什么是生成式人工智能？

生成式人工智能（Generative AI），有时也称作gen AI，是一种人工智能技术，它能够创建原创内容以响应用户的提示或请求。这些原创内容可以包括文本、图像、视频、音频或软件代码等多种格式1。这种技术依赖于基于大数据集训练的深度学习模型来生成新内容，与判别式AI模型不同，后者主要用于根据差异对数据进行分类4。

生成式AI的应用领域非常广泛，包括但不限于3D生成、图形工作站、图片审核、搜索图片、素材制作、绘本创作、PS和AI插件开发、漫画翻译、智能体平台开发、智能对话、知识问答和角色扮演等2。此外，AIGC（AI-Generated Content）作为生成式人工智能的一个重要分支，已经在文本、音频、图像、视频处理等多个领域展现出其潜力，并被认为是继专业生产内容（PGC）和用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式3。随着深度学习模型的不断进步和大模型的商业化探索，生成式人工智能预计将在未来引领一场深刻的生产力变革3。

生成式人工智能在新闻领域有哪些具体应用？

生成式人工智能（AIGC）在新闻领域的应用主要体现在自动化写作、内容发现、文件分析、翻译、提示引导、社交媒体内容创作等方面。具体来说，AIGC技术可以辅助记者快速从大量数据中发现新闻线索，对文件进行深入分析以挖掘信息，以及通过翻译功能跨越语言障碍获取国际新闻资源。此外，AIGC还能够根据结构化数据自动生成新闻报道，提高新闻生产的效率和范围。例如，学者Diakopoulos总结了记者利用生成式AI辅助新闻的13种场景，这表明了AIGC在新闻行业的多样化应用潜力9。

生成式人工智能在医疗领域如何帮助提高诊断的准确性？

生成式人工智能在医疗领域的应用，特别是在提高诊断准确性方面，已经展现出巨大潜力。例如，研究团队测试了GPT-4在具有挑战性的医疗病历中的诊断能力，结果显示GPT-4在近40%的时间里选择了正确的诊断作为首要诊断，并在三分之二的病例中提供了正确的潜在诊断10。此外，生成式AI在诊前阶段可以利用其资料检索和推理能力增强对患者疾病的预测，提升分诊导诊的准确性；在诊中阶段，它可以基于患者的病历和检查结果，辅助医生进行更准确的诊断12。毕马威的报告也指出，生成式人工智能将对精准医疗产生颠覆性影响，尤其是在为个体患者提供量身定制的治疗方案方面111314。

AIGC技术在教育领域有哪些创新的教学方法？

AIGC技术在教育领域的应用带来了多种创新的教学方法。范国睿教授强调了人工智能技术对教育领域的深远影响，并展望了AIGC技术在未来教育中的应用前景15。AIGC技术可以用于个性化学习，根据学生的学习进度和能力提供定制化的教学内容。此外，AIGC还能够辅助教师进行教学内容的创新，例如通过AI设计工具和AI图像处理等技术，使教学更加生动和直观2。上海师范大学教授袁非牛在其报告中也强调了AIGC技术在教学内容、师资配置、个性化学习路径等方面的创新应用17。

生成式人工智能在金融领域如何帮助风险评估？

生成式人工智能在金融领域的应用主要集中在风险评估方面。它可以通过分析、识别和预测金融业务中的风险因素，帮助金融机构消除潜在风险。在信用评估阶段，生成式AI能够帮助金融机构进行多维度的信用评分和风险预测，从而更准确地评估借款人的信用状况19。此外，生成式AI还能够根据市场数据和历史趋势，为金融机构提供投资建议和市场分析，增强风险管理的能力。随着监管机构对生成式AI的监管逐渐明确，金融领域对这项技术的应用将更加规范化，有利于其在风险评估等方面的深入发展20。

生成式人工智能在影视制作中有哪些创新的应用方式？

生成式人工智能在影视制作中的应用为该行业带来了创新变革。AIGC技术可以用于剧本创作、角色设计、场景构建等多个环节。例如，AI可以根据给定的文本指令生成短视频内容，这大大缩短了影视制作的时间，提高了制作效率22。此外，AIGC还能够通过学习大量的影视作品，创造出新颖的故事情节和视觉元素，为影视制作提供灵感。创造性人工智能的设计目标是模仿人类的创造力，通过学习和理解大量数据，生成新的、创新的内容，这在艺术创作和影视制作中尤为重要23。随着技术的发展，生成式AI有望在影视制作领域发挥更大的作用，推动行业的创新和发展。