过去十年，人工智能技术取得了多项重大进步。现在，几乎所有你能想到的计算机应用程序都有人工智能。生成式人工智能是人工智能领域的最新成员之一，它已经席卷了整个市场。
当前的生成式人工智能算法在生成逼真的图像和视频、创作音乐以及编写类似人类的文本方面显示出巨大的潜力。随着人工智能技术的进步，它最终将开始渗透到工作场所，专家预测人工智能可能很快就会在创意领域比人类专业人士更好地编写、编码和设计。 [1]
对人工智能技术的大量投资将推动其能力的进步，并促进生成式人工智能技术在创意领域的扩散，这可能会影响其用户。这就引出了一个问题；生成式人工智能应用会取代人类创造力吗？或者它只是一个像其他工具一样的工具？
什么是生成式人工智能？
生成式 AI 是一种机器学习应用程序，由监督和半监督 ML 算法组成，使其能够根据训练数据中观察到的模式和趋势生成新内容。
与专注于识别模式并根据现有数据进行预测的传统人工智能不同，生成式人工智能可以更进一步，生成视频、文本和图像等各种输出。
这使其成为寻求以更具成本效益的方式提高客户参与能力的企业的宝贵资产。
生成式人工智能最流行的形式之一是生成对抗网络（GAN）。 GAN 是一种机器学习框架，它让两个神经网络相互竞争，生成可以替代人类生成数据的新合成数据。
GAN 由两个主要部分组成，生成器和判别器。生成器“创建”新数据，而鉴别器则尝试反驳数据的有效性。本质上，生成器试图创建可以欺骗鉴别器的数据。当在模型中同时使用时，这些系统可以创建高度逼真的媒体，可以作为人类创建的内容。
生成式人工智能的实际应用
生成式人工智能有潜力成为创意领域的游戏规则改变者。它创造新的、独特的视觉和文本内容的能力使其成为创意领域的宝贵资产。而且，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的创意专业人士正在寻找将其融入到工作中的方法。以下是创意人员使用生成式人工智能的一些方法。
摄影和摄像
不久前，摄影师和摄像师必须手动找到最佳的拍摄角度、灯光设置和特效。现在，该领域的许多专业人士正在利用生成式人工智能功能来设置最佳的相机和照明条件以进行拍摄并无缝编辑他们的作品。
音乐制作
想象一下，无需发挥您的创造力，就能随心所欲地创作出新颖独特的音乐。嗯，生成式人工智能可以使这成为可能。许多音乐制作人使用这项技术来生成新的旋律、和弦进行和鼓模式。除了让他们的工作变得更轻松之外，利用人工智能功能还可以让他们更精确、更高效地探索新的音乐形式并尝试新的声音。
写作
根据 SEMrush 调查，12% 的公司已经在使用人工智能来编写内容。 [2] 这一趋势的主要原因是缺乏能够就对企业营销策略至关重要的主题撰写知识渊博且富有洞察力的内容的人类作家。
该领域的一些创意人员，如记者和创意作家，也受益于产生新的、独特的想法、摘要、标题甚至整个场景的能力。因此，作家现在可以在很短的时间内生成更具吸引力的内容。
时尚设计
时尚业是一个竞争激烈的行业。为了保持竞争力，时装设计师必须不断发展自己的风格，以跟上新兴趋势，甚至创造新趋势。时装设计师找到了一种方法来实现这一目标，并通过使用生成式人工智能应用程序来创建独特的设计、图案甚至整个服装，从而使他们的工作变得更加轻松。
将生成模型纳入时尚和设计领域可能会对行业产生积极影响，因为出现了更独特和突破边界的设计，否则这些设计是不可能手动实现的。
视觉艺术
生成式人工智能将为无缝创建、编辑和增强图像和视频提供新的机会，从而彻底改变视觉艺术世界。艺术家、摄影师和图形设计师可以使用生成式 AI 模型以有趣且独特的方式创建新图像或修改现有图像。
以OpenAI的DALL-E为例。这种最先进的语言模型可以根据文本描述生成高质量、独特的图像。 [3] 视觉艺术领域的许多创意人员已经在使用该模型生成新图像并以手动很难甚至不可能实现的方式修改现有图像。
过去十年，人工智能技术取得了多项重大进步。现在，几乎所有你能想到的计算机应用程序都有人工智能。生成式人工智能是人工智能领域的最新成员之一，它已经席卷了整个市场。
当前的生成式人工智能算法在生成逼真的图像和视频、创作音乐以及编写类似人类的文本方面显示出巨大的潜力。随着人工智能技术的进步，它最终将开始渗透到工作场所，专家预测人工智能可能很快就会在创意领域比人类专业人士更好地编写、编码和设计。 [1]
对人工智能技术的大量投资将推动其能力的进步，并促进生成式人工智能技术在创意领域的扩散，这可能会影响其用户。这就引出了一个问题；生成式人工智能应用会取代人类创造力吗？或者它只是一个像其他工具一样的工具？请仔细阅读，找出答案！
什么是生成式人工智能？
