，生成式人工智能可推动全球国内生产总值（GDP）增长 7%（或近 7 万亿美元），并在十年内将生产率增长提高 1.5 个百分点。接下来，我们将介绍生成式人工智能的更多优点。

生成式人工智能模型如何运作？

传统的机器学习模型具有辨别性，或者侧重于对数据点进行分类。它们尝试确定已知因素和未知因素之间的关系。例如，这些模型查看图像，即像素排列、线条、颜色和形状等已知数据，然后将它们映射到字词，即未知因素。从数学上讲，这些模型的工作原理是识别可以用数值方式将未知和已知因素映射为 x 和 y 变量的方程。生成式模型在此基础上更进一步。这些模型不是在给定某些特征的情况下预测标签，而是在给定具体标签的情况下尝试预测特征。从数学上讲，生成式建模计算 x 和 y 同时出现的概率。该模型学习不同数据特征的分布及其关系。例如，生成式模型分析动物图像以记录变量，例如不同的耳朵形状、眼睛形状、尾巴特征和皮肤图案。这些模型学习特征及其关系，以了解不同动物的总体外观。然后，它们可以重新创建训练集中没有的新动物图像。接下来，我们给出几大类生成式人工智能模型。