生成性人工智能（AI）近年来一直是一个备受关注和讨论的话题。它能够执行人类传统上完成的各种任务，其灵活性和实用性无疑令人印象深刻。然而，在其灵活性和实用性之间，也存在着与这项技术相关的重大关切和风险。
生成性AI是AI和生成组件的结合，涉及创建新的内容，如音频、代码、图像、文本和视频。而AI则是指使用计算机程序自动执行任务的方法。在自然语言处理（NLP）领域，生成性AI侧重于文本生成，即计算机程序预测给定上下文最可能的延续。
多年来，生成性AI取得了重大进展。其应用示例包括2006年推出的谷歌翻译器和2011年引入的Siri。最近，OpenAI在2023年推出了他们的GPT-4模型，其自称在SAT、法律和医学等考试中具有出色表现。GPT-4以其在执行各种任务方面的多功能性，超越了Siri和谷歌翻译器等先前AI应用的局限。
然而，尽管取得了进展，生成性AI也面临着固有的挑战。这些系统中使用的语言模型（LMs）基于特定结果的可能性进行预测，有时会导致失败，因为它们往往倾向于预测最可能的答案，而不是提供其他可能性。此外，这些模型规模的增加已成为其效率和准确性的决定因素。
虽然生成性AI具有巨大潜力，但解决其伦理影响至关重要。大型语言模型并不总是准确或公正的，因为它们可能无意中持续存在历史偏见或产生有害内容。生成性AI的迅速增长引发了关于深度伪造、虚假信息和潜在的职业替代的担忧。
为确保生成性AI的负责任发展和使用，必须在创新和伦理考虑之间取得平衡。实施防止滥用的保护措施，对LM进行训练时对其暴露的内容进行监管，并解决社会影响是至关重要的。只有在充分减轻潜在危害的情况下，才能实现最大化的利益。
总之，生成性AI经历了显著的增长，革新了各个行业。然而，认识到与这项技术相关的限制和伦理挑战是至关重要的。通过认识到这些问题并采取适当的措施，我们可以充分利用生成性AI的好处，同时防范潜在的危害。
关于生成性人工智能（AI）的常见问题
The source of the article is from the blog myshopsguide.com