AB Data

如果您最近阅读过有关生成式人工智能主题的文章，那么您可能遇到过类似的问题：“我们距离人工超级智能还有多远？”我们现在都需要担心我们的工作吗？ “

在这篇博文中，我们不想迷失在哲学问题中，而是阐明谷歌云在生成人工智能领域已经提供了哪些具体的可能性。我们展示了可以开箱即用的东西，以及为什么不是每个人都必须担心自己的工作。

后者并不是一个新现象：即使在 1963 年推出复印机或 1967 年推出袖珍计算器时，人们仍然毫无根据地担心被机器取代。如果您有兴趣，欢迎您浏览悲观主义者档案馆- 这是值得的，保证会让您微笑！

尽管如此：这些问题和其他问题都是有道理的，并且自 ChatGPT 和 Bard 推出以 医疗实践电子邮件列表 来已经得到了深入的讨论。我们都应该应对人工智能可能带来的危险和社会影响。

不幸的是，目前的讨论中忽略了一个重要事实：生成式人工智能已经可以产生附加值。现在——而且非常具体。借助 Google Cloud 中的 Vertex AI，这变得相对容易。

什么是生成式人工智能以及如何使用它？
但退后两步。在我们深入研究这个问题之前，我们应该澄清我们实际上在谈论什么。人工智能使计算机能够承担通常需要人类智能的任务。生成式人工智能能够生成新的文本、音频和图像文件。它的特别之处在于：不仅创建了新内容，而且还理解了数据。

这背后是 GPT 或 PaLM 等基本模型，它们是在难以想象的大量文本上进行训练的。因此，他们可以撰写、总结或翻译文本。但这还不是全部：您可以回答有关给定文本或 PDF 内容的问题。特别是在业务环境中，这带来了许多可能性和用例，这些可能性和用例今天已经可以稳健地实现。

例子：

1. 如果需要，可以总结支持请求：

2. 可以实现客户服务聊天机器人：

来自云端的完整包
借助 Vertex AI，Google Cloud 为各种规模的 PaLM 2 大型语言模型（Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn）的开发提供了一个强大的平台作为基础。这些可以通过提示（即文本或图像形式的指令）直接解决，并且无需昂贵的模型训练即可使用。