AI生成時代:從ChatGPT到繪圖、音樂、影片,利用智能創作自我加值、簡化工作,成為未來關鍵人才 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

图书介绍


AI生成時代:從ChatGPT到繪圖、音樂、影片,利用智能創作自我加值、簡化工作,成為未來關鍵人才

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著者 杜雨
出版者 高寶
翻译者
出版日期 出版日期:2023/03/15
语言 語言:繁體中文



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发表于2024-11-05

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图书描述

未來2~5年將是AI 生成的時代
史上用戶最快破億、開啟產業新動能的技術,你跟上了嗎?
如何運用新技術節省時間、提高效率、開發新市場?
每個人都需要的未來金鑰、想了解的全都在書裡!
 
  人工智慧全面壓境,你害怕被取代嗎?
  打不贏就加入他!知己知彼是存活獲勝的唯一方法。
  只要你不是今年將退休、未來還是必須持續工作的人,就一定要了解「生成式AI」。
 
  什麼是生成式AI?
  生成式AI是一種透過學習模型與歷史數據,自動產生出一個全新生成內容成品的人工智慧,在ChatGPT橫空出世後,更被認為世界在不久後將進入AI紀元。
 
  未來會有哪些行業需要生成式AI?
  以下行業都可以應用到:資訊業、影視業、電商業、教育業、金融業、醫療業。
  生成式AI可以快速分析大量數據,幫你做到最大規模的資料收集,並且將任務自動化、簡化你的工作流程,節省至少50%的時間,提高生產力。 
  你可以把生成式AI當成隨身助理或者即時翻譯,大幅降低溝通成本,與國際交流合作。
 
  我可以用生成式AI賺錢嗎?
  除了各行業的技術應用,你還可以在產業鏈上尋找創業、投資的機會。
  這本書中有生成式AI的產業地圖,包含上、中、游各種類型模式和代表的公司,幫你輕鬆找到適合的切入點。
 
  這是一本寫給所有未來必須繼續工作的人的書──
 
  以前的AI只是分析工具,它會幫我們蒐集並分析海量數據,由我們做出最終決策;2023年AI進化了,它現在不僅會分析、會根據不同情境做出最佳選擇,甚至還能創作,這讓我們開始有威脅感,害怕會被取代。
 
  這本書就是要告訴你,如何運用生成式AI的內容創作力為自己加值、它擁有哪些的優勢與劣勢,幫助你跟上時代趨勢,抓住每一次機會,成為無可替代的角色。
 
  無論你是受雇用的工作者、創業者或是投資人,你都可以從這本書的多個角度找到你要的答案,搶先開始布局。
 
  本書全面介紹AI生成四大領域╳三種自我提升技巧╳上中下游產業模式╳跨領域應用,讓生成式AI幫你節省時間、加速成長,掌握產業翻轉趨勢與未來機遇,打造新時代的職涯地圖。無論是工作轉型、職能進化還是投資標的探索,本書就是最佳預習盤點!

著者信息

作者簡介
 
杜雨
 
  中國社會科學院大學技術經濟學博士研究生,北京大學金融學碩士,香港中文大學理學碩士,武漢大學經濟學學士。胡潤U30中國創業先鋒,G20青年企業家聯盟中國理事會青年委員。先後工作於騰訊、紅杉資本,關注數字經濟與科技創新,曾參與騰訊音樂娛樂集團合併上市,並參與投資管理得物、超級猩猩、文和友等創新型企業。北京大學未名創投協會和科技創業加速器QAQ(Quadratic Acceleration Quantum)創始人。著有《WEB3.0:賦能數字經濟新時代》。
 
張孜銘
 
  北京大學管理學碩士,新加坡國立大學金融工程碩士,華中師範大學信息管理與信息系統、華中科技大學計算機科學與技術雙學士。元宇宙教育實驗室智庫專家,未可知文化科技與科技創業加速器QAQ聯合創始人。著有《WEB3.0:賦能數字經濟新時代》。
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图书目录

第一章 生成式AI:內容生產力的大變革
第一節 從專業生成、用戶生成到AI生成
第二節 人工智慧賦能內容創作的四大模態
第三節 生成式AI幫助元宇宙和Web3.0發展

第二章生成式AI的技術思想
第一節 前生成式AI時代的技術奠基
第二節 早期生成式AI的嘗試:GAN
第三節 AI繪畫的推動者:Diffusion模型
第四節 大模型的重要基建:Transformer

第三章 生成式AI的職能應用
第一節 生成式AI與產品研發
第二節 生成式AI與市場行銷
第三節 生成式AI與管理協作

第四章 生成式AI的行業應用
第一節 資訊行業應用
第二節 影視行業應用
第三節 電商行業應用
第四節 教育行業應用
第五節 金融行業應用
第六節 醫療行業應用

第五章 生成式AI的產業地圖
第一節 產業上游:資料服務
第二節 產業中游:演算法模型
第三節 產業下游:應用拓展

第六章 生成式AI的未來
第一節 生成式AI的技術趨勢
第二節 生成式AI時代的參與主體
第三節 生成式AI的風險與監管

附錄一 生成式AI產業地圖標的公司清單(部分)
附錄二 生成式AI術語及解釋
附錄三 生成式AI大事記

图书序言

前言
 
從機器學習到智慧創造
 
  不知道你有沒有想過這個問題:是什麼讓我們得以思考?
 
