2023年标志着技术发展的一个分水岭,生成性AI成为主流。随着我们步入2024年,生成性AI的格局预计将迅速发展,引入一系列趋势,这些趋势有望改变技术和其应用。
智能体的演变证明了机器学习和人工智能的快速发展。从简单的基于规则的系统,我们已经发展到由深度学习和神经网络驱动的复杂智能体。这些现代智能体能够处理大量的数据,从它们的交互中学习,甚至以曾经是科幻小说中的内容的方式与人类合作。
在各个行业中,智能体正变得不可或缺。在医疗保健领域,它们正在协助诊断和病人护理。在金融领域,它们正在分析市场趋势和管理投资组合。制造业使用智能体优化生产线,而在零售业,它们正在个性化客户体验和管理库存。AI助手的未来应用似乎是无限的,每个行业都找到了利用它们能力的独特方式。从多模态AI模型的进步到小型语言模型的兴起,这些趋势不仅将塑造技术格局,还将重新定义交互、创造力和对AI潜力的理解。
让我们展望未来,探索AI智能体的重要发展趋势。
![](/w.gif)
作者:张长旺,图源:旺知识
1. 塑造未来的重要AI智能体趋势
1.1 生成式AI集成
AI智能体开发中最重要的趋势之一是将生成式AI集成到现有的企业应用中。这一趋势正在彻底改变企业的运作方式,智能体现在不仅能够分析数据,还能够创建与人类输出非常相似的内容。
生成式AI应用,通常被称为副驾驶或智能体,正在无缝地融入企业软件的结构中。这些AI驱动的助手能够筛选大量的现有内容,提取相关信息,并生成听起来非常人性化的新内容。这种能力在内容创作、客户服务甚至软件开发中特别有价值。
例如,在客户支持领域,智能体现在可以起草对客户询问的回复,从公司的知识库中提取,并调整语言以匹配公司的语调和风格。在内容营销中,这些智能体可以生成博客文章、社交媒体更新甚至长篇文章,显著加快内容创作过程。
在这种情况下,AI驱动的自动化的好处是多方面的。它不仅通过处理日常任务提高了效率,而且还释放了人类工作者,让他们专注于更复杂、更有创造性和战略性的工作。随着这些生成式AI集成变得更加复杂,我们可以预期看到工作角色的转变,人类将承担更多监督和微调内容创作和客户互动过程的角色。
1.2 检索增强型生成(RAG)在企业AI中的主导地位
检索增强型生成(RAG)正在成为企业AI世界中的游戏规则改变者。这种创新方法结合了大型语言模型(LLMs)的能力以及检索和引用外部信息源的能力。结果是更准确、可靠和具有上下文意识的智能体。
RAG通过允许AI模型在提供答案之前对其响应进行“事实检查”,以针对策划的知识库进行检查。这个过程显著减少了“幻觉”的发生——即AI生成看似合理但不正确的信息的实例。对企业来说,这意味着更值得信赖的AI生成内容和响应,这在准确性至关重要的行业中至关重要,如法律、医疗保健和金融服务。
RAG在企业设置中的采用是由几个因素驱动的。首先,它提供了一种成本效益高的方式来提高AI模型的准确性,无需不断重新训练或开发越来越大的模型。其次,它允许组织利用现有的知识库和数据存储库,确保AI输出与公司特定的信息和政策保持一致。
随着AI智能体中的机器学习趋势继续发展,我们可以预期RAG将发挥越来越重要的作用。它将生成模型的流畅性和灵活性与策划信息源的可靠性结合起来,成为企业寻求在不损害准确性或相关性的情况下实施AI解决方案的有吸引力的选择。
1.3 多模态AI智能体
OpenAI的GPT4、Meta的Llama 2和Mistral都是大型语言模型进步的例子。技术超越了文本,通过多模态AI模型,允许用户根据文本、音频、图像和视频混合和匹配内容进行提示和生成新内容。这种方法涉及将图像、文本和语音等数据与高级算法结合起来进行预测和生成结果。
