您听说过生成式人工智能吗？如果你最近在互联网上出现过，答案很可能是响亮的 "是"。自 2022 年末 ChatGPT 风靡全球以来，生成式人工智能（或 GenAI）一直是从创意到法律等众多机构的话题中心。但是，由于围绕这项革命性新技术的各种噪音，它很容易被误解。
GenAI 与传统的人工智能有何不同？人工智能本身与机器学习的兴起有关--机器学习是利用计算机建立模型的过程，这些模型可以根据数据预测物价上涨或最有利可图的新品牌。与此同时，GenAI 利用数据创造出全新的东西：图像、文本、代码等等。
为什么每个人都在谈论 GenAI？ 多年来，人工智能 的突破一直在稳步进行，尽管有些是在日常生活的背景下，比如谷歌 DeepMind 在 2020 年预测蛋白质结构，解决了一个长达数十年的难题。这些人工智能成就中的许多都具有重大意义，那么为什么GenAI会引起更大的骚动呢？也许是因为 GenAI 就在我们的指尖，随时可以诉诸我们的感官，而不仅仅是我们的逻辑，这对我们产生了直接而持久的影响。 GenAI生成的内容遍布互联网，这项技术目前正在融入医疗保健、金融、零售和创意领域，后者并非没有争议。但是，随着其他看似不可避免的趋势逐渐消退（见 Web3 和 Metaverse），人们不禁要问，这究竟是另一种类似于 NFT 的流行趋势，还是真的会持续下去。对于 55 岁的专家来说，答案很明确：GenAI 将长期存在。
如果说传统人工智能的历史可以追溯到阿兰-图灵（Alan Turing）在 1950 年发表的开创性论文《模仿游戏》（Imititation Game），那么 GenAI 的历史则要年轻得多；第一个自然语言聊天机器人 ELIZA 是约瑟夫-维曾鲍姆（Joseph Wizenbaum）于 20 世纪 60 年代在麻省理工学院开发的。虽然这些创新在技术上属于 GenAI，但在研究项目的小范围之外，这项技术需要的数据和计算资源太多，根本无法实现。进入 2000 年代后，海量数据和基于数据的决策随之而来；进入 2010 年代后，计算能力的提高与更广泛的可访问性（想想云计算）以及更好的机器学习模型（如 VAE 和 GAN）相碰撞。后者将生成的数据与真实数据反复比对，直到机器无法分辨真假，从而改变了游戏规则。凭借强大的计算能力、海量数据以及能够发现人类无法想象的变量之间关系的模型，完美风暴已经来临。
在公众眼中，真正的突破出现在 2022 年下半年，《MidJourney》、《Dall-E 2》以及《ChatGPT》等工具相继发布。2023 年初，最初的新鲜感过去后，人们开始关注如何利用这些工具改善我们的事业和生活。大多数人的目光立即投向了创意产业，GenAI 在创意产业中被视为一个巨大的机遇，但同时也是一个很大的争议点，美国正在进行的演员和作家罢工就是一个例子。无论好坏，这都将是对人工智能如何融入我们社会的一次重大考验。然而，创造性应用只是 GenAI 能力的一小部分，它还可以用于其他实际用途。例如，GitHub Copilot 可以生成代码，为开发人员节省数百个工时；Aragon 可以通过个人自拍照生成适合 LinkedIn 的头像，让所有人都能更容易地进行职业规划。营销技术行业是迄今为止最热衷于 GenAI 的早期采用者，客户比其他任何行业都更容易接受这项技术，因此有更大的发展和实验空间。 当大多数人还在摸索 GenAI 项目时，我们的市场技术创新团队就开发出了BigQuery 助手等工具，使用户能够使用自己的自然语言（无需SQL知识）来探索数据；我们的 GenAI 驱动的媒体分类管理器可以检测媒体活动分类中的错误，并提出纠正建议，从而实现更准确的媒体报告。
五五预测，在未来几年里，GenAI 将出现在变革管理、产品推荐改进、数据智能和内容制作等领域。它需要良好的执行力。 使用公共模型是一回事，但贵组织将如何整合自己的独特数据和需求，以最大限度地发挥人工智能的潜力？如何安全、合乎道德地完成这项工作？企业需要有明确的计划，并具备微调、及时工程和管理方面的专业知识。为了避免在拥挤的环境中迷失方向，专业知识至关重要。在五十五所，我们努力协调客户需求与各种形式的高效技术，并在整个过程中与客户合作，实现无缝采用。此外，找到适合您需求的 GenAI 解决方案并不意味着盲目 跟风：据 Acumen 估计，到 2032 年，GenAI 市场价值将超过 1100 亿美元。如果您想了解更多有关五十五所如何帮助您集成最符合您需求的 GenAI 应用程序的信息，请填写我们的联系表，了解更多详情。
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