生成式（人工智能）与我们所熟知的AI有何不同？文章将带领我们深入探讨！我们首先回顾传统AI。传统AI以更智能的方式执行指定任务，通过大量数据集进行图像识别，并基于数据做出决策或预测。其主要应用包括在流媒体平台上为用户推荐电影、客服聊天机器人以及信用卡欺诈预测/保护等。2020年初，由Transformer驱动的深度神经网络取得了重大进展，为生成式AI平台奠定了基础，其中包括ChatGPT、BingChat、Bard、LLaMA和DALL-E。这些独特的技术不仅能够通过训练时输入的数据进行学习，还能够额外生成与训练集相似的新数据。这种生成能力使其脱颖而出。就像《福布斯》最近的一篇文章所阐释的那样：生成式AI就像一个充满想象力的朋友，能够生成原创的创意内容。生成式AI能够以多种形式输出内容，包括文本、图像、音频甚至计算代码。如今，生成式AI已广泛应用于各行各业，包括艺术、写作、软件开发、产品设计、医疗保健、金融、游戏、市场营销以及时尚等领域。根据麦肯锡的预测，生成式AI能够在经过分析的63种应用中增加2.6万亿到4.4万亿美元的年收入，而英国2021年的GDP总额仅为3.1万亿美元。如果我们将生成式AI嵌入到当前正在运行的其他任务软件中，这一估值预计将会翻倍。生成式AI技术的应用具有无限可能性。事实上，许多大型企业已经认可这些应用并开始投入使用。智能制造方面，根据德勤的数据，86%的制造商认为智能工厂将在未来两年内成为推动竞争的主要因素。目前，已有超过150亿台互联互通的物联网设备，到2030年，该数量预计将达到290亿台，是目前的两倍。大型机器正在利用大数据改变工业市场，通过复杂的生成式AI工作负载来管理快速增长的传感器数据。美光不仅提供关键的生成式AI内存和存储解决方案，还将AI应用于公司内部的制造流程。硅制造流程非常复杂，需要耗时数月，涉及约1,500道工序。美光将前沿AI技术应用于制造流程的全部工序，显著提高了准确性和生产效率。这样做不仅能提高产量、良率与质量、提供更安全的工作环境、改善效率，还能助力公司推进可持续发展。汽车方面，生成式AI正在通过加速原型设计改变汽车行业。设计人员只需绘制简单的草图，系统就能生成详细的三维模型。这些模型通过整合外部市场趋势、空气动力学效率数据、碰撞和人体工程学模拟结果，与新兴风格进行迭代。生成式AI还能够为推出安全的自动驾驶汽车奠定基础，在推动技术发展的同时保障安全性。由于生成式AI能够生成图像和视频来构建真实场景，自动驾驶汽车就能在可控的环境中学习并适应不同场景，从而降低现场测试成本，使自动驾驶汽车决策模型的训练算法更加直观。在生产方面，生成式AI能够优化物料分配，减少浪费，简化封装流程和器件设计，从而减小制造难度，提高成本效益。在科学方面，生成式AI正在对科学研究产生重大影响，改变了包括创意内容、合成数据、创造式工程设计在内的方方面面。根据Gartner的预测：到2025年，超过30%的新型药物和新型材料将通过生成式AI研发，尽管目前这一数字为零。生成式AI在制药行业的应用前景十分广阔，有助于减少药物研发的成本和时间。麦肯锡分析了63个应用案例并进行了预测。在所有垂直行业中，生成式AI在客户运营、市场营销与销售、软件工程与研发领域的影响最为明显。尽管生成式AI在侵犯知识产权、网络犯罪、深度伪造等方面的不当应用备受关注，但该技术的发展机遇依然远远大于挑战。美光云计算高级业务发展经理Eric Booth目前正在博伊西州立大学攻读博士学位，研究如
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