到2024年,预计多模态AI将显著发展,引领生成性AI能力的转变。这些模型正在超越传统的单模态功能,整合图像、语言和音频等多样化的数据类型。由于向多模态模型的过渡,AI将变得更加直观和动态。
GPT4-V已经在ChatGPT Plus订阅者中因其多模态能力而广受欢迎。到2024年,我们可以期待像大型语言和视觉助手或LLava这样的开放模型的兴起。
多模态AI智能体的崛起代表了AI能力的显著飞跃。这些先进的智能体能够处理和整合多种类型的输入数据,包括文本、图像、音频甚至视频。这种多功能性在各个行业中开辟了广泛的应用范围。
在医疗保健领域,多模态AI智能体正在彻底改变诊断和病人护理。它们可以分析医学影像数据以及病人记录和症状,提供更全面和准确的诊断建议。在零售部门,这些智能体通过结合视觉识别和自然语言处理,增强了客户体验,使购物助手更加直观和互动。
多模态AI的潜力也扩展到了创意产业。在广告和设计中,这些智能体可以生成结合文本和图像的内容,理解视觉和语言交流的细微差别。这种能力在创建针对性营销材料和大规模个性化内容方面特别有价值。
随着AI智能体对特定行业的影响继续增长,多模态AI很可能成为这一转型的前沿。它处理和综合各种类型信息的能力比以往任何时候都更接近人类的的认知过程,使其成为复杂决策场景中不可或缺的工具。
1.4 智能体(Agentic)AI和自主智能体
智能体AI代表了我们对人工智能思考方式的范式转变。与对特定输入做出反应的反应性AI系统不同,智能体AI表现出一定程度的自主性和主动性。这些AI智能体可以设定自己的目标,做出决策,并独立采取行动以实现这些目标。
智能体AI的影响是深远的。在商业环境中,智能体AI可以彻底改变项目管理,自主协调任务,分配资源,并在没有持续的人类监督的情况下适应变化的情况。在研究和开发中,这些智能体可以设计和运行实验,分析结果,甚至制定新的假设,可能加速科学发现。
然而,智能体AI的发展也引发了重要的伦理和安全考虑。随着这些AI智能体变得更加自主,确保它们与人类价值观保持一致并在伦理边界内运作变得至关重要。代理式AI的未来发展可能会在自主性和控制之间取得平衡,创建可以独立行动但仍遵守人类定义的原则和目标的系统。
自主智能体代表了构建生成性AI模型的一种创新策略。这些智能体是为实现特定目标而设计的自主软件程序。在考虑生成性AI时,自主智能体无需人工干预就能产生内容的能力,克服了传统提示工程所关联的限制。
在自主智能体的开发中使用了先进的算法和机器学习技术。这些智能体使用数据来学习、适应新情况,并在很少的人工干预下做出决策。例如,OpenAI已经创建了像定制GPTs这样的工具,有效利用了自主智能体,显示了人工智能领域的重要进展。
多模态AI,结合了自然语言处理、计算机视觉和机器学习等各种AI技术,在自主智能体的开发中至关重要。它可以通过同时分析不同类型的数据并应用当前上下文,进行预测、采取行动和更适当地交互。
LangChain和LlamaIndex等框架是构建基于LLMs的智能体的一些流行工具。到2024年,我们将看到利用多模态AI的新框架。
通过智能和响应性的交互,自主智能体将在改善客户体验方面非常有帮助。这些高度上下文化的智能体将对旅游、酒店、零售和教育等行业有利,因为它们通过减少人工干预来降低总体成本。
1.5 能力强大且功能丰富的小型语言模型
