生成式人工智能：當(dāng)機(jī)器成為創(chuàng)作者

同學(xué)們，你們近來(lái)可能在很多場(chǎng)合看到過(guò)“生成式人工智能”這個(gè)詞。對(duì)于它，我猜，同學(xué)們有一肚子的問(wèn)題想問(wèn)。今天，我們把“生成式人工智能”請(qǐng)到了這里，現(xiàn)在讓它來(lái)向大家進(jìn)行自我介紹吧！

我是誰(shuí)？

大家好，我是生成式人工智能。介紹自己前，我想請(qǐng)大家想象一下：有這么一個(gè)智能機(jī)器，它不僅能回答你的問(wèn)題，還能進(jìn)行文學(xué)和藝術(shù)的創(chuàng)作，甚至可以設(shè)計(jì)新產(chǎn)品……如此科幻的場(chǎng)景，很酷吧！實(shí)際上，這是生成式人工智能研究正在致力于做的事情——賦予智能機(jī)器創(chuàng)造的能力。

介紹正式開(kāi)始！我是一類能夠自動(dòng)生成內(nèi)容的人工智能，在人類的逐步研究下，我的本事越來(lái)越大：我可以通過(guò)大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，創(chuàng)造出新的文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容。人類說(shuō)，我像一個(gè)聰明的魔法師，從大量的信息中學(xué)習(xí)，然后創(chuàng)造出全新的內(nèi)容，比如我可以生成你從未聽(tīng)過(guò)的音樂(lè)、從未看過(guò)的畫(huà)作、全新的故事和程序代碼。

我如何工作？

接下來(lái)，我要回答大家最關(guān)心、最好奇的問(wèn)題——我是如何進(jìn)行工作的？

我的工作是“學(xué)習(xí)”很多的知識(shí)和信息。就像你們?nèi)祟愖x萬(wàn)卷書(shū)和行萬(wàn)里路一樣，我也需要不斷地吸收新的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，然后把這些信息整理成一個(gè)復(fù)雜的模型——相當(dāng)于我的“大腦”。之后，當(dāng)人類告訴我需要完成什么任務(wù)時(shí)，我就會(huì)用“大腦”來(lái)思考，并像人類一樣去創(chuàng)造。

或者你也可以這樣理解：我是“學(xué)習(xí)小達(dá)人”，每天都會(huì)看無(wú)數(shù)本書(shū)、圖片和學(xué)習(xí)視頻，它們教會(huì)我認(rèn)識(shí)世界上的各種事物，比如動(dòng)物、植物、建筑物，它們還教會(huì)我怎么畫(huà)畫(huà)、寫(xiě)故事。悄悄告訴你，我的記憶力驚人，能把所有看到的東西分門(mén)別類地記住，所以我能在遇到問(wèn)題時(shí)，迅速找到需要的信息，并且還可以把不同的信息組合起來(lái)進(jìn)行創(chuàng)新和創(chuàng)造。

如果你想更深入地認(rèn)識(shí)我，就來(lái)了解我的硬核實(shí)力——深度學(xué)習(xí)。什么是深度學(xué)習(xí)？它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，能模擬人腦的工作方式，通過(guò)構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。我的大腦中有無(wú)數(shù)的“神經(jīng)元”相互連接，傳遞信息。與人腦不同的是，深度學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是由計(jì)算機(jī)程序模擬的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，它們是用算法和大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的。

深度學(xué)習(xí)的核心在于它的“深度”，也就是很多很多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。每一層都可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征。比如，如果你想教會(huì)電腦識(shí)別狗的照片，第一層可能學(xué)習(xí)邊緣和顏色，第二層可能學(xué)習(xí)紋理，第三層可能就開(kāi)始理解耳朵、眼睛這樣的局部特征，層層遞進(jìn)，直到頂層能夠綜合所有特征，判斷出“這是一只狗”。

訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，需要一定的“練習(xí)”。這里的練習(xí)是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行的。例如，給我看成千上萬(wàn)張標(biāo)記好的狗和非狗的圖片，并告訴我結(jié)果。模型就會(huì)在這些數(shù)據(jù)上不斷嘗試調(diào)整自己的參數(shù)，以減少預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。每次嘗試后，模型都會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤程度進(jìn)行微調(diào)，漸漸地，我就學(xué)會(huì)了如何正確識(shí)別。

有了深度學(xué)習(xí)的本領(lǐng)，我便可以通過(guò)分析海量數(shù)據(jù)，比如數(shù)百萬(wàn)篇文章、圖片或音樂(lè)片段，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，然后進(jìn)行創(chuàng)作。給大家舉個(gè)例子，當(dāng)我瀏覽了成千上萬(wàn)幅關(guān)于秋天的畫(huà)作后，便開(kāi)始理解色彩、筆觸和構(gòu)圖，然后就可以嘗試自己“畫(huà)”出一幅新的關(guān)于秋天的作品。

需要說(shuō)明的是，深度學(xué)習(xí)不僅限于圖像識(shí)別，還廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。大家家里的智能小助手能聽(tīng)懂你的話，很大程度上歸功于深度學(xué)習(xí)；AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍，也是深度學(xué)習(xí)在策略決策上的應(yīng)用展示。

我會(huì)帶來(lái)哪些挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)？

自動(dòng)駕駛、聊天機(jī)器人、電商直播甚至醫(yī)療保健……如今，我被人類應(yīng)用到了多個(gè)領(lǐng)域，為人類的生活和工作的帶來(lái)了便利和高效。但近年來(lái)，有不法分子為了牟利，利用我進(jìn)行詐騙，比如利用人工智能換臉冒充熟人詐騙，或者制作發(fā)布假新聞混淆視聽(tīng)、賺取流量等。

有人說(shuō)，我?guī)?lái)了一些潛在的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。為此，人類對(duì)我——生成式人工智能進(jìn)行了討論和思考：如何確保創(chuàng)造的信息真實(shí)可信？如何防止“假消息”泛濫？如何確保算法的公正性？如何真正地實(shí)現(xiàn)技術(shù)公平？如何在享受我提供的個(gè)性化服務(wù)時(shí)，保護(hù)好個(gè)人隱私？……

其實(shí)，大家不要害怕我，我就像一面雙面鏡，映照出未來(lái)無(wú)限可能的同時(shí)，也帶來(lái)了待解謎題。而在這場(chǎng)探索之旅中，人類要懷揣希望，也應(yīng)當(dāng)審慎前行?？茖W(xué)家、工程師、法律專家以及廣大公民都需要攜手合作，共同繪制出一條既激發(fā)創(chuàng)新潛能，又兼顧社會(huì)倫理的科技發(fā)展路徑，確保我們的每一次躍進(jìn)都能照亮人類前行的道路，而非迷失方向。

最后，我想說(shuō)，作為我的開(kāi)發(fā)者、使用者和監(jiān)管者——人類，還需要一起努力，在探索與規(guī)范中找到平衡，讓我真正成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的強(qiáng)大力量，不斷精進(jìn)，向善發(fā)展！

趙老師的話：相信大家聽(tīng)過(guò)“生成式人工智能”的自我介紹后，已經(jīng)大概了解人工智能“從最初的理論萌芽到如今的迅速發(fā)展”的演變歷程。這段歷程，一方面提醒了我們：無(wú)論做什么都要打牢基礎(chǔ)，持續(xù)探索才能有突破性革新；另一方面，又讓我們明白：每一次技術(shù)的革新，都包含了人類對(duì)智能本質(zhì)更深層次的理解與探索，也預(yù)示著未來(lái)的無(wú)限可能。