2023通用人工智能的曙光：生成式人工智能技术的产业影响（附下载）

原标题：2023通用人工智能的曙光：生成式人工智能技术的产业影响（附下载）

今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《2023通用人工智能的曙光：生成式人工智能技术的产业影响》。（报告出品方：罗兰贝格）

精选报告来源公众：人工智能学派

报告共计：33页

【报告内容摘要如下】

技术特点与发展现状

我们目前讨论的生成式人工智能的范畴是生成式语言模型与生成式图片模型，语言模型例如OpenAI的GPT-4，谷歌的BARD，Anthropic的Claude2等，图片模型例如OpenAI的DALL-E，开源的Stablediffusion等。与传统的机器学习技术及过往意义上的人工智能技术相比，生成式人工智能技术的不同之处在于三个方面：第一，使用场景，生成式人工智能主要用于解决没有正确答案的创造性问题，例如文章大纲的自动生成，而传统机器学习技术则专注于解决有边界、有最优解或正确答案的问题，例如配送路径优化；第二，使用对象，生成式人工智能技术的使用者由专业的算法工程师与数据科学家拓展到普罗大众，更多在网页端或者其他应用程序内使用自然语言进行与模型的交互；第三，能力范畴，生成式人工智能模型提供的更多是跨领域的综合能力，解决专业细分领域的问题需要更多数据或者其他技术的帮助，例如大语言模型虽然能够智能地回答各类生活中的问题，但聚焦到包括法律研究等专业领域则需要更多专业数据。

模型实现的技术细节我们不在此文过多阐述，总的来说，大语言模型等生成式人工智能模型的表现具有革命性提升的原因是综合性的，包括使用了更多的训练数据、更多的模型参数、训练方法的变革、以及海量算力的支撑。在本文撰写之际，生成式人工智能正在以日新月异的速度发展，技术能力提升的速度之快、拓展应用之多令人目不暇接。在技术方面，从2023年3月OpenAI发布的GPT-4到2023年7月Anthropic发布的Claude-2与Facebook发布的Llama-2，短短几个月间，生成式大语言模型已经在代码能力测试、数学测试、交互文本长度限制、模型成本方面取得了快速的进步；在拓展应用方面，自2022年11月ChatGPT上线以来，截止2023年7月直接基于GPT模型并在OpenAI官方注册的各类效率工具数量已达400多个，包括了图片生成、笔记制作、任务管理等众多类型的工具，同时将GPT模型整合进其他产品的数量也已经超过10000个。从技术推动产业发展的角度上将，我们认为生成式人工智能技术更加类似操作系统，生成式模型的能力为解决各类问题提供了一个技术基础，并能够激发出更多的上层应用与创新。

主要能力与局限

生成式人工智能模型简单来说包括了文本生成以及图像生成两大类核心功能，但基于这两大功能延伸出十大能力。在文本生成方面，包括智能交互、文档制作、代码生成、决策辅助、知识管理、翻译。在图像生成方面，包括图片与设计生成、视频生成、虚拟人、3D模型生成。基于这些基础能力，生成式人工智能可以在不同产业、不同职能场景中创造出众多用例。我们希望通过对数量有限的基础能力的描述，为各行业企业寻找适用于自己的使用场景提供一些启发。

【内容看点】

1. 主要能力与发展潜力
2. 对各行业的影响评估
3. 行业应用场景
4. 中国生成式人工智能发展格局
5. 企业落地需要思考的关键问题

（本“人工智能学派”已获上百家出品方授权。本文仅供参考，不代表我们的任何立场。如需使用相关信息，请参阅报告原文，内容版权归原撰写/出品方所有。）

报告共计：33页

受篇幅限制，仅列举部分内容。

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