如果2023年是大型语言模型的一年,那么2024年将见证小型语言模型的力量。大型语言模型(LLMs)是在Common Crawl和The Pile等庞大数据集上训练的。这些数据集包含的数据量达到数TB,是从数十亿个公开可访问的网站中提取的。尽管这些数据确实有助于教LLMs生成有意义的内容和预测下一个词,但其嘈杂的性质源于其基于通用互联网内容的基础。
另一方面,小型语言模型(SLMs)是在更有限的数据集上训练的,但这些数据集仍然包含高质量来源,如教科书、期刊和权威内容。这些模型在参数计数以及存储和内存要求方面更小,使它们能够在不那么强大、不那么昂贵的硬件上运行。尽管SLMs的大小只是LLMs的一小部分,但它们产生的内容质量可与一些较大的对应模型相媲美。
微软的PHI-2和Mistral 7B是两个有前景的SLMs,将为下一代生成性AI应用提供动力。
企业将能够微调SLMs,以便它们可以定制到特定的任务和特定领域的功能。这将满足法律和监管要求,加速语言模型的采用。
1.6 开源模型将与专有模型相媲美
开源运动几十年来一直是软件开发的推动力,现在它在AI世界中也取得了显著进展。开源AI模型和工具正在民主化访问高级AI功能,允许小型公司和个人开发者利用曾经是科技巨头专属的复杂AI技术。
这一趋势对于新兴的AI商业应用尤为重要。中小型企业现在可以在不需要大规模投资专有技术的情况下,尝试和实施AI解决方案。开源AI库和框架正在实现定制AI应用程序的快速原型设计和开发,以满足特定的业务需求。
此外,开源开发的协作性质正在加速AI创新。全球的开发者正在贡献和改进AI模型,带来更快的进步和更多样化的应用。这种全球合作也在帮助解决AI开发中的一些挑战,例如训练数据中的偏见和对更有效、资源消耗更少的模型的需求。
随着开源AI的不断发展,我们可以预期将看到更多专门针对特定行业和用例的AI工具和模型的涌现。这一趋势可能会导致从医疗保健到教育再到环境保护等各个领域AI应用的更多创新。
到2024年,开放的生成性AI模型预计将显著发展,一些预测表明它们将与专有模型相媲美。另一方面,开放模型与专有模型之间的比较是复杂的,取决于包括特定用例、开发资源和用于训练模型的数据在内的多种因素。
Meta的Llama 2 70B、Falcon 180B和Mistral AI的Mixtral-8x7B在2023年变得非常流行,与GPT 3.5、Claude 2和Jurassic-2等专有模型的性能相当。
在未来,开放模型和专有模型之间的差距将缩小,为企业在混合或本地环境中托管生成性AI模型提供了一个极好的选择。
到2024年,Meta、Mistral以及可能的新进入者将发布下一代模型,作为作为API提供的专有模型的可行替代品。
1.7 定制化企业生成式AI模型
随着企业对AI能力的日益熟悉,定制化生成式AI模型以满足特定企业需求的趋势日益增长。企业不再依赖通用AI模型,而是投资于开发或微调与它们的独特需求、数据和行业背景紧密对齐的模型。
这种定制化趋势是由几个因素驱动的。首先,它允许企业创建能够理解并在其行业的特定语言、术语和流程中运作的AI模型。例如,一家律师事务所可能会开发一个接受法律文本和先例训练的AI模型,能够以通用模型无法匹敌的专业水平起草和审查合同。
其次,定制模型从长远来看可以更高效和成本效益。虽然通用模型通常需要大量的计算资源,但一个狭窄聚焦的模型可以更小、更高效,降低运营成本,同时在其特定领域提供高质量的结果。
这些定制模型的开发变得更加容易获得,这要归功于迁移学习技术。公司可以从预训练模型开始,在它们自己的专有数据上进行微调,显著减少开发专业AI解决方案所需的时间和资源。
