IGAIS副会长杨璧彰谈生成式人工智能

原标题：IGAIS副会长杨璧彰谈生成式人工智能

生成式人工智能是一种利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。它使用机器学习算法在大型数据集上进行训练，并生成与训练数据相似的新内容。生成式人工智能有许多应用场景，如创造艺术、音乐、视频、文本、药物等。国际生成式人工智能学会（International Generative Artificial Intelligence Society，简称IGAIS）是一个致力于促进生成式人工智能研究、教育和应用的国际性非营利组织，成立于2021年，总部设在美国硅谷，目前已经在全球多个国家和地区设立了分会。近日，我们有幸采访了IGAIS香港分会副会长、奇魂AI创始人兼CEO杨璧彰先生，他与我们分享了他对生成式人工智能的看法和经验，以及他所领导的奇魂AI在这一领域的探索和实践。

以下是杨璧彰副会长的分享：

生成式人工智能的核心技术之一是生成对抗网络（GANs），它是一种深度学习模型，使用两个神经网络相互对抗，一个生成器负责生成新数据，一个判别器负责区分真实数据和生成数据。生成对抗网络可以生成逼真的人脸、风景、动画等图像。

生成式人工智能的优点在于他可以创造新内容，增加创意和想象力。生成式人工智能可以从现有的文本、音频、图像等数据中学习模式和特征，并生成与训练数据相似但不完全相同的新数据。这样可以拓展人类的视野和思维，激发更多的灵感和创新。同时，生成式人工智能可以提高效率和生产力，节省时间和成本。生成式人工智能可以自动化一些复杂或耗时的任务，如编写代码、制作视频、设计图形等。这样可以减少人力和资源的投入，提高工作的速度和质量，降低错误和风险。

生成式人工智能也能提高生成内容的质量，使其更符合人类的期望和需求。生成式人工智能可以通过不断地训练和优化，生成更逼真、更精细、更个性化的内容，如修复照片、增强音频、定制字幕等。这样可以满足不同场景和用户的需求，提升用户体验和满意度。

最重要的是，生成式人工智能落地实现新的应用和用途，为各个领域打开新的可能性。生成式人工智能可以通过结合不同类型或来源的数据，生成具有新特性或功能的内容，如合成药物、发明材料、创作艺术等。这样可以拓展人类的知识和技能，推动科技和文化的发展。

与此同时，生成式人工智能也伴随着以下风险，首先生成式人工智能难以控制：生成式人工智能模型，尤其是生成对抗网络（GAN），往往不稳定且难以控制其行为，有时无法产生预期的输出，并且很难弄清原因。这可能导致生成的内容质量不高，或者出现异常或错误。

其次，假想像：生成式人工智能模型仍然需要大量的训练数据来执行任务。GAN不能创造全新的事物。它们只会以新的方式结合自己的知识。这可能导致生成的内容缺乏创新性或多样性，或者与现实不符。

第三，安全性：恶意行为者可以将生成式人工智能用于欺诈目的，例如制造虚假信息、伪造身份、欺骗他人等。这可能对个人和社会造成严重的危害和影响。

最后也是最重要的就是伦理性：生成式人工智能模型的决策过程不可解释，这可能导致AI模型在人类不知情的情况下产生不合理或不道德的偏见，进而产生不准确或具歧视性的输出。这可能违反人类的价值观和道德准则。

通过与杨璧彰副会长的交流，我们深刻地感受到了生成式人工智能的魅力和前景，也对他和奇魂AI在这一领域的成就和贡献表示敬佩和赞赏。我们相信，在他的带领下，IGAIS香港分会将为推动生成式人工智能在香港地区乃至全球范围内的发展和交流做出更多的努力和贡献，为促进中国与世界在生成式人工智能领域的合作与交流搭建桥梁。同时，我们也期待着生成式人工智能能够在各个行业和领域发挥更大的作用和价值，为人类社会带来更多的便利和福祉。