生成式人工智能是人工智能的一个子集，它使用机器学习技术来创建新的内容或数据，从文本、图像到音乐。 它通过生成对抗网络 (GAN) 或变分自动编码器 (VAE) 等复杂模型进行工作，并在广泛的数据集上进行训练以学习底层模式和规则。
优点
- 效率和可扩展性： 生成式人工智能可以大规模高效地创建内容，并使内容创建过程自动化。
- 个性化内容： 它可以根据特定的用户偏好调整生成的内容，以获得更加个性化的体验。
- 数据增强： 它通过生成用于训练其他模型的合成样本来帮助处理数据有限的情况。
- 设计与艺术的创新： 人工智能工具可以创造出促进创新的新颖设计，开辟新的创意途径。
缺点
- 输出质量： 确保人工智能生成内容的质量是一项挑战，因为模型可以从训练数据中重现偏差或错误。
- 缺乏创造力： 人工智能模型并不具有真正的创造力，只能根据它们所学到的知识进行生产。
- 道德和隐私问题： 生成式人工智能可能会被不道德地使用，例如制造深度伪造品、伪造身份或传播错误信息，并且还可能侵犯隐私。
尽管存在这些挑战，遵循负责任的人工智能原则可以帮助以道德和负责任的方式挖掘生成式人工智能的潜力。
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https://techlearningupdates.com/understanding-generative-ais-pros-and-cons/
