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生成式人工智能入门

一叶知秋2024-05-09 14:50:08AI1

这篇文章里,作者介绍了生成式人工智能,或许可以帮助大家了解这一技术的基本概念、应用场景以及未来发展趋势。

生成式人工智能入门© 由 ZAKER 提供

生成式人工智能(Generative AI)是近年来备受瞩目的技术领域,它利用深度学习和大数据等技术,能够自主生成全新的、具有创新性的内容。本文旨在为读者提供一个生成式人工智能的入门指南,帮助大家了解这一技术的基本概念、应用场景以及未来发展趋势。

一、生成式人工智能的基本概念

生成式人工智能是一种基于机器学习的方法,它通过学习大量数据,能够生成与原始数据相似的全新内容。这种技术可以应用于多个领域,如自然语言处理、图像生成、音频合成等。

与传统的判别式人工智能相比,生成式人工智能更注重于创造和生成,而非简单的分类和识别。

二、生成式人工智能的应用场景

  1. 文本生成:生成式人工智能可以生成各种类型的文本,如新闻报道、小说、诗歌等。这种技术可以大大提高文本创作的效率和质量,为内容创作者提供更多的灵感和选择。
  2. 图像生成:生成式人工智能能够根据用户的描述或输入的关键词,生成符合要求的图像。这种技术在设计、艺术等领域具有广泛的应用前景。
  3. 音频合成:生成式人工智能可以模拟各种声音,生成逼真的语音、音乐等音频内容。这对于语音助手、音乐创作等领域具有重要意义。

三、生成式人工智能的未来发展趋势

  1. 技术创新:随着深度学习、强化学习等技术的不断发展,生成式人工智能的性能将得到进一步提升。未来,我们可以期待更加高效、精准的生成式人工智能模型的出现。
  2. 应用拓展:生成式人工智能将在更多领域得到应用,如虚拟现实、增强现实、自动驾驶等。这些应用将进一步提升生成式人工智能的实用价值和社会影响力。
  3. 伦理挑战:随着生成式人工智能的普及,我们也需要关注其可能带来的伦理挑战。例如,如何确保生成的内容符合道德和法律要求,如何保护原创作品的权益等。

四、生成式人工智能的风险与管理

尽管生成式人工智能带来了许多创新和机遇,但也存在一些潜在的风险和挑战。因此,我们需要在推进生成式人工智能应用的同时,加强风险管理和监管。

首先,对于生成式人工智能生成的内容,我们需要建立有效的审核机制,确保其内容符合法律法规和道德标准。同时,也需要加强对原创作品的保护,防止侵权行为的发生。

其次,我们还需要关注生成式人工智能的滥用问题。例如,一些人可能会利用生成式人工智能生成虚假信息或进行恶意攻击。因此,我们需要加强技术监管和法律制约,防止生成式人工智能被用于非法活动。

最后,我们还需要加强公众对生成式人工智能的认知和了解。通过普及相关知识,提高公众的辨识能力和风险意识,可以更好地应对生成式人工智能带来的挑战和风险。

五、结论

生成式人工智能作为一种新兴的技术领域,具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。然而,我们也需要清醒地认识到其可能带来的风险和挑战。在未来的发展中,我们需要不断创新和完善生成式人工智能技术,加强风险管理和监管,推动其健康、可持续的发展。

总之,生成式人工智能是一个充满机遇和挑战的领域。通过深入了解其基本概念、应用场景以及未来发展趋势,我们可以更好地把握这一技术的发展脉搏,为未来的创新和发展提供有力支持。

本文由 @智控匠心 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

二AI时代,离不开“设计系统架构师”

AI时代,离不开“设计系统架构师”© 由 人人都是产品经理 提供

看到国外有设计师在议论所谓 “AI设计师”,聊的都挺虚的。大家关注这个话题,可能很大程度上是因为 AI 工具的发展给设计师的职业前景带来了很大的不确定性。

当然也有确定的,确定的是未来设计师数量肯定会大幅减少,这个已经在发生了。不确定的是未来留下来还可以继续以“设计师”的头衔来做设计的人会是什么样子的。

01 未来3 年内,设计师的职能分工方式会发生重组

我觉得未来3 年内,设计师的职能分工会跟现在有很大的不同,现在的分工更多的是以专业技能垂直领域来划分的,比如交互设计师、视觉设计师、动效设计师之类的。

大胆推测一下,AI 时代的分工方式我觉得会以最终的交付效果来划分,会分为前台的“业务型设计师”与底层的“设计系统架构师”与两个方向。

业务型设计师将会对最终效果负责,比如增长设计师、运营活动设计师、AI会话设计师等等。你可能会说,那这不是跟产品经理、运营经理的工作重合了吗?