生成式 AI 是一种机器学习应用程序，由监督和半监督 ML 算法组成，使其能够根据训练数据中观察到的模式和趋势生成新内容。
与专注于识别模式并根据现有数据进行预测的传统人工智能不同，生成式人工智能可以更进一步，生成视频、文本和图像等各种输出。
这使其成为寻求以更具成本效益的方式提高客户参与能力的企业的宝贵资产。
生成式人工智能最流行的形式之一是生成对抗网络（GAN）。 GAN 是一种机器学习框架，它让两个神经网络相互竞争，生成可以替代人类生成数据的新合成数据。
GAN 由两个主要部分组成，生成器和判别器。生成器“创建”新数据，而鉴别器则尝试反驳数据的有效性。本质上，生成器试图创建可以欺骗鉴别器的数据。当在模型中同时使用时，这些系统可以创建高度逼真的媒体，可以作为人类创建的内容。
生成式人工智能的实际应用
生成式人工智能有潜力成为创意领域的游戏规则改变者。它创造新的、独特的视觉和文本内容的能力使其成为创意领域的宝贵资产。而且，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的创意专业人士正在寻找将其融入到工作中的方法。以下是创意人员使用生成式人工智能的一些方法。
摄影和摄像
不久前，摄影师和摄像师必须手动找到最佳的拍摄角度、灯光设置和特效。现在，该领域的许多专业人士正在利用生成式人工智能功能来设置最佳的相机和照明条件以进行拍摄并无缝编辑他们的作品。
音乐制作
想象一下，无需发挥您的创造力，就能随心所欲地创作出新颖独特的音乐。嗯，生成式人工智能可以使这成为可能。许多音乐制作人使用这项技术来生成新的旋律、和弦进行和鼓模式。除了让他们的工作变得更轻松之外，利用人工智能功能还可以让他们更精确、更高效地探索新的音乐形式并尝试新的声音。
写作
根据 SEMrush 调查，12% 的公司已经在使用人工智能来编写内容。 [2] 这一趋势的主要原因是缺乏能够就对企业营销策略至关重要的主题撰写知识渊博且富有洞察力的内容的人类作家。
该领域的一些创意人员，如记者和创意作家，也受益于产生新的、独特的想法、摘要、标题甚至整个场景的能力。因此，作家现在可以在很短的时间内生成更具吸引力的内容。
时尚设计
时尚业是一个竞争激烈的行业。为了保持竞争力，时装设计师必须不断发展自己的风格，以跟上新兴趋势，甚至创造新趋势。时装设计师找到了一种方法来实现这一目标，并通过使用生成式人工智能应用程序来创建独特的设计、图案甚至整个服装，从而使他们的工作变得更加轻松。
将生成模型纳入时尚和设计领域可能会对行业产生积极影响，因为出现了更独特和突破边界的设计，否则这些设计是不可能手动实现的。
视觉艺术
生成式人工智能将为无缝创建、编辑和增强图像和视频提供新的机会，从而彻底改变视觉艺术世界。艺术家、摄影师和图形设计师可以使用生成式 AI 模型以有趣且独特的方式创建新图像或修改现有图像。
以OpenAI的DALL-E为例。这种最先进的语言模型可以根据文本描述生成高质量、独特的图像。 [3] 视觉艺术领域的许多创意人员已经在使用该模型生成新图像并以手动很难甚至不可能实现的方式修改现有图像。
生成式人工智能与人类创造力
生成式人工智能是一种强大的工具，可以创建独特且引人注目的内容。然而，尽管人工智能有许多好处和潜在的用例，但它无法取代人类的创造力。它只能通过从以前的作品中创造艺术来复制创造力。以下是人工智能无法取代人类创造力的六个原因。
生成式人工智能的好坏取决于它所训练的数据
生成式人工智能算法在创造独特的艺术形式方面非常有效。然而，他们只能根据他们的训练数据来生成这些内容。与人类不同，人工智能无法真正理解或解释数据背后的含义。相反，它根据训练期间学到的统计模式生成输出。简而言之，人工智能无法像人类一样理解世界，因此它无法生成反映人类思想或情感的内容。
人工智能不具备与人类相同水平的自发性和直觉
创意过程涉及提出新想法。尽管人工智能可以生成独特的内容，但这些内容很大程度上基于预先存在的作品的变体，特别是在训练过程中编程到其中的作品。
此外，与人类不同，人工智能无法“跳出框框思考”。它将始终限制在其训练数据的范围内。为了赶上人类的创造力，人工智能必须想出新的想法和想法——这是它根本无法实现的。
AI缺乏情商
人类与人工智能的区别在于他们理解情感并将其融入创作过程的能力。结果往往是引人注目的艺术作品，它们不仅传达了预期的信息，而且还向观众“说话”。
尽管人工智能在创造引人入胜的内容方面非常接近人类的创造力，但它缺乏情商，因此无法完全理解其创作的情感影响。结果是内容还过得去，看起来像是人类创造的，但有一个主要限制——它并没有真正吸引观众的情感。
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