生成式 AI 已成为一种日益流行的工具，可用于生成代码、加快深度分析以及简化重复性任务。近年来涌现了许多知名的生成式 AI 应用，其中包括 OpenAI 的 ChatGPT 和 DALL-E、GitHub CoPilot、微软的 Bing Chat、谷歌的 Gemini、Midjourney、Stable Diffusion 以及 Adobe Firefly。
以下是生成式 AI 的几种不同用例。
生成和补全代码：一些生成式 AI 工具可以接受书面提示，应要求输出计算机代码来协助软件开发人员。它还能通过提供资深级别代码的示例及解释来帮助初级开发人员提升能力，从而助力代码解释工作。
数据增强：当使用真实数据不可行或不可取时，生成式 AI 可以创建大量合成数据。如果您想训练一个模型来理解医疗保健数据，同时又不想包含患者的个人信息，那么合成数据就会很有用。此外，它还可以用来将一个小型或不完整的数据集扩展成一个比例适当、规模更大的样本。
写作：生成式 AI 系统擅长模仿人类写作。它几乎能够响应任何主题的创作提示。它能够支持各种各样的写作需求，从给老板写邮件到撰写小说的下一章内容，都可以胜任。
生成语音和音乐：生成式 AI 智能声乐工具可以使用书面文本和人声样本音频，创建模仿真人声音的叙述或歌声。还有些工具可以根据用户提示或样本创建人工智能音乐。
生成视频和图片：生成式 AI 图像工具可以根据无数主题和风格的用户提示来生成图片。提示越详细，生成的图片或视频质量就越高。一些 AI 工具，如 Adobe Photoshop 中的 Generative Fill，可以为现有作品增添新的元素，比如将小熊维尼添加到梵高的著名画作中。
