生成式人工智能：发展演进及产业机遇

生成式人工智能：发展演进及产业机遇徐思彦腾讯研究院高级研究员当OpenAI在2022年11月30日发布Ch一场眩晕式的变革。自2010年代初深度学习问世以来，人工智能进入到第三次高潮。而2017年Transformer算法将模型时代。OpenAI基于Transformer的Decoder部分建立起来了GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球，人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时，也惊异地发现了它涌现了推理、思能力。伴随AI预训练大模型持续发展、人工智能生成内容（AIGC）算法不断创新以及多模态AI日益主流化，以Chat技术加速成为AI领域的最新发展方向，推动AI迎来下一个大发展、大繁荣的时代，将对经济社会发展产生重大的影响 AIGC技术的定义及背景AIGC(ArtificialInteligenceGeneratedContent)，指的是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式。通过训练与训练数据相似的内容。与传统类型的AI主要关注识别和预测现有数据的模式不同，AIGC着重于创造新的、有创意理在于学习和理解数据的分布，进而生成具有相似特征的新数据，在图像、文本、音频、视频等多种领域都有广泛最引人注目的应用当属ChatGPT。ChatGPT是基于OpenAI公司的大型语言模型GPT-3.5训练、调试、优化的聊天机AI模型可以处理各种各样的文字和推理任务。ChatGPT发布仅两个月即获得1亿月活用户，超越了历史上所有互联网用户增长速度。以大型语言模型、图像生成模型为代表的AIGC技术，成为新一代人工智能的平台型技术，助力不AIGC大爆发的背后，普遍认为三个领域的AI技术的发展为其提供了肥沃的土壤，分别是生成算法、预训练模型和多第一，随着各种生成算法的不断创新突破，AI现在已经可以生成文字、代码、图像、语音、视频物体等各种类型的与过去最显著的区别是从分析式AI（AnalyticalAI）发展为生成式AI（GenerativeAI）。分析式AI模型是根据已有断、预测，最典型的应用之一是内容智能推荐；生成式AI模型则是学习已有数据后进行演绎、生成创造全新内容。第二，预训练模型，也就是我们常说的大模型，引发了AIGC技术能力的质变。在过去，研究人员需要针对每一个类型I模型，训练好的模型只能从事特定任务，不具有通用性。而预训练的大模型技术显著提升了AIGC模型的通用化能力AIGC模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。生成式AI模型，包括ChatGPT、GPT-4等大语言模型（Ladels，LLM）和Midjourney、StableDiffusion等图像生成模型，又被称为基础模型（FoundationModels其的海量数据预训练的深度学习算法，展现出强大的、更加泛化的语言理解和内容生成能力。以大型语言模型（LLM）为例，经过海量的互联网内容数据的训练，语言模型的参数可以达到万亿甚至百万亿级别。模型的生成能力，同一个语言模型可以高质量地完成各种各样的文字和推理任务，例如作诗、写文章、讲故事、写代等等。因此，大模型已经成为了各大企业竞相追逐的AI方向。第三，多模态AI技术的发展。多模态技术让AIGC模型可以跨模态地去生成各种类型的内容，比如把文字转化为图片步增强了AIGC模型的通用能力。[1]1）生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialGAN是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种生成式模型。它由生成器（Generator）和判别器（Discrimina生成器负责生成新的数据，判别器负责判断生成数据与真实数据的相似程度。通过不断的训练，生成器能够生成越来2）变分自编码器(VAE,VariationalAutoencoVAE是一种基于概率生成模型的生成式方法，它通过编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分来实现数据的将输入数据映射到潜在空间中的一个分布，解码器负责从潜在空间中的分布采样数据并生成新的数据。RNN是一种用于处理序列数据的神经网络结构。RNN具有记忆功能，能够捕捉序列数据中的时序信息。在生成式人Transformer是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的神经网络结构，它在自然语言处理领域取得了显著的成果型可以用于生成式任务，如文本生成、机器翻译等。其他相关技术：除了上述技术外，还有一些其他的生成式模型和技术，如PixelRNN、PixelCNN、WaveNet等。这频生成等领域也取得了一定的成果。大语言模型等生成式AI技术带来了新的AI发展范式，其应用前景十分广阔。。对于大众而言，生成式AI意味着新的创大程度上解放个体的创造力和创意生产。除此之外，AIGC还将改变获取信息的主要方式。ChatGPT在寻找答案、解经部分的超越了如今的搜索引擎，ChatGPT或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式，AIGC有望成为数字比尔·盖茨将人工智能的发展和微处理器、个人电脑、互联网以及智能手机相提并论，认为其将重塑所有的行业。