是的,其实现在就有很多重合的地方,AI 技术的发展会让这些重合区域变得更大。最后要么设计师去做产品功能设计、运营活动策划,要么现在的产品经理把设计师做的事情顺到手一起做了。

在这个趋势上,会有一个双方博弈的过程,现在还不是特别明朗。另外一个方向,设计系统架构师这个方向的发展会更快一些。

02 AI时代,懂设计系统且懂技术的设计师会成为稀缺人才

随着AI的发展,理解设计系统且懂前端的设计师会成为稀缺人才,当然对这类人才还有另外一个叫法,那就是会做设计的前端工程师。

要想用 AI 做UI设计,首先得有设计系统。AI技术AI工具需要借助完善的设计系统才能真正大幅提升工作效率。当然,AI 也可以生成设计系统。但性能再好的飞机,也得需要飞行员去驾驶。

每个公司每个产品的设计系统的搭建、完善、维护、迭代,都需要更有经验的设计师来完成。设计系统的落地意味着界面组件的开发和应用,这就需要设计师需要跟前端和客户端开发工程师有比较默契的配合。

所以,一个企业的产品设计和前端开发的 AI 化,离不开“设计系统架构师”。

在视觉设计方面,也是如此。

Stable Diffussion的发展会让canva、创可贴这种设计模板生意发生变化,设计师们对设计素材和设计模板的依赖也会演变成对设计模型的依赖。

这是新的设计生产模式,会带来新的设计工种。比如专职的设计模型训练师,他们也许不会在甲方公司持续坐班,而是会受雇于各种不同的雇主,为他们训练他们所需要的视觉模型。然后交付给甲方公司让他们自己生成自己的图片素材。

这样的既懂AI技术又能驾驭多元设计风格的“SD模型训练师”,其实也是对视觉设计系统工作的一部分。只是国内现在大部分公司并没有为自己建立视觉设计的系统规范与组件。

03 设计系统发展窘境,也许会有突破

现在,国内中大型企业的设计系统都处在一个特别尴尬的处境中。

因为很少有公司可以在 0-1 的过程中特别前瞻性的把设计系统做完善,所以随着业务需求一直迭代,设计系统的建立与维护就成了一个老大难的问题。设计团队和研发团队要投入巨大的工作量才能完成组件化的建设,并且这个项目的收益不好衡量。

所以大部分公司的设计系统目前都不完善。那在这个现状的基础上,如何过度到一个可以结合 AI 的新型设计系统呢?

要说清楚这件事情,需要聊到这件事里面的4 个角色:UI设计师、前端/客户端开发工程师、功能产品经理,以及出钱出资源的老板。

无论在移动互联网时代还是 AI 时代,建设设计系统的最大收益都是提升设计协作效率。

过去十年,国内设计系统的发展还是比较慢,虽然大家已经有了设计系统的意识和行动,但真实落地效果大都差强人意。如果 0-1 的阶段没有把设计系统搭建完善,没有做组件化。那么后期在不断的迭代过程中设计和开发一直都会乱乱的,想要做组件化的成本也非常高。很多设计规范和设计组件的问题一直没有有效的解决。

设计系统和组件开发一直以来都是成本非常高的事情,设计系统的搭建与维护工作往往在“快速迭代”的产品研发节奏中显得格格不入。

不过,现在处于产品 AI 化的转型期。

AI 化的产品形态会是怎样的呢?目前看大概率会基本稳定成会话式的 CUI。AI 产品会以无数个AI Agent的形态出现。AI Agent帮你完成你想要的完成的任务,无论是做职业咨询、学习英语,还是订酒店、写游记攻略。

设想一下,如果每个公司都有完善的设计系统,然后将它接入AI化的Figma,那会是怎样?最直接的体感恐怕就是产品经理也能自己做一部分设计项目对接开发了。

建设设计系统的最大收益都是提升设计协作效率。现在经济低迷、AI技术爆发的这个时期,老板们会更愿意把资源花在提升效率的事情上,前提是他可以看到明确的提效结果,比如说“减员”比例。

你也许会说,那设计师的生存状况好危险。其实现在没人不危险,前端工程师比设计师更危险。毕竟现在成熟的智能UI设计工具还没见到,但成熟的低代码开发平台已经有不少了。AI 做设计不会比人类做的好,但 AI 写代码是完全可以跟优秀的人类一样好。

那天在商场看到一个保洁阿姨在盯着一个清洁地板的机器人看,自言自语地说,“这机器人扫地扫得真干净啊!”

这跟我们在去年看到 Midjourney 的生图效果之后的感叹如出一辙:AI 生的图太令人惊艳了!

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标签: 人工智能
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