随着这一趋势的持续,我们可能会看到各种高度专业化的AI智能体在各个行业中涌现,每个智能体都针对执行特定任务具有高度的准确性和效率。这可能会导致从科学研究到创意产业等领域的生产力大幅增长和新能力的出现。
1.8 AI在边缘计算中的应用将智能更近一步
AI智能体与边缘计算的整合是另一种将重塑我们日常与AI互动方式的趋势。边缘计算将数据存储和计算带到数据收集的设备附近,而不是依赖于数千英里之外的中央位置。当与AI结合时,这种方法可以实现更快、更高效、更可靠的AI驱动应用。
在AI智能体的背景下,边缘计算允许实时处理和决策,这在自动驾驶汽车、智能家居设备和工业物联网传感器等应用中至关重要。例如,自动驾驶汽车中的AI智能体可以根据其即时环境做出分秒必争的决策,而无需将数据发送到远程服务器并等待响应。
这一趋势还解决了与AI相关的一些隐私和安全问题,因为敏感数据可以在当地处理,而不是被发送到云端。此外,它减少了延迟和带宽使用,使AI应用程序更加响应迅速,对网络连接的依赖性更小。
随着边缘AI的不断发展,我们可以预期看到更复杂的AI智能体嵌入到日常设备中,从智能手机到家用电器。这将实现更加个性化和上下文感知的AI助手,即使在互联网连接有限或间歇性的环境中也能有效
1.9 云原生成为本地GenAI的关键
Kubernetes已经是托管生成性AI模型的首选环境。预计Hugging Face、OpenAI和Google等主要参与者将利用由Kubernetes驱动的云原生基础设施来提供生成性AI平台。
Hugging Face的文本生成推理、AnyScale的Ray Serve和vLLM等工具已经支持在容器中运行模型推理。到2024年,我们将看到在Kubernetes上运行的框架、工具和平台的成熟,以管理基础模型的整个生命周期。用户将能够高效地预训练、微调、部署和扩展生成性模型。
关键的云原生生态系统参与者将提供参考架构、最佳实践和优化,以在云原生基础设施上运行生成性AI。LLMOps将扩展以支持集成的云原生工作流。
到2024年,生成性AI将继续快速发展,提供新的和令人惊讶的能力,这将使消费者和企业受益。
2. AI智能体趋势在各个行业的影响
这些AI智能体趋势的影响正在被多个行业感受到,每个行业都找到了利用这些技术提高效率、创新和客户体验的独特方式。
在医疗保健领域,AI智能体正在彻底改变病人护理、药物发现和医学影像分析。多模态AI智能体可以分析来自各种来源的复杂医疗数据,协助进行更准确的诊断和个性化治疗计划。在医疗设备中使用边缘AI,实现了实时健康监测和对紧急情况的快速响应。
金融行业正在通过AI智能体在风险评估、欺诈检测和个性化财务建议方面进行转型。正在开发定制化的AI模型,以分析市场趋势、预测经济变化并以前所未有的准确性自动化交易策略。
制造业从AI智能体中受益于预测性维护、供应链优化和质量控制。代理式AI被用于管理复杂的生产流程,实时适应变化的条件和需求。
在零售业,AI智能体通过个性化推荐、虚拟试穿和高效的库存管理增强客户体验。生成式AI的整合使电子商务平台更具吸引力和互动性。
教育行业正在探索AI智能体用于个性化学习体验、自动化评分和适应性课程。多模态AI使教育内容更加易于获取和吸引不同学习风格的学生。
随着这些趋势的不断发展,我们可以预期看到AI智能体在这些和其他行业的更多创新应用,从根本上改变企业的运营方式以及我们日常生活中与技术的互动方式。
2.1 组织变革和挑战
AI智能体技术的快速发展不仅改变了企业能做什么,还改变了它们的结构和运营方式。这种演变带来了重大的组织变革,并提出了公司必须应对的新挑战。
