生成式人工智能当前面对的挑战有哪些？

生成式人工智能，是人工智能技术当下最为火热的一个分支。毫无疑问，这一点归功于去年年末ChatGPT的爆红。

虽然其确实是一门技术含量高、应用前景广的技术；但以现阶段来说的开发热度来说，很多程度是舆论和资本追逐的结果。生成式人工智能现如今到底是出于一个怎样的发展水平？它又面领着怎样的挑战呢？

数据质量：

生成式人工智能都需要经过大量数据输入来进行学习，数据质量的好坏，直接影响到AI的学习效率，以及输出内容的精准性。然而在这个信息大爆炸的时代，掺杂入其中的信息往往有诸多偏差与错误，这极大地阻碍生成式人工智能的发展。

计算资源：

生成式人工智能在学习过程中需要对大量数据进行分析与演算，越是要求输出结果的精准度，越会要求更多的算力。不论是硬件部署，还是软件开发，都有相应地要求。

可解释性：

由于民众对新兴科技了解有限，使之难以对其产生足够的信任感。信任的缺失，会在未来极大程度地影响人工智能技术在各领域的部署与应用。虽然可解释性人工智能的出现能够相对缓解这一情况，但社会整体对于该技术输出内容的信任程度，还需要进一步提升。

多模态和跨模态生成问题：

生成式人工智能目前被应用在文字、图片、声音等多种形式上。如果能进行跨模态生成，那么该技术无疑在将来有更多应用场景。

法律与道德：

生成式人工智能的发展本身就依赖于数据的投喂，但针对数据源的版权、隐私以及道德等问题，国际社会对此的态度各不相同。如何对生成式人工智能进行更好地管控，维护人们的正当权益，还有一段很长的路要走。

生成式人工智能的发展，无疑会加速某些行业内部结构的调整。但我们也无须风声鹤唳，而是应当主动拥抱；唯有深刻了解，才能懂得如何将其规制。