生成式人工智能近年来已成为热门话题，ChatGPT 和 Midjourney 等工具激发了公众的想象力。
这些工具可以制作出令人印象深刻的创意文本格式、翻译语言、编写不同类型的创意内容，甚至创建逼真的图像。
然而，重要的是要记住，生成式人工智能仍在开发中，并且对于它能做什么和不能做什么存在一些常见的误解。
误解一：生成式人工智能是一个真正理解的神奇大脑
生成式人工智能系统擅长模式识别和生成模仿人类创作的内容。 经过大量文本训练的模型可以相当令人信服地“书写”。 但这并不意味着人工智能真正理解它所使用的词语。
与人类不同，它没有生活经验，无法掌握抽象概念、情感或意图。 它是一个强大的模式复制器，而不是一个有感知的存在。
误解二：它将抢走我们所有的工作
对人工智能导致的失业的担忧是可以理解的，尤其是在创意行业。 生成式人工智能无疑会改变某些任务，某些工作可能会被取代。 然而，历史表明新技术通常也会创造新的角色。
关键在于适应。 学习与他人一起工作 生成式人工智能工具可以开辟新的机会 和技能组合，让您处于领先地位。
误解 3：生成式 AI 每次都会生成完美的原创内容
这些模型输入了大量人类生成的数据，包括偏见、不准确和刻板印象。 这可能会溜进他们的输出中。 以图像生成器为例——他们可能很难代表不同的人群或理解请求中的细微差别，就像 Google Gemini 之前是如何做的。
此外，人工智能经常重复利用现有的想法，使得真正的原创内容变得不那么常见。 它是一个强大的工具，但它不能替代人类的创造力和批判性判断。
误解四：生成式人工智能只适合艺术家和作家
虽然创造性用途受到广泛关注，但生成式人工智能在艺术和写作之外也有广泛的应用。
这里有一些例子：
- 客户服务： 由生成式人工智能支持的聊天机器人可以与客户提供更加个性化和响应迅速的交互。
- 教育： 创建定制的学习材料，总结复杂的主题，甚至生成不同的问题样式进行评估。
- 代码生成： 通过建议代码片段甚至创建基本功能来帮助程序员，从而节省时间。
误解 5：所有生成式 AI 模型都是相同的
生成式人工智能模型之间存在很大差异，每个模型都有其优点和缺点。 有些专注于文本，有些专注于图像，甚至还有专门研究音乐或代码的模型。
此外，模型的性能在很大程度上取决于它所接受的训练。 经过医学文章训练的模型不会生成引人入胜的小说。 为任务选择正确的模型至关重要。
潜力巨大但需谨慎
无可否认，生成式人工智能是一种强大的工具，在生活的各个领域具有变革潜力。 它将改变我们的工作和创造方式，而我们甚至还没有开始揭示它可能用途的全部范围。
然而，重要的是要超越流行语并以健康的现实态度来对待这项技术。 了解生成式人工智能的优点和局限性将使我们能够有效地利用它，同时减轻错误信息和失去创意控制等风险。
关键是将生成式人工智能视为一种 合作者，而不是人类聪明才智的替代品。
特色图片来源: 加里基利安/Freepik
