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生成式AI的八大发展趋势预测

作者:实在智能RPA发布时间:2024-05-23

展望未来,生成性AI的发展前景广阔,影响力深远。主要趋势包括:技术进步,如算法优化和计算能力提升;数字化转型加速,实现多模态生成、个性化和跨行业融合;以及社会与全球影响的日益重视,涉及伦理法规、社会影响评估和全球合作与竞争。生成性AI将推动各行各业的创新与发展,并具体表现为以下八个主要发展趋势:


多模态增长与生成性AI的未来

多模态AI技术日益受重视,能处理多格式输入并生成多样化输出。OpenAI、谷歌Gemini等已率先推出多模态模型,但多数公司尚未普及。未来,多模态AI将成为消费者基本期望,尤其在付费LLM服务中。技术将持续进步,使多模态建模更复杂精确,满足一体化工具需求。图像、视频、文件附件等输出质量将显著提升,ChatGPT等已支持文本、语音、图像,视频功能也在开发中。谷歌Gemini虽有限制,但正积极改进,预示多模态AI将拥有更广泛灵活的应用。

AI即服务的更广泛采用

AI即服务在生成性AI领域开始兴起,随着技术的快速普及,未跟进的企业将面临市场压力。为保持竞争力,不少公司将转向AI即服务模式,借助专业顾问和托管服务。AI建模即服务(AIMaaS)市场份额预计增长,提供可定制、轻量级或开源模型以吸引新客户。同时,生成性AI即服务计划强调为企业提供必要支持框架,推动公司专业化,并促进对AI治理和安全管理的投资,确保AI技术的健康、安全和可持续发展。

向AGI及其相关研究的转变

AGI,即超越人类在多项任务上的AI,成为行业热点。谷歌DeepMind、OpenAI、Meta等引领研究。然而,关于AGI的定义和衡量标准,业界尚无共识。当前研究多孤立进行,但随着AGI成为研发焦点,预计未来将加强协作,形成统一框架。尽管短期难达真正AGI,但生成性AI正逐步接近这一目标,AI公司正致力于AGI的清晰定义与深入研究。

劳动力需求的结构性重组

生成性AI对劳动力市场的变革引起热议。它通过自动化和智能支持提高员工效率,但也影响到创意、文职和客户服务等领域。市场专员、销售人员、设计师等已感受到威胁,担忧工作变动。专家预测,这些职位将在未来几年显著变化。为应对此趋势,工作场所和大学正提供生成性AI课程和培训计划,帮助学生和职场人掌握必要技能。未来,AI学习或将成为热门学位路径。

日益增加的监管、道德和社会压力

随着欧盟AI法案的正式批准,AI领域的监管和道德压力持续攀升。该法案不仅关注生成性AI,还重点保护数据隐私,预计将对相关组织产生深远影响。而全球范围内,多个州和行业已出台相关法规,旨在规范生成性AI的使用。联合国亦展开AI治理的探讨,强调国际合作与责任。尽管全球统一法规尚未形成,但这一对话无疑将塑造各国对道德AI和法规的立场,促使AI领域更加负责任地发展。


对安全、隐私和治理的更大重视

随着法规出台和公众呼声高涨,AI企业需加大AI治理技术、服务和政策投入。安全资源尤为关键,以应对生成性AI的潜在风险。随着AI应用广泛和担忧加剧,更多公司将采用AI治理平台,实施人工审核,并制定AI政策,预防法律风险和声誉损害。这一转变将促进AI行业向更安全、隐私和负责任的方向发展。

更加重视质量和幻觉管理

生成性AI内容问题频发,政府、监管机构、企业和用户要求AI公司提升数据源、培训流程、输出质量和幻觉管理。AI公司愈发重视质量结果,以维护声誉和市场。OpenAI通过迭代提升准确性和透明度,谷歌Gemini则提供用户反馈系统以增强信心和获取反馈。预计未来将有更多公司采纳类似方法,实现社区驱动的质量保证,推动AI行业健康发展。

广泛嵌入AI以优化客户体验

众多企业正将生成性AI融入其内部流程和面向客户的应用中,以优化体验。基于成熟的模型如GPT-3.5和GPT-4,AI被无缝集成至现有应用、网站和聊天机器人中。展望未来,嵌入式AI将成为在线体验管理的主流,客户期望AI能为其搜索体验提供核心支持,对于无法提供个性化答案和建议的工具,他们可能会选择忽略。这种趋势预示着AI将在提升客户体验方面发挥更加核心的作用。


生成性AI:2023年的飞跃


2023年见证了生成性AI的显著进展。OpenAI的ChatGPT引领潮流,AI初创公司竞相发展,AI虚拟助理和副驾驶技术广泛应用于内容生成、企业搜索等领域,提升效率与准确性。大型语言模型(LLM)驱动的搜索和内容生成展现强大能力,供应商不断提升模型性能与透明度。用户友好、实惠的界面降低了使用门槛,多模态高性能模型如ChatGPT的新版本提供了更丰富体验。同时,随着欧盟AI法案等法规的推进,对生成性AI的监管和道德问题日益受到关注,预示着行业将向更规范、负责任的方向发展。


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生成性AI远超预期,革新行业与社会。我们需审慎规划,确保道德、透明与可解释性,并倾听公众声音定义其用途。面对贫富差距、环境压力等挑战,需创新确保技术利大于弊。全球AI领导者、用户及怀疑者需携手合作,共应对挑战与机遇,塑造惠及所有人的未来。通过跨领域协作,确保生成性AI健康发展,为人类社会贡献力量。



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