多快好省的生成式AI何时进入规模化商用

近日，一位国外游戏设计师的AI作品《太空歌剧院》在美国科罗拉多州博览会艺术比赛中夺得了数字类别的一等奖，这一结果引起了广泛的关注和热议。不少传统艺术家对此提出质疑，关于AI作画是否属于作弊、人类艺术是否逐渐消亡的讨论在网络中持续发酵。

随着科技的进步，AI技术日益成熟，其中生成式AI作为新兴技术备受瞩目。根据Gartner发布的技术成熟度曲线显示，生成式AI等技术在经过两年的萌芽后，已迅速步入期望膨胀阶段。而根据MIT科技评论和Gartner的评选，生成式AI更是被公认为全球突破性技术之一。

那么，何为生成式AI呢？简单来说，生成式AI是一种可以从现有文本、音频文件或图像等创建新内容的技术。它能够学习并生成全新、原创且逼真的作品，保留与训练数据相似的特征。这种技术的潜力巨大，不仅可以加快从医学到产品创造等领域的研发周期，还能为企业创新工作流程提供助力。

企业可以采用两种方式运用生成式AI。可以与业务部门合作，增强当前的创新流程，开发自动化工具以辅助人类完成创造性任务。游戏设计师便可以利用生成式AI来创建地下城，突出其创意构思。生成式AI也可以作为业务流程的核心部分，自主生产无数的创意作品，只需设置相关上下文即可。

生成式AI的关键技术包括生成式对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）。其中，GAN广泛应用于图像处理，通过生成器和判别器的对抗训练，生成更加逼真的图像。而VAE则更多用于信息压缩，通过编码器和解码器的组合，优化数据的表示和重建。

生成式AI的巨大潜力正逐渐显现。IDC报告预测，到2025年，全球AI市场规模将达到2218.7亿美元。在中国，这一技术也受到了广泛的关注和应用。以生成式AI和组合式AI为代表的新兴技术被认为是推动中国数字商业发展的关键力量。

在各行各业中，生成式AI有着广泛的应用场景。在工业设计领域，企业可以利用生成式AI设计出满足各种限制条件的方案。在媒体内容生成方面，生成式AI可以处理并生成各种类型的媒体数据，包括图片、音频、视频等。它还可以用于增强式编程，辅助程序员完成复杂的编码工作。数字人、虚拟偶像等也是生成式AI的应用方向之一，通过大模型实时生成并融合呈现各种形式的数据。

除此之外，生成式AI还为企业数据使用提供了新的可能性。在真实数据的基础上，生成式AI可以制作合成的数据，保留数据价值的同时隐藏涉及数据安全的隐私部分。这一技术的应用将为企业带来革命性的变革，推动各行各业的创新发展。随着技术的不断发展，合成数据已展现出其巨大潜力，成为提高数据资源丰富度的重要工具。合成数据在国际上已被广泛运用于辅助AI训练，特别是在为工业机器人和自动驾驶车辆设计训练场景方面，成果显著。国内商业公司如支付宝，已采用实物建模与渲染技术，推出3D合成方案，有效降低了模型训练中的数据成本，并避免了人工标注数据可能带来的误差。

Unity总裁约翰·里奇蒂洛坚信，合成数据能够精确无误地训练人工智能算法。与真实世界数据强化过程相比，合成数据几乎能即刻完成复杂的训练过程，这在过去需要耗费数日甚至数月的时间。

在Gartner研究总监闫斌眼中，合成数据未来的应用前景十分广阔。相较于全球市场，国内的合成数据厂商尚少，机会更多。合成数据不仅能实现不同企业间数据的汇集，还可应用于第三方分析、厂商选型、测试以及云应用等。更重要的是，在脱敏和合规的基础上，合成数据能够帮助实现数据的变现，同时最大限度地保留其原有价值。

尽管前景光明，合成数据仍面临一些挑战。生成式AI和合成数据虽然被看作人工智能2.0的潜力股，但在大规模商用之前，仍需在逻辑与安全性方面取得突破。

专家们指出，全面应用合成数据集前，必须充分研究其与真实数据集的差异，避免应用合成数据集带来的偏差。目前，合成数据技术的“非自然数据”问题也引起了关注。由于经典统计学侧重于数据中蕴含的相关性，而忽视因果性，可能会生成不合逻辑的数据。这些“非自然数据”对智能算法的鲁棒性和可靠性将产生何种影响，仍是未知数。

合成数据的安全性问题也不容忽视。包括生成对抗网络等模型的稳定性问题、对原始训练样本的记忆可能导致的隐私泄露等风险。合成数据在实际应用中仍存在模拟场景不足的问题，对于人脸检测、物体识别等任务也不一定适用。对于低成本实现动态场景模拟等技术难点还需进一步攻克。

虽然合成数据在人工智能领域的应用前景广阔，但仍需在多个方面取得突破，才能更好地发挥其潜力。