随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT和Sora等生成式AI在多个领域展示了其强大的能力。2022年被称作生成式AI元年；2023年，GPT-4以接近人类的“聪明”程度而风靡一时；2024年初，Sora的横空出世再次震惊了全世界。生成式AI能大幅提升军队智能化信息获取、辅助决策和人机协同作战能力，拓展在军事领域的运用。

生成式AI技术及其特点

生成式AI集成了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、深度学习等人工智能技术成果，能基于已有的数据和知识，通过算法生成全新内容，推动智能化战争进入“全域自主交战”新阶段。

生成式AI的基本概念 国家网信办《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，将生成式AI（AIGC）定义为“基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术”。主要有五类：一是生成式文本模型。通过学习大量的文本数据，能生成文章、故事、评论和诗歌等文本。最具代表性的除OpenAI的ChatGPT外，还有谷歌的BERT、PaLM，微软的Turing-NLG等大模型，都具备“强交互”“强理解”“强生成”等特点。二是生成式图像模型。通过学习大量的图像数据，能创作全新的绘画、插图等内容。最具代表的是OpenAI的DALL-E2/E3模型，可根据描述，迅速生成一幅逼真且有创意的图像。三是生成式音频模型。通过学习大量的音频数据，能生成全新的音乐、语音等内容。最具代表的是OpenAI的语音合成引擎Voice Engine，只需15秒的语音样本，就能克隆出一个人的多语言音频。爆火的视频翻译软件HeyGen，采用的就是该引擎。四是生成式视频模型。通过学习大量的视频数据，能生成全新的视频片段或完整的视频内容。最具代表的是OpenAI新推出的文生视频模型Sora，可根据文本指令创建逼真、生动、复杂的高质量视频，能实现多角度镜头流畅切换，制作质量接近商业片水平。五是生成式代码模型。能自动编写或辅助编写代码，以提高开发效率和质量。最具代表的有OpenAI的CodeX和DeepMind的AlphaCode。

生成式AI与传统AI显著不同。一是从核心目标和功能来看，生成式AI的核心目标是创新，能生成全新内容。这种创造性超越了传统AI范畴，后者主要用于在已知输入和输出之间建立联系，从而进行预测。二是从学习机制和技术来看，生成式AI广泛使用了生成式对抗网络、Transformer等技术，需要依靠大量的样本数据进行训练，而且能通过学习自身生成的内容来进化，这种训练方式超越了传统AI单纯依靠机器学习的方式。三是从应用场景和优势来看，生成式AI具有广泛的应用前景，能应用于创作或辅助创作领域，而传统AI则更多应用于需要精确识别和分类，或者基于历史数据预测未来趋势的场景。

生成式AI的发展历程 从技术角度看，生成式AI的发展是一个不断突破和创新的过程。一是专家系统的兴起。20世纪80年代至90年代初，专家系统崭露头角。它依赖规则和预定义知识库，能在特定领域进行推理和决策，在逻辑推理和知识表达方面为生成式AI的发展奠定了基础。二是深度学习的崛起。20世纪90年代后期，由于算法限制和算力不足，生成式AI的发展遭遇了瓶颈。进入21世纪，深度学习技术的兴起为生成式AI带来了革命性变化。它通过构建深层次的神经网络模型，自动从大规模数据中学习特征表示和生成规则，极大提升了生成内容的质量和多样性。三是多模态模型发展。2022年以来，得益于算法的不断优化和算力的提升，生成式AI开始从单一模态向多模态跨域生成发展，AI能同时处理和理解文本、图像、音频和视频等多种信息形式，这为生成式AI在各个领域的应用提供了更广阔的空间。GPT-4是一个大型多模态模型，不仅具有更高级的推理和复杂指令处理能力，还具有极高的创造力。这标志着生成式AI进入发展快车道。四是通用型人工智能。生成式AI的最终发展目标是实现通用人工智能（AGI），即类似于人类智能的机器智能，具有广泛性和适应性。OpenAI公司成立的初衷就是要最终实现AGI。当前，实现AGI还面临诸多挑战，包括如何让机器理解和处理自然语言、让机器像人一样进行学习和创造，以及在面对未知情况时能做出合理的决策等。此外，AGI的发展还需要突破现有的算法和技术限制，找到普适的智能理论。

生成式AI的技术特点 生成式AI是一种强大的人工智能技术，在模仿和创造方面展现出了巨大潜能，其技术特点主要体现在以下几个方面。一是数据驱动。生成式AI需要依靠大量的数据进行训练和学习，以获取足够的信息和知识来生成内容，并能处理大规模、高维度的数据，从中提取出有用的信息和特征。二是可扩展性。模型架构通常具有模块化和层次化的特点，可方便进行扩展和定制，能在不同领域和场景中广泛应用；算法设计通常考虑到了计算效率和资源利用的问题，性能和生成能力可随技术的不断发展和数据的不断积累而提升。