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编者按:2023年的关键词当属人工智能,其模型力量正呈指数级增长,火热程度堪比工业革命。生成式人工智能引领创新和转型,2024年人工智能又将会有哪些突破性发展呢?这些发展又将如何颠覆行业、改变生活呢?本文采访了41位不同领域的专家,分享生成式人工智能第二年的发展趋势。文章来自翻译,希望能对你有所启示。
今天是 ChatGPT公开亮相一周年纪念日。这款聊天机器人作为一种研究沙箱向公众发布,帮助催生了硅谷大规模的人工智能军备竞赛,并相应地推动了人工智能在各个产品和领域的整合。
为了纪念ChatGPT诞生周年,我们采访了41位人工智能专家、商界领袖和其他利益相关者:在接下来的一年里,像ChatGPT 和Midjourney这样的生成式人工智能工具将如何应用,才能更好地帮助企业更高效地运作或为个人消费者提供帮助?以下是他们的发言,为了篇幅和清晰度,以下内容经过了编辑。
目前,我们的大部分对话都围绕着企业如何利用生成式人工智能来提高员工的整体工作效率。我们一直在与首席信息官/首席运营官展开讨论,以了解他们是如何看待这一点的,我相信大多数组织将在特定领域的大型语言模型/代理中使用GenAI,这些模型/代理是围绕特定部门的数据进行培训的。智能呼叫中心和客户支持则是人工智能技术的应用领域之一,它自动识别客户的语音信息并将其转化为文本,极大地提高了呼叫中心人员的工作效率,提高了客户满意度。但归根结底,我们相信每个企业的工作流程都将受益于人工智能,并为其注入活力。
到2024年底,我们的数字生活将发生巨变,首先是日常通信。每个人在家里或公司都将有一个人工智能代理来管理他们的电子邮件。一开始,它将过滤、筛选邮件信息,并将重要且紧急的邮件标注和汇总。随着人工智能代理分析我们的历史记录、了解上下文并给与反馈,慢慢地我们将信任它,让它使用一套定义好的准则和规则代表我们做出回应。当你想真正引起别人的注意时,你可以注明这是一封由AI代为回复的电子邮件!
2024年将是生成式人工智能在许多公司从实验试点走向标准操作程序的一年。首批使用案例将是客户服务、销售、营销和软件开发。要做到这一点,企业需要具备三个基本要素:第一,为所有结构化和非结构化数据提供安全的数据云;第二,在大型语言模型之上提供数据安全、隐私、道德和监管防护的生成式人工智能信任层;第三,建立和定制提示、操作和模型的协同驾驶平台。
更快乐的员工队伍会带来更好的业绩,我对GenAI将在促进更个性化的员工体验方面发挥的作用感到乐观,这将提高员工的参与度、满意度和生产力。毫无疑问,明年我们将继续看到各公司更积极地推出人工智能培训和实验项目,同时最实用的 GenAI用例也将增加,从而为企业节省时间和金钱,这些用例包括更个性化的客户支持和建议、高质量内容生成和工作流程自动化。
生成式人工智能工具已经在许多功能中发挥了高效的辅助作用,包括编码、客户支持和搜索。我们正在见证知识检索、信息汇总和任务自动化等日常任务的显著加速。随着人工智能副驾驶变得越来越复杂,并演变成能够执行全面业务功能并增强多步骤工作流程的长期代理,这一趋势预计将会增长。我们还将看到多模式人工智能应用程序在日常业务运营中变得司空见惯。这包括语音、视频和图像处理能力的集成。
今年,由于GitHub Copilot的成功,风险投资公司对用于编码的生成式人工智能的投资增长了357.4%,达到近4亿美元。软件开发自动化的能力已开始从目前的软件开发人员扩展到产品设计师和运营团队。明年,人工智能编码工具将在这些职能部门中得到广泛应用。明年即将推出的新基础模型将从整个软件开发过程中学习,使任何人都能从头到尾部署应用程序,从而进一步推动这一势头。