1. AI专家角色的演变
最显著的变化之一是在组织内AI专家的角色。例如,曾经高度专业化的提示工程技能,现在正日益成为软件工程角色的标准部分。随着AI工具更多地融入日常工作流程,有效沟通和利用AI系统的能力正成为各种工作职能的基本技能。
这一趋势在软件工程中尤为明显,AI现在被广泛用于代码生成、错误检测甚至架构设计等任务。软件工程师的角色正在演变,不仅要包括传统的编码技能,还要包括有效协作AI工具、理解它们的能力和限制以及为特定任务微调它们的能力。
因此,组织正在重新考虑他们的招聘和培训策略。越来越强调发展一个不仅技术熟练而且AI素养高的劳动力。这种转变可能会继续下去,AI技能将变得越来越重要,涵盖广泛的职位和行业。
2. AI在高管领导中的地位
首席高管也在经历重大变化,因为组织正在努力应对如何最好地利用AI技术。我们看到了新的高管角色的出现,如首席AI官和首席数据官,这反映了AI和数据在现代商业运营中的战略重要性。
然而,关于这些角色应该如何融入传统组织结构的讨论仍在进行中。一些人主张设立专门的AI领导角色,而另一些人主张采取更全面的方法,将AI和数据责任整合到现有的C级职位中。
趋势似乎正朝着后者发展,重点是能够从整个组织的数据和AI中创造价值的总体技术领导者。这些领导者越来越多地直接向CEO汇报,突出了AI在整体商业战略中的关键角色。
这种转变可能会在2024年及以后继续,组织寻求能够不仅理解AI的技术方面,还能理解其战略影响和伦理考虑的领导者。
3. 可持续性问题
随着AI技术,特别是大规模生成式AI模型的日益普及,对其环境影响的担忧也在增加。训练和运行这些模型的能源密集性质促使组织考虑其AI战略的可持续性影响。
科技巨头正在以各种方式解决这个问题,从投资更节能的硬件到开发资源消耗更少的AI模型。还有一个日益增长的关注点是AI数据中心的能源使用,公司正在探索可再生能源和更高效的冷却系统。
这一趋势可能会加速,可持续性成为AI开发和部署的关键考虑因素。组织可能需要在AI的好处与其环境成本之间取得平衡,可能导致在AI设计中采取新的方法,优先考虑能效和性能。
2.2 AI艺术和内容保护
AI在创意领域的兴起既带来了激动人心的可能性,也带来了重大挑战,特别是在AI生成艺术和内容保护领域。
1. AI艺术创作趋势
AI艺术创作工具正变得越来越复杂和易于获取。像Adobe Stock和NVIDIA的3D生成工具这样的平台使艺术家和设计师能够以前所未有的速度和便利性创造复杂、高质量的视觉效果。这些工具不仅协助人类创作者,而且还能根据文本提示或其他输入生成完全原创的艺术作品。
这一趋势正在民主化艺术创作,允许没有传统艺术培训的个人制作出视觉上令人惊叹的作品。它还为专业艺术家开辟了新途径,他们将AI工具整合到他们的工作流程中,以增强他们的创作过程并探索新的艺术可能性。
2. 水印和保护策略
然而,AI生成和操作图像的便捷性引发了关于版权侵犯和未经授权使用艺术家作品来训练AI模型的严重担忧。作为回应,人们越来越关注为数字艺术开发健全的水印和保护策略。
当前的水印努力因为容易被移除而受到批评,限制了它们作为保护措施的有效性。这导致了对更强大、更综合的方法来保护数字艺术的呼声,特别是在选举等关键事件期间,视觉信息的真实性至关重要。
3. Glaze和Nightshade等工具
为了应对这些挑战,新的工具应运而生,帮助艺术家保护他们的作品免受未经授权的AI训练。像Glaze和Nightshade这样的解决方案提供了创新的方法来“毒化”训练数据,使AI模型在未经许可的情况下难以准确复制艺术家的风格。
