AI技术已经在大众不了解的情况下迅速发展，在前几年，我们还戏称为人工智障的人工智能，在生成式AI技术(Generative Artificial Intelligence)、AI-XR技术、知识图谱和复合人工智能、软件编码等许多方面实现突破，这些都为商业化提供了有力的基础。

商业化将会大量促进人工智能的市场规模，在2022年达到620亿美元。其中生成式AI将是重要的突破口。

国外一家优质咨询公司Gartner在2022 年主要趋势列表中提到了 Generative AI，并强调企业可以通过两种方式使用这种创新型技术：

与业务部门一起增强当前的创新工作流程 ：开发自动化以帮助人类更好地执行创造性任务。例如，游戏设计师可以利用生成式 AI 来创建地下城，突出他们喜欢和不喜欢的内容，比如“有点像这样”或“不太像那样”。

充当业务流程的重要部分 ：生成式 AI 可以在几乎没有人为参与的情况下生产无数的创意作品。它只需要设置上下文，结果将独立生成。

生成式AI的应用场景

NFT已经是元宇宙目前最有商业活力的产品了，生成式AI可以使用 GAN 来生成基于机器的艺术图像。

Art AI就是展示 AI 生成的绘画的一个例子。它发布了一个将文本转换为艺术产品的工具，并帮助创作者在 NFT 上出售他们的艺术作品。另一方面， Metascapes组合图像可以生成新照片，它使用了两种学习模型，并且随着模型的训练，每次输出结果都变得更好。这些艺术品都会放在网上出售。

图例AI生成的艺术作品

还有我们一直觉得很有意思的一个产品，就是视频复原。例如从 64 x 64 输入到 1024 x 1024 输出的女性摄影。这个过程有助于恢复旧图像和老电影，并将它们升级到 4K 等画质。也可以将黑白电影转换为彩色。

当然，目前的生成式AI也有很多问题：

1. 难以控制：某些生成型人工智能模型（例如GAN）不稳定且难以控制其行为，有时无法产生预期的输出，并且很难弄清原因。

2. 假想像：生成式人工智能算法仍然需要大量的训练数据来执行任务。GAN不能创造全新的事物。他们只会以新的方式结合自己的知识。

3.安全性：恶意行为者可以将Generative人工智能用于欺诈目的，例如骗人，欺诈活动以及创建虚假垃圾邮件。

以下这位女性是真人吗？

答案是No，这是由人工智能合成的。已经无法通过视觉感知到了。随着生成式AI的发展，眼见为实这个成语将成为一个错误的概念