微软atyaNadella认为，ChatGPT是知识工作者的“工业革命”，断言人工智能将彻底改变所有类型的软件服务。目前，会议等诸多软件服务都已融入了生成式AI的能力。OpenAI公司首席执行官SamAltman称，多模态的AI大模型有望之后的新的技术平台。这意味着，开发人员基于预训练的AI大模型，可以通过模型微调快速开发出垂直领域的模型用，人工智能的革命性正在于此。[2] AIGC的应用领域及案例自然语言生成是一种AIGC技术，可以生成逼真的自然语言文本。生成式AI可以编写文章、故事、诗歌等，为作家和的创作方式。同时，它还可以用于智能对话系统，提高用户与AI的交流体验。ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer对话生成式预训练变换模型）是由OpenAI开发的一器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatG式互动，可以解决包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。Jasper已经开始为谷歌、脸书等知名公司提供文案AIGC的商业服务。2.图像生成领域图像生成是AIGC技术中最为普遍的应用之一。StabilityAI发布了稳定扩散（StableDiffusion）模型，通过开源快速I绘画的技术使用门槛，消费者可以通过订阅旗下产品DreamStudio来输入文本提示词生成绘画作品，产品已经吸引3.音视频创作与生成AIGC技术可以用于语音合成，即生成逼真的语音。例如，通过学习人类的语音特征，生成式模型可以生成逼真的语助手、语音翻译等应用。AIGC技术可以用于生成音乐。生成式AI可以根据给定的风格和旋律创作新的音乐作品，为作灵感。这种技术还可以帮助音乐家更有效地探索音乐风格和元素的组合。这些曲目可以用于音乐创作、广告音乐等生成式AI可以用于生成虚拟角色、场景和动画，为电影和游戏制作带来更多的创意可能。此外，AI还可以根据用户的2023年3月，腾讯AILab在GDC上提出了3D虚拟场景自动生成解决方案，能够帮助游戏开发者以更低成本创造风格虚拟城市，提升3D虚拟场景的生产效率。其中重点分享了城市布局生成、建筑外观生成和室内映射生成三大能力。调过程仅需要不到30分钟，相比手动设计效率提升近100倍；而单个独特建筑的制作时间也降低至17.5分钟，大大提生成式AI可以在化学、生物学、物理学等领域探索新的理论和实验方法，帮助科学家发现新的知识。此外，生成式A计、材料科学等领域，加速技术创新和发展。6.代码生成领域经过自然语言和数十亿行代码的训练。部分生成式AI模型精通十几种语言，包括Python、JavaScript、Go、Perl、能够根据自然语言的指令生成相应的代码。GitHubCopilot是一个GitHub和OpenAI合作产生的AI代码生成工具，可根据命名或者正在编辑的代码上下文为开发官方介绍其已经接受了来自GitHub上公开可用存储库的数十亿行代码的训练，支持大多数编程语言。腾讯云新一代AI代码助手CODINGWise：将大模型AI能力赋能给开发者，增强开发体验，提升开发效率。CODI编程语言、主流开发框架和常用IDE。具备代码补全、生成单元测试、代码纠错等能力，能辅助开发者加速开发过程，ODINGWise能力覆盖沟通、编码、评审等关键环节，包括：沟通环节：通过对话方式，进行上下文推理给出代码理解代码逻辑；研发环节：根据当前代码类型、代码上下文等信息进行代码补全；能根据代码反向生成注释和单元节：进行代码查错、定位问题并辅助生成建议；随后给出建议代码、替换错误的代码块；评审环节：辅助开发者生成可以辅助评审者生成评审建议；调试环节：可通过自然语言指令实现快速的代码修改和调优。腾讯会议·AI小助手：只需通过简单自然的会议指令，基于对会议内容的理解，就可以完成信息提取、内容分析、会管务。会后可以自动生成智能总结摘要，还能基于智能录制的能力，帮助用户高效回顾，提升用户开会和信息流转效率彭博社于近期发布了为金融界打造的大语言模型（LLM）——BloombergGPT。它使用了类似于ChatGPT的技术原ormer模型和大规模预训练技术来实现自然语言处理，拥有500亿参数。BloombergGPT的预训练数据集主要来自彭数据，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业的各种任务。BloombergGPT的目标是帮助用户更好地理解和分析金融数据和新闻。它可以根据用户的输入，生成与金融相关的自新闻摘要、市场分析、投资建议等。它的应用场景主要包括金融分析、投资咨询、资产管理等领域。例如，在资产管据历史数据和市场情况，预测未来的股票价格和交易量，为投资经理提供投资建议和决策支持。在财经新闻领域，B根据市场数据和事件，自动生成新闻摘要和分析报告，为读者提供及时、准确的金融信息。AI智能体（AIAgent）被认为是OpenAI的下一个方向。从今年3月AutoGPT推出后，GenerativeAgent、GPTGI项目的爆发将LLM的叙事代入了新的阶段，从“超级大脑”到真正有可能成为“全能助手”。2023年4月，一个名叫AutoGPT的开源项目在Github上发布了，截止至2023年4月16日，该项目已经获得70K+星由GPT-4驱动的可以自主实现用户设定的任何目标的开源应用程序。当用户提出一个需求或任务时，AutoGPT会自主体的执行计划并开始执行，直到完成用户提出的要求。