这些工具通过以人类肉眼无法察觉但会使AI模型混淆的方式微调图像。例如,Glaze可以使一幅肖像在被AI处理时看起来具有不同的风格元素,而Nightshade可以导致AI在图像中错误地分类对象。
这些保护工具的发展代表了内容创作者和那些寻求利用他们作品的人之间持续斗争的新前沿。随着AI艺术生成能力的不断发展,我们可以预期保护技术的平行发展,艺术家和技术专家将共同努力,确保数字时代原创艺术创作的完整性和价值。
2.3 伦理考虑和监管环境
随着AI智能体变得更加普遍和强大,它们的使用所带来的伦理问题以及适当的监管需求已经成为科技和政策领域的讨论焦点。
1. AI伦理和安全风险
AI技术的快速发展,特别是在深度伪造和AI生成内容等领域,引发了重大的伦理和安全问题。人们越来越意识到AI可能被用于虚假信息运动、身份盗窃和其他恶意活动。
作为回应,人们越来越强调开发具有内置伦理考虑的AI系统。这包括专注于AI决策过程中的透明度,确保AI输出的公平性和最小化偏见,并创建人类监督和干预的机制。
与AI相关的安全风险,如对AI系统的对抗性攻击或在网络战中使用AI,也在推动对更健壮和安全的AI架构的研究。"AI安全"的概念越来越受到关注,研究人员和开发人员正在研究确保AI系统即使在不可预见的情况下也能可靠和可预测地运行的方法。
2. 全球AI监管
在AI监管方面处于前沿的是欧盟,其全面的AI法案引入了基于风险的AI监管方法,对某些AI实践实施禁令,对高风险AI系统施加严格义务,并要求AI应用透明。欧盟的做法可能会在全球产生影响,可能为全球AI监管设定标准。
在美国,监管环境更加分散。尽管目前还没有全面的联邦AI立法,但各个机构已经发布了关于AI风险管理和产品声明的指导。拜登政府关于AI的行政命令要求进行安全测试和保护,这表明朝着更有结构的监管迈进。
这种地区间的监管差异为全球企业带来了挑战。在国际上运营的公司可能需要应对不同的监管环境,可能导致开发特定于地区的AI战略。
3. 合规性和主动参与
随着监管环境的不断发展,组织正在认识到与合规措施主动参与的重要性。等到正式要求最终确定后再采取行动可能会使企业处于明显的劣势。
具有前瞻性的公司已经在实施道德AI框架,对它们的AI系统进行定期审计,并投资于可解释的AI技术。这些积极的步骤不仅为未来的法规做好了准备,还有助于与客户和利益相关者建立信任。
对更严格的AI监管的趋势可能会继续,重点是确保AI系统是安全的、公平的和透明的。那些早期采纳这些原则并将它们整合到AI开发过程中的组织将更好地适应新兴的监管环境。
3. 未来展望和准备
展望AI智能体的未来,很明显我们正处于一个转型时代的边缘。然而,以平衡的视角来看待这个未来至关重要,既要认识到AI的巨大潜力,也要认识到前方的挑战。
3.1 揭穿AI炒作和现实评估
尽管AI的潜力不可否认,但重要的是要穿透炒作,保持对AI能做什么和不能做什么的现实看法。Gartner对AI炒作周期的认可强调了对AI采用和发展采取审慎方法的必要性。
在未来几年,我们可能会看到从过高的期望到更务实的AI应用的转变。这并不意味着AI创新的放缓,而是专注于开发解决现实问题并带来切实利益的AI解决方案。
3.2 AI驱动未来所需的技能
随着AI日益融入工作和日常生活的各个方面。在这个新环境中所需的技能也在发展。AI和机器学习的技术技能将继续需求高涨,但同样重要的是补充AI能力的其他技能。
批判性思维、创造力和情商可能因其在人类专注于AI不易复制的任务上的重要性而变得越来越有价值。基于AI系统生成的洞察力有效协作、理解其输出并做出明智决策的能力将是至关重要的。
