接前文，人工智能模型的兩個主要類型–生成式AI和決策式AI。 決策式AI擅長的是對新的場景進(jìn)行分析、判斷和預(yù)測，主要應(yīng)用在人臉識別、推薦系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)、精準(zhǔn)營銷、機(jī)器人、自動駕駛等； 生成式AI主要擅長自動生成全新內(nèi)容，主流的內(nèi)容形式它基本都能生成，包含文本、圖片、音頻和視頻等。而目前大熱的GPT、DeepSeek也都是生成式AI。 所以這篇詳解一下生成式AI 的原理、主要模型和應(yīng)用場景。 生成式AI 的流程原理
數(shù)據(jù)收集和學(xué)習(xí)生成式 AI 首先需要收集海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是文本、圖像、音頻等各種形式。例如要訓(xùn)練一個生成繪畫的 AI，就需要收集大量的繪畫作品。然后，AI 會像一個勤奮的學(xué)生一樣，仔細(xì) “觀察” 這些數(shù)據(jù)，去發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，比如圖像中顏色是怎么分布的、線條是如何組合的，文本中詞語是怎樣搭配的、句子結(jié)構(gòu)是怎樣的等。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建生成式 AI 會使用一些特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、Transformer 等。以 GAN 為例，它有兩個主要部分，一個是生成器，一個是判別器。生成器負(fù)責(zé)生成新的數(shù)據(jù)，判別器負(fù)責(zé)判斷生成的數(shù)據(jù)是真實(shí)的還是生成的。它們倆就像在玩一個對抗游戲，在不斷對抗的過程中，雙方的能力都不斷提升，生成器生成的數(shù)據(jù)就越來越逼真。 學(xué)習(xí)與調(diào)整參數(shù)在學(xué)習(xí)過程中，AI 會根據(jù)數(shù)據(jù)和設(shè)定的目標(biāo)來不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)。比如在生成文本時，如果生成的句子不符合語法規(guī)則或者語義不通，AI 就會根據(jù)損失函數(shù)計算出的結(jié)果來調(diào)整參數(shù)，讓下次生成的文本更準(zhǔn)確、更合理。這個過程就像我們在學(xué)習(xí)過程中不斷糾正自己的錯誤，讓自己的表現(xiàn)越來越好。 生成新內(nèi)容當(dāng) AI 學(xué)習(xí)到一定程度后，就可以根據(jù)它所學(xué)到的知識和規(guī)律來生成新的內(nèi)容了。它會按照一定的概率分布來從學(xué)習(xí)到的模式中進(jìn)行采樣，從而創(chuàng)造出全新的數(shù)據(jù)。比如生成文本時，它會根據(jù)詞語之間的關(guān)聯(lián)和句子結(jié)構(gòu)的規(guī)律，從它 “記憶” 的詞匯和表達(dá)方式中選擇合適的內(nèi)容來組成新的句子和段落。 生成式AI的核心價值決策式AI聚焦“知識”層面，生成式AI聚焦“邏輯”層面。 決策式AI基于大量數(shù)據(jù)、信息形成的知識總結(jié)和判斷，生成式AI是基于知識、信息和數(shù)據(jù)在邏輯層面生成的新內(nèi)容。所以相較于決策式AI ，生成式AI 的核心價值主要體現(xiàn)在主動創(chuàng)造能力和突破現(xiàn)有模式的潛力上。生成式AI能夠主動創(chuàng)造全新的內(nèi)容（如文章、圖像、代碼），突破人類經(jīng)驗局限，降低 “創(chuàng)新門檻”，激發(fā) “無限可能性”。 生成式AI的底層架構(gòu)我們目前提到的生成式AI 都屬于深度學(xué)習(xí)模型。 深度學(xué)習(xí)是建立在計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和機(jī)器學(xué)習(xí)理論上的科學(xué)，經(jīng)典算法架構(gòu)是DNN架構(gòu)、CNN架構(gòu)，隨著技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了比較著名的Transformer架構(gòu)。