生成式人工智能在医学领域有很好的应用。研究表明,医生将大量时间花在更新电子记录和案头工作上。医生经常抱怨,他们很难抽出时间与病人深入交流病情。如果聊天机器人能创建医生与患者之间的对话记录(包括医生提供的口头指导)并将其输入患者记录,医生就能有更多时间与患者在一起,也就有可能为更多患者看病。
生成式人工智能带来的效率和生产力的最大受益者之一将是工作过度的安全团队。由于网络安全技能缺口已造成350万人的缺口,这些团队的工作已捉襟见肘。人工智能可以实现流程自动化,提高工具的效率,使安全团队能够更好地保护当今复杂网络和应用程序的安全,同时在人工智能日益驱动的威胁环境中更快地检测、分析和应对威胁。
生成式人工智能技术催生了更复杂的诈骗,如发送看似真实的网络钓鱼电子邮件、制作无懈可击的伪造政府签发文件。明年,我希望企业能够创造性地调整生成式人工智能解决方案,以快速帮助阻止这些深度伪造和更复杂的身份欺诈攻击,以免造成任何伤害。生成式人工智能必须成为人们提高效率和降低风险的工具之一。
随着人工智能培训成本的不断降低,我们将看到一个重大的转变:各种规模的企业都在定制ChatGPT等模型,以应对其运营中的独特挑战。无论是工程、营销还是人力资源,人工智能模型都将发展成为专业化的助手。除此之外,这些人工智能还将协助战略决策。这不仅仅是提高效率,而是开始编写新的业务手册,就像互联网的诞生一样。
今年,企业开始尝试使用生成式人工智能来提高工作效率。这是一个良好的开端,但我相信,到2024年,随着企业更全面地采用人工智能,并使用将分析和自我优化内容纳入其中的协同机器人,故事将从更快的产出转向更好的结果。
明年,人工智能浪潮将继续呈上升趋势,而人工智能的投资回报对许多企业来说仍将遥不可及。眼下,几乎每家企业都在讨论调查和确定人工智能战略,有些企业还为自己的计划投入了实际预算。然而,大多数企业没有足够的数据来快速训练有效、可信的算法,因此无法在2024年看到这些计划的投资回报。但是,终有一天会看到回报的。
专业服务提供商(包括律师)将需要重新思考他们的业务模式,尤其是如果他们严重依赖于在人工智能可以可靠、高效地替代的领域(如文件审查和尽职调查)创造收入。传统的金字塔模式,即由大量初级律师来完成这些任务,在经济上可能不再可行。由于许多任务不再需要人类来执行,因此将出现广泛的技能提升。与之前的工业革命类似,大多数组织现有的必要职能都将发生巨大的实质性转变。
一年的时间发生了如此多的变化!ChatGPT让人工智能大放异彩,引起了巨大的反响,但很显然,这只是刚刚开始。通过与将LLM模型投入生产的公司直接合作,我们看到了潜力和挑战。展望未来,要弥合人工智能应用与炒作之间的差距,需要简单、可扩展、具有成本效益的解决方案,并使公司能够完全控制其数据和模型。
我预计,GenAI的应用将加速,并将深入渗透到销售、营销、客户运营、工程和产品等高成本职能部门。随着GenAI在内容制作、客户与聊天机器人的互动、搜索引擎优化、产品知识发现、工程代码生成以及产品设计和测试等众多领域带来革命性的变化,你已经看到了这种情况的发生。这些都是真实而直接的用例,而不是技术炒作,它们正在带来令人难以置信的商业价值,而且在未来数月和数年内只会迅速加速。
面向消费者的人工智能工具在一些明显的判断领域(例如,清理数据库中不匹配的姓名,或分析书面调查结果)变得异常强大,而这些领域在历史上曾给金融分析师、销售代表或战略顾问等高技能员工带来大量的时间浪费。大型语言模型将不断改进其能力,以将原始数据准确地合成为可用格式,从而使这些专业人员能够将更多时间用于洞察而非分析。
生成式人工智能可以通过各种方式(如文本、图像、代码、音频、视频)创造新的、独特的输出,这可能是一个变革性的机遇。机器创造力正处于早期阶段,可以通过多种方式来加快新产品的开发和建立差异化竞争优势。
