生成式人工智能（Generative AI）已经被用于创建音乐、图片、文字等内容。然而，目前还存在一些关键问题没有被解决。以下是三大尚未解决的生成式人工智能问题：

1. 偏差

生成式人工智能模型可以从输入数据中学习到偏差，这意味着模型会生成一些有偏见的内容。例如，一些语言模型会生成具有种族、性别、政治倾向等偏见的内容。尽管有一些解决方案已经被提出，但是这些解决方案还没有得到广泛应用。

2. 统一性

生成式人工智能模型可以创建大量不同的内容，但是它们之间缺乏统一性。例如，音乐生成模型可能会创建不连贯的旋律或节奏，而图像生成模型可能会生成不一致的色彩或形状。这些问题需要解决，以使生成式人工智能模型可以创造出更加统一和连贯的内容。

3. 可解释性

生成式人工智能模型通常被视为“黑盒”，因为人们无法理解模型是如何生成内容的。这意味着人们很难理解模型的工作原理和输出结果。解决这个问题的关键是增强生成式人工智能模型的可解释性，使人们可以理解和控制模型的生成过程。

以上三大问题对于生成式人工智能的发展具有重要影响，它们需要被解决，以便生成式人工智能可以在更多的领域得到广泛应用。