Transformer架構(gòu)是文本生成流域的主流架構(gòu)，也是目前GPT等LLM大語言模型的底層架構(gòu)；
除此之外還有
生成式AI的應(yīng)用場景生成式AI的幾種架構(gòu)，目前可以支持生成文字、圖像、視頻、音頻等等。
生成式 AI 與智能體智能體的本質(zhì)：具備感知、決策、行動能力的自主性系統(tǒng)，能在動態(tài)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。 生成式 AI 與智能體的結(jié)合推動 AI 系統(tǒng)向 “智能 + 創(chuàng)造力” 方向進(jìn)化。 客服智能體核心功能：模擬真人交互，處理客戶咨詢、售后、投訴等服務(wù)。 典型場景： 多渠道客服 電商平臺 7×24 小時在線回復(fù)商品咨詢，如自動推薦商品、解答退換貨流程。 金融機(jī)構(gòu)處理賬戶查詢、貸款申請等問題，支持語音、文字多模態(tài)交互。 智能分流與協(xié)作 根據(jù)問題類型自動轉(zhuǎn)接人工客服，或協(xié)同人類客服完成復(fù)雜任務(wù)。 情感識別與安撫 通過分析客戶情緒（如憤怒、焦慮），調(diào)整回復(fù)策略，提供安撫話術(shù)。 員工智能體核心功能：替代或輔助人類員工完成重復(fù)性、高耗時任務(wù)。 典型場景： 醫(yī)療健康領(lǐng)域 輔助醫(yī)生進(jìn)行病歷錄入、隨訪管理。 自動生成體檢報告、用藥提醒，提升醫(yī)療效率。 制造業(yè) 工廠設(shè)備巡檢與故障預(yù)測，實(shí)時分析傳感器數(shù)據(jù)并生成維護(hù)建議。 生產(chǎn)線質(zhì)量檢測，通過圖像識別自動標(biāo)記缺陷產(chǎn)品。 金融與行政 財務(wù)智能體自動處理發(fā)票審核、報銷流程，減少人工干預(yù)。 行政智能體管理會議安排、差旅預(yù)訂，優(yōu)化資源分配。 創(chuàng)意智能體核心功能：生成文字、圖像、視頻等創(chuàng)意內(nèi)容，輔助創(chuàng)作與決策。 典型場景： 廣告與營銷 根據(jù)品牌調(diào)性生成廣告文案、海報設(shè)計，如自動匹配產(chǎn)品賣點(diǎn)與用戶畫像。 影視與游戲開發(fā) 生成虛擬角色對話、動態(tài)劇情分支，降低開發(fā)成本。 藝術(shù)創(chuàng)作 基于用戶描述生成繪畫、音樂片段，或輔助藝術(shù)家完成靈感構(gòu)思。 教育內(nèi)容生成 自動制作教學(xué)課件、實(shí)驗?zāi)M場景，支持個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計。 數(shù)據(jù)智能體核心功能：自動化處理、分析數(shù)據(jù)，提供決策支持。 典型場景： 跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合 打通醫(yī)療、金融等領(lǐng)域多平臺數(shù)據(jù)。 實(shí)時分析與預(yù)警 監(jiān)測股市波動、輿情趨勢，生成風(fēng)險提示報告。 預(yù)測性維護(hù) 分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測故障概率并生成維護(hù)計劃。 商業(yè)智能 生成銷售趨勢圖表、用戶行為分析報告，輔助企業(yè)制定營銷策略。 代碼智能體核心功能：自動化編寫、調(diào)試代碼，提升開發(fā)效率。 典型場景： 全棧開發(fā)輔助 根據(jù)需求描述生成完整項目框架。 自動遷移代碼語言（如 Python 轉(zhuǎn) Java），適配不同技術(shù)棧。 測試與運(yùn)維 生成單元測試腳本、自動化部署工具。 數(shù)據(jù)分析與可視化 根據(jù)自然語言指令生成 SQL 查詢、數(shù)據(jù)處理腳本。 低代碼開發(fā) 非技術(shù)人員通過對話式交互生成業(yè)務(wù)邏輯代碼，快速驗證產(chǎn)品原型（如初創(chuàng)企業(yè) MVP 構(gòu)建）。 本文由 @思睿 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。 題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。 該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)。 |