对于个人消费者来说,生成式人工智能为个性化服务打开了大门,从购物推荐到教育帮助,无所不能。ChatGPT可以充当虚拟家教,而 Midjourney则可以在艺术和音乐等创造性活动中提供帮助。在金融和医疗保健指导、生活方式管理和旅行规划等领域,人工智能也能提供个性化的意见和建议,带来显著的效益。随着这些工具更深入地融入平台和服务,它们必将提高企业和消费者的效率、创造力和便利性。
预计这些工具将大量用于客户支持、电话销售和客户关系管理。初步研究表明,将这些工具有效地用于客户界面,可以提高客户忠诚度、满意度和忠诚度,减少客户流失,从而对企业的盈亏产生积极影响。
当有大量数据可用,并且这些数据集之间的联系和相关性可以相对容易地映射出来时,人工智能工具就显得尤为重要。有鉴于此,在摩登梅朵经营的生物材料领域,人工智能工具将在许多方面发挥作用。首先,在消费者浏览大量产品和材料信息时提供支持。人工智能工具可以让消费者轻松找到最具可持续性的选择,同时避免被假新闻所诱导。
当涉及到像人工智能这样的变革性和快速发展的技术时,即使是一年的预测也很复杂。凭借其最先进的语义能力,类似chatgpt的模型有可能改变客户的搜索体验。这个已有几十年历史的横向问题面临着当今与数据隐私、幻觉和事实相关的问题。明年将在人工智能科学的基础层面和工程方面开展的研究,将使客户和企业能够更好地利用数据。
2024年将使我们的虚拟网络受到前所未有的污染。生成式人工智能(Generative AI)将成为领头羊,推动社交工程的持续发展,从而在网络上形成前所未有的不信任环境。好的一面是,这将成为重振我们彼此联系的转折点。在未来几年里,大科技公司、安全公司和政府将需要携手合作,共同开发有意义的解决方案,减少生活中的虚假信息。
在即将到来的2024年,我预见像ChatGPT和Midjourney这样的人工智能工具将继续改变企业的运营方式,提升客户体验。真正让我感到兴奋的是,新的量子技术有可能让这些人工智能模型变得更快、更高效,最终降低成本和对环境的影响。这将使这些人工智能模型更容易获得,并加快其在商业领域的应用。
明年及以后,我们将看到具有SQL编写和API调用专门技能的语言模型成为企业应用程序之间互操作性的粘合层。它们有可能打破孤岛,并创造出一种全新的混搭应用程序,这种应用程序不仅创建速度快,而且在实践中非常有效。这些应用程序和自主代理自动采取行动的技术仍处于早期阶段,但我们可以期待明年会有更多的突破。
如今,许多药物和基因疗法都昂贵得令人望而却步。新一代人工智能支持的药物发现和设计,以及制造和给药方面的创新,将改变这种状况。患者健康的重大突破指日可待。
Midjourney等单一功能的人工智能工具帮助人们关注生成式人工智能,但在未来的一年里,只有通过集成到实际工作流程中的工具,这项技术才能真正与大众拉开差距。这不仅会改变人们创建或编辑图像的方式,还会改变他们的工作方式——帮助他们通过人工智能工作流程节省数小时的时间,从而消除琐碎的任务。这将使他们以前可能从未尝试过的工作成为可能。
产品经理正在使用LLM来创建他们需要工程设计人员实现的功能的工作原型,这对我们开发软件的本质提出了挑战。在很多情况下,交给工程师的代码与商业版本非常接近。这对我们构建软件团队的方式产生了巨大的影响,并很有可能使领域专家无需庞大的工程团队就能实现从概念到代码的转化。
随着人工智能工具的发展,它们可以充当无声的助手,帮助正在进行采购的业务人员,还能协助财务人员管理预算开支,同时做好记录和分类。实际上,这种无形的帮助将是下一个平台的发展。特别是对于财务和会计团队来说,我认为明年我们将看到人工智能应用的重大进展,这将使他们能够专注于更具战略性和前瞻性的工作,减少重复性的数据录入和分析任务。
生成式人工智能工具可以协助人力资源专业人员,告诉他某位员工最近没有休假,并建议与该员工联系,请他休息一段时间,以避免倦怠。再举一个例子:如果某位员工最近结婚或生孩子了呢?生成式人工智能工具可以提醒人力资源专家,也许是时候向该员工重新发送福利信息了。人性化的提示帮助人们处理生活中最重要的事务,为员工创造更快乐的体验。