此外,随着组织在AI部署和监管的复杂环境中导航,AI伦理、治理和风险管理的技能将是必不可少的。
3.3 利用AI智能体趋势的商业策略
对于希望利用AI智能体趋势的企业来说,关键的战略方法是:
确定具体用例: 而不是为了采用AI而采用AI,企业应该专注于确定AI可以显著增值的具体问题或机会。
投资数据基础设施: 高质量、组织良好的数据是有效AI系统的基础。企业应该优先建设强大的数据基础设施来支持他们的AI计划。
培养AI文化素养: 确保组织中的员工理解AI的能力和限制,可以帮助推动更有效的AI技术采用和使用。
优先考虑道德AI开发: 从一开始就将道德考虑纳入AI开发过程,可以帮助避免声誉风险,并确保与新兴法规的一致性。
探索合作伙伴关系和合作: 鉴于AI发展的快速步伐,与AI初创公司、研究机构或科技公司的合作可以帮助企业保持AI创新的最前沿。
4. 挑战和关注点
虽然AI智能体的未来充满希望,但它并非没有挑战和关注点。
4.1 隐私和安全问题
随着AI系统变得更加复杂并处理越来越敏感的数据,隐私和安全问题至关重要。组织必须投资于强大的数据保护措施,并确保他们的AI系统以隐私为设计考虑。
4.2 工作置换的担忧
AI驱动的工作置换担忧仍然是一个重大问题。虽然AI可能会自动化某些任务,但它也有望创造新的工作机会。关键在于管理这一过渡,专注于重新培训和提高劳动力的技能,以补充AI能力。
4.3 影子AI风险
易于获取的AI工具的兴起导致了对“影子AI”的担忧——组织内未经授权使用AI应用。这可能带来重大的安全和合规风险。公司将需要制定明确的政策和治理结构来有效管理AI的使用。
我们探索的顶级AI智能体趋势——从生成式AI集成和检索增强型生成到多模态AI和代理式AI——将重塑行业并重新定义我们与技术的互动方式。随着这些趋势的不断发展,它们承诺在生产力、创造力和问题解决方面开启新的可能性。
然而,要实现这些AI智能体趋势的全部潜力,将需要谨慎地应对伦理、监管和社会挑战。保持知情、快速适应并以负责任的创新为重点的组织和个人将最好地在AI驱动的未来中蓬勃发展。
站在这个新时代的边缘,很明显,AI智能体的旅程才刚刚开始。未来几年有望成为充满发现、创新和转型的激动人心的时期。通过参与这些发展并为关于AI在我们社会中角色的持续对话做出贡献,我们都可以为塑造一个AI智能体作为人类进步和福祉的强大工具的未来发挥作用。
5. 常见问题解答
AI智能体与传统AI系统有何不同? AI智能体更加自主和适应性强,能够感知其环境并采取行动实现特定目标。传统AI系统通常更加僵化,专注于特定任务。
检索增强型生成的主要好处是什么? RAG通过允许模型检查外部来源来提高AI生成内容的准确性,减少幻觉并增加可靠性。
企业如何为不断演变的AI监管环境做准备? 企业应该了解新兴法规,实施道德AI框架,进行定期审计,并积极采取合规措施。
在AI智能体时代,哪些技能最有价值? 批判性思维、创造力、情商、AI素养以及有效与AI系统协作的能力至关重要。
组织如何平衡创新与道德AI使用? 从一开始就将道德考虑纳入AI开发过程,培养负责任创新的文化,并积极参与有关AI伦理和治理的持续讨论。
作者:张长旺,图源:旺知识
参考资料
Just Think, The Top AI Agent Trends to Watch.
Janakiram MSV, Exploring The Future: 5 Cutting-Edge Generative AI Trends In 2024.
![](/w.gif)