  從如同一張白紙的嬰兒,成長為洞悉世事的成人,正是長輩的教誨和十年寒窗塑造了我們如今的思考能力。學習,似乎就是智慧形成的最大奧秘。
 
  人類崇尚智慧,嚮往智慧,並不斷利用智慧改造世界。走過農業革命,邁過工業革命,迎來資訊革命,一次又一次對生產力的改造讓人們相信,人類的智慧最終也能創造出人工的智慧。
 
  數十年前,圖靈拋出的時代扣問「機器能思考嗎?」將人工智能從科幻拉至現實,奠定了後續人工智慧發展的基礎。之後,無數電腦科學的先驅開始解構人類智慧的形成,希望找到賦予機器智能的蛛絲馬跡。正如塞巴斯蒂安.特倫(Sebastian Thrun) 所說:「人工智慧更像是一門人文學科。其本質在於嘗試理解人類的智慧與認知。」如同人類透過學習獲得智慧一樣,自20 世紀80 年代起,機器學習成為人工智慧發展的重要力量。
 
  機器學習讓電腦從資料中汲取知識,並按照人類所期望的,按部就班執行各種任務。機器學習在造福人類的同時,似乎也暴露出了一些問題,這樣的人工智慧並非人類最終期望的模樣,它缺少了人類「智慧」二字所涵蓋的基本特質—創造力。這個問題就好像電影《機械公敵》(I,Robot) 中所演繹的一樣,主角曾與機器人展開了激烈的辯論,面對「機器人能寫出交響樂嗎?」「機器人能把畫布變成美麗的藝術品嗎?」等一連串提問,機器人只能譏諷一句:「難道你會?」這也讓創造力成為區分人類與機器最本質的標準之一。
 
  面對廬山雄壯的瀑布時,李白寫出「飛流直下三千尺,疑是銀河落九天」的千古絕句,感慨眼前的壯麗美景;偶遇北宋繁榮熱鬧的街景時,張擇端繪製《清明上河圖》這樣的傳世名畫,記錄下當時的市井風光與淳樸民風;邂逅漢陽江口的知音時,伯牙譜寫出《高山流水》,拉近了秋夜裡兩位
知己彼此的心靈。我們寫詩,我們作畫,我們譜曲,我們盡情發揮著創造力去描繪我們的所見所聞,我們因此成為人類的一分子,這既是智慧的意義,也是我們生活的意義。
 
  但是,人類的創造力真的不能賦予機器創造力嗎?答案顯然是否定的。
 
  在埃米爾.博雷爾1913 年發表的《靜態力學與不可逆性》論文中,曾提出這樣的思想實驗:假設猴子學會了隨意按下打字機的按鈕,當無限隻猴子在無限台打字機上隨機亂敲,並持續無限久的時間,在某個時刻,將會有猴子能打出莎士比亞的全部著作。雖然最初這只是一個說明概率理論的例子,但它也詮釋了機器具備創造力的可能性。只不過具備的條件過於苛刻,需要在隨機性上疊加無窮的時間量度。
 
  在科學家們的不懈努力下,這個時間量度被從無限縮減至了有限。隨著深度學習的發展和基礎模型的廣泛應用,生成式人工智慧已經走向成熟,人們沿著機器學習的路,探索出如今的智能創作。在智能創作時代,機器能夠寫詩,能夠作畫,能夠譜曲,甚至能夠與人類自然流暢地對話。生成式AI 將帶來一場深刻的生產力變革,而這場變革也會影響人們工作與生活的方方面面。本書希望透過生動的比喻和有趣的案例,用淺顯易懂的語言,讓每個人都能真切地參與這一次轟轟烈烈的科技革命,一起迎接全新的智能創作時代。

图书试读

第一章 生成式AI:內容生產力的大變革
 
萬物的智慧成本無限降低,人類的生產力與創造力得到解放。——山姆.阿特曼(Sam Altman)
 
人工智慧經歷了從科幻小說走向現實應用的漫長歷程,如今已走進人們的日常生活。幾十年前,科學家的普遍觀念也許如愛達.勒芙蕾絲(Ada Lovelace) 所言:「機器不會自命不凡地創造任何事物,它只能根據我們能夠給出的任何指令完成任務。」電腦科學的先驅也許預料到了人工智慧的迅猛發展,但我們相信他們依然會對今天人工智慧取得的成就感到震驚。
 
自工業革命以來,「是否具備創造力」就被視為人類和機器最本質的區別之一。然而,今天的人工智慧卻打破了持續數百年的鐵律。人工智慧可以表現出與人類一樣的智慧與創意,例如撰寫詩歌、創作繪畫、譜寫樂曲,而人類創造出的智慧又將反哺人類自身。人工智慧生成內容 (Artificial Intelligence Generated Content,AIGC) 的興起極大地解放了人類的內容生產力,將數位文明送入智能創作時代。我們有幸處於時代浪潮之巔,見證由技術進步帶來的全新變革。下面就讓我們一起走進生成式AI 的世界,探索智慧創作時代的無限可能。
 
第一節 從PGC、UGC到生成式AI
 
生產力是推進社會變革的根本動力,而生產工具則是衡量生產力發展水準的客觀標準,也是劃分經濟時代的物質標誌。從鑽木取火到機器大生產,生產力的發展推動了從農業社會到工業社會的社會躍遷。自第三次科技革命之後,網路成為連接人類社會的主要媒介,內容則是人們生產和消費的主要產品。網際網路經歷了Web1.0、Web2.0、Web3.0 與元宇宙時代,不同網路形態下也孕育了相輔相成的內容生產方式,並一直沿用至今。表1-1 呈現了內容生產方式從PGC(Professional-Generated Content,專業生成內容)到UGC(User-Generated Content,使用者生成內容),再到生成式AI 的發展歷程。下面就讓我們一起來瞭解一下每個內容生產時代的特點與故事吧!


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