墨西哥创业团队凭借AI球衣设计，与阿迪达斯达成合作，AI设计引爆商业机遇。

近期，一种被称为”生成式人工智能“的技术引起了广泛关注，其卓越的文本生成能力和图像处理功能令人印象深刻，同时也引发了人们对于其潜在风险的担忧。这种新兴科技能够高效地模仿人类的创作过程，为我们提供前所未有的便捷，但也因此带来了一系列挑战。

生成式人工智能涵盖了多种形式，包括文本生成、图像生成、音频生成以及视频生成等，目前已广泛应用于艺术创作、内容生成、产品设计等领域。2016年，研究人员首次提出了”生成式对抗网络”的概念，自此，生成式人工智能领域迎来了蓬勃发展，各种创新应用层出不穷。

值得一提的是，2023年，开源的扩散模型Stable Diffusion等AI绘图工具的出现，进一步降低了AI技术的应用门槛，使得更多人能够体验到人工智能的强大功能。例如，一项研究显示，通过利用生成式人工智能技术，可以将原本需要耗费超过100小时才能完成的设计任务缩短至数小时内。

人工智能创造者Someone Somewhere

然而，人工智能技术在带来便利的同时，也引发了一些伦理问题。例如，如果缺乏适当的监管，这项技术可能会被滥用。有研究表明，利用现有的大约3000个提示词和开源模型，理论上可以生成高达15000张图片。如果我们能够更加深入地了解这项技术，或许就能找到有效的方法来应对潜在的风险。

2023年6月21日，欧盟发布了关于”生成式人工智能”相关行为的指导方针，旨在规范人工智能技术在各个领域的应用。这些指导方针涵盖了数据隐私、版权保护等多个方面，旨在确保人工智能技术的可持续发展。与此同时，有关方面也正在积极制定更加完善的法律法规，以应对人工智能所带来的新型挑战。一个重要的共识是，我们既要拥抱人工智能带来的机遇，也要积极应对其潜在的风险。

人工智能技术的发展无疑为”生成式人工智能”的内容创作和商业应用带来了新的可能性。然而，值得注意的是，目前该技术仍然处于发展阶段，仍存在诸多挑战。例如，在图像生成领域，大约有10%的内容涉及到种族歧视，甚至更高比例的内容包含对性、暴力或其他敏感话题的描绘。这意味着生成式人工智能在内容安全和伦理道德方面仍有很大的提升空间。因此，我们需要认真思考如何平衡技术创新与社会责任之间的关系。

谈到内容审核方面，”生成式人工智能”仍然面临着诸多技术难题。当前的技术手段很难准确识别出图像中的细微之处，也很难完全杜绝违规内容的出现。尽管如此，在技术不断进步的背景下，我们有理由相信，未来的内容审核技术将会更加成熟和高效。

以Nimble为例，这家公司专注于通过人工智能技术优化营销流程，帮助品牌更好地触达目标受众。Nimble的首席执行官表示，人工智能技术能够将原本需要耗费大量时间的营销任务缩短至30分钟内完成。

一项针对170家媒体机构的研究表明，”生成式人工智能”能够显著提升新闻报道的效率，并有效降低人力成本。这项技术不仅可以应用于新闻内容的创作，还可以应用于信息核实、数据分析以及用户互动等环节。这无疑将极大地拓展新闻传播的边界，并为媒体行业带来更多可能性。

“生成式人工智能”所面临的一个挑战是：如何在提高效率的同时，确保技术的安全可靠。在当前阶段，我们需要不断探索和完善相关的技术标准，以规范人工智能的应用，防范潜在的风险。我们需要在拥抱技术创新与坚守伦理底线之间找到平衡。