Auto-GPT的出现意味着AGI正逐渐向更加自主化和智能化的方向发展。首先，它可以使人工智能应用更加普及和便利够自主分析和执行任务，大大降低了应用的门槛和成本，让更多的人能够轻松地使用人工智能技术来解决问题。其次提高人工智能应用的效率和精度。传统的人工智能模型需要从头到尾地执行整个任务，这会浪费很多时间和计算资源误。AutoGPT可以自主分析任务，并且提出具体的执行计划，这样可以大大缩短执行时间，并且减少错误率。[3]尽管Auto-GPT还在非常早期的实验阶段，但其开创了一种全新的AI交互方式，即由机器主动提出任务和计划，人类标。这种交互方式不仅提高了AI智能体的自主性和灵活性，同时也拓展了人与AI之间的交互方式，打破了人类对于人想象，使得人工智能技术能从“工具”走向人类的“伙伴”。除了独立的AIAgent之外，未来还可能出现由多个AI智能体组成的“虚拟智能社会”。GenerativeAgents—在由斯合发表的一篇名叫《GenerativeAgents:InterativeSimulacraofHumanBehavior》论文中，研究者们成功地构镇”，其中的25个智能体在小镇上生存。借助AIGC，其中的NPC具备了可信人类行为，并对周围环境变化做出适当国外商业咨询机构预测，到2030年AIGC和生成式AI市场规模将达到1100亿美元。正如“互联网+”一样，“AIGC各业，在教育、医疗、金融、政务、制造、机器人、数字人、元宇宙、广告营销、电子商务、市场和战略咨询等众多形式，深度赋能千行百业，助力高质量发展。 AIGC的产业应用中的挑战与问题1.可解释性与可靠性生成式人工智能的可解释性问题是指生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）所产生的结果难以解释或智能是一种基于深度学习的人工智能技术，其通过学习大量数据来生成新的数据或图像。但是，生成式人工智能所产理解和解释，因为其内部的运作过程非常复杂，而且很难直观地描述。这种可解释性问题对于许多应用场景都非常重要，比如医疗诊断、金融风控、自动驾驶等领域。在这些领域中，人们工智能的内部运作过程，以便更好地理解其产生的结果，并且能够对其进行调整和优化。解决生成式人工智能的可解释性问题是当前人工智能研究的一个重要方向，研究人员正在探索各种方法来使生成式人可解释和可理解。这些方法包括可视化技术、可解释性模型、对抗性样本等等。2.AI大模型的价值对齐问题所谓人工智能的价值对齐（AIAlignment就是让人工智能系统的行为符合人类的目标、偏好或伦理原则。价值对一个核心议题。在理论上，如果一个强大的AI系统所追求的目标和人类的真实目的意图和价值不一致，就有可能给果。就目前而言，大语言模型的价值对齐问题主要表现为，如何在模型层面让人工智能理解人类的价值和伦理原则，的有害输出，从而打造出更加有用同时更加符合人类价值观的AI模型。在这方面，RLHF是一个有效的方法，通过小现比较好的效果。简言之，RLHF要求人类专家对模型输出内容的适当性进行评估，并基于人类提供的反馈对模型进减少模型在未来生产有害内容的可能性。实际上，RLHF算法不仅是确保AI模型具有正确价值观的关键所在，而且对长期健康可持续发展也十分重要。[4]3.塑造负责任的AI创新生态大语言模型等生成式AI的进展，在让人们看到AGI曙光的同时，也带来更加复杂难控的风险，包括对人类未来生存的需要成为一个负责任创新的时代，而非另一个“快速行动、打破陈规”的时代。人们需要建立合理审慎的AI伦理和治任的AI生态，打造人机和谐共生的未来。生成式AI领域的创新主体则需要积极探索技术上和管理上的安全保障措施，在科技向善理念之下，人工智能时代不应成为另一个“快速行动、打破陈规”的时代（即先快速把产品做出来，事后等方式解决其社会问题而应成为一个负责任创新的时代，通过建立合理审慎的AI伦理和治理框架，塑造负责任的和谐共生的未来。[5] AIGC在产业应用中的未来趋势1.多模态带来创新应用蓝海多模态AI是指能够处理和理解多种类型信息的人工智能，如文本、图像、音频、视频等。这种AI不仅能够处理单一数且可以在不同数据类型间建立联系和融合，从而实现一个综合、全面的理解多模态。AI能够对各种不同类型的数据进在多模态技术发展初期，不同模态的AI开始进行集成，比如图像识别和自然语言处理技术的结合。除了ImageBind打数仍在探索文本与图像的融合，但进展飞快。UniDiffuser:除了单向文生图，还能实现图生问、图文联合生产、无条OpenAI开发了许多多模态AI案例如DALL-E、CLIP等，可以识别图像中的对象，同时生成与图像相关的描述性文本随着多模态技术的进展，多模态AI在理解和处理不同类型数据时能够实现更高程度的融合。算法和模型可以在不同数系，提取跨模态的共享信息。这使得AI能够深度理解和解决复杂问题。未来在诸多创新领域，多模态技术的发展将海。[6]2.生成式AI带来更贴近人的交互方式从使用键盘-鼠标等方式跟电脑交互，到使用手指滑动屏幕跟手机交互，再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互，人机令，到识别人的动作，语音，不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进。生成式AI的发展，让人类有史以来第一次有方式，来跟机器对话，而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力，有望带来一场全新的交互变革。正如从终端、到连接，到