如果说过去的一年是关于建立对人工智能的理解,那么未来的一年将是关于发挥生成式人工智能的一些独特能力。但是,我们需要深思熟虑、全球一致的规则来降低风险,从而建立对人工智能的信任。如果我们想让企业和消费者在明年从负责任的人工智能中受益,政府就必须采取行动。
生成式人工智能将影响员工对工作中使用的技术的期望,成为留住人才的最佳助手。如果我们不为员工提供GenAI解决方案,我觉得这就像要求他们在有文字处理器的情况下使用打字机一样。
现在,许多应用程序都是简单的生产力增强器,可以帮助员工、学生、音乐家、开发人员等更高效、更快速地完成任务。但是,随着人工智能与其他工具的整合。例如,公司特定数据或在线服务(如天气预报)的检索,并调整为各行各业服务,我们将开始看到真正有趣的用例出现。
在我看来,目前采用生成式人工智能的最大好处是利用良好的数据来创建和扩展个性化体验。生成式人工智能能够分析大量的个人客户数据点,并创建个性化内容,这不仅有利于大型品牌和企业组织。生成式人工智能的简单性有能力成为中小型企业的平衡器。
我们可以将人工智能作为一种工具,提高组织的产品开发效率,综合数十年的测试数据,增强我们的供需规划预测能力。我们已经利用人工智能,基于数十亿组历史数据,主动预测轮胎服务和漏气保护,极大地帮助我们的客户提高效率。
我们从客户那里听到的最大的痛点之一是他们找不到想要的信息,我们对生成人工智能在未来一年如何在解决这个问题上发挥作用感到兴奋。如果你可以文档、记录或公司数据提出问题会有什么结果?例如,特定文件是否已签署?或者某项任务在每个阶段所需的时间长度?
对于消费者而言,多模态聊天应用程序将结合百科全书、搜索、语音操作个人助理等实用功能,并具有非常直观的多转向界面,其体验将得到显著改善。社交、媒体、教育、金融、娱乐等垂直领域的基础模式超级消费者应用也将被广泛采用。这些应用将来自现有企业和初创企业。
我们相信,生成式人工智能工具必将成为各个领域最重要的技术工具,我们认为,生产力的提高最终可能会像19世纪和20世纪初电气化的普及一样具有影响力。有些转变可能会在几年内逐步实现,但生成式人工智能工具未来会极大地提高用户的生产率。
我们看到,人工智能可以协助摄影专业人士和小型电子商务企业、零售业企业创作。随着人工智能将照片编辑工作自动化,人们可以借助AI工具针对图像风格、色调和图形元素等方面进行创意生成。人工智能在照片编辑方面的机遇在于,利用极其复杂和精密的技术,让创建和编辑照片的工作变得前所未有的简单和直观。
在当今的商业环境中,生成式人工智能的变革之处在于将其整合到更广泛的工具链中。将大型语言模型与有针对性的专业模型相结合,是我们正在见证的真正、切实进展的地方。
人工智能工具将彻底改变人力资源专业人员的角色。我们已经看到了使用这种技术来自动处理一些日常人力资源活动和行政任务的好处;例如,使用生成式人工智能来完成岗位描述内容,或者使用公司拥有的机器人来回复员工的基本问题和请求。想方设法利用技术来支持可重复的任务,是腾出时间和资源让员工专注于更有价值的工作的关键。
ChatGPT和Midjourney的下一年很可能会迎来商业应用程序的激增,为企业内处理重复性任务的每个职能部门提供定制服务,包括财务、法律团队等。OpenAIs GPTs “应用程序商店”,在这里人们甚至不需要知道如何编码就可以创建个性化的 GPTs,这是朝这个方向迈出的一大步。
生成式人工智能将使企业能够以另一种规模整合和分析私人和公共财政信息。人工智能工具将综合财报电话会议和综合报告中的数据,让人们更深入地了解公司和市场的健康状况。在科学研究方面,明年将迎来人工智能生成辅助技术的飞跃。研究人员将拥有先进的人工智能工具,可以将他们的工作与世界上其他研究人员的工作进行比较,预测未来的研究轨迹,并确定有待探索的领域。
译者:Araon_