2023年是人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)期以來最具顛覆性的一年，大量生成式人工智能產(chǎn)品進(jìn)入主流。繼續(xù)其變革之旅，生成式人工智能有望在2024年從興奮的話題轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用。

　　隨著科技公司不斷開發(fā)和微調(diào)人工智能模型，生成式人工智能領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，催生了一系列廣泛的趨勢(shì)，這些趨勢(shì)將促進(jìn)人工智能在各行各業(yè)的采用及其在我們?nèi)粘Ｉ�活中的存��。讓我們深入研究頂�?jí)生成式人工智能趨勢(shì)，這些趨勢(shì)將決定生成式人工智能的真正價(jià)值。

　　1. 小語言模型

　　在 ChatGPT 取得巨大成功之后，我們看到許多公司在2023年發(fā)布了大型語言模型。然而，現(xiàn)在是時(shí)候?yàn)樾≌Z言模型 (SLM) 的激增做好準(zhǔn)備了。法學(xué)碩士接受過從各種公共在線資源中廢棄的大量數(shù)據(jù)集的培訓(xùn)，并且能夠執(zhí)行需要人類智能的復(fù)雜任務(wù)，從編寫編程代碼和邏輯推理到回答幾乎所有可以想象的主題的查詢。

　　然而，處理如此龐大的具有數(shù)萬億參數(shù)的人工智能模型需要大量的計(jì)算資源和財(cái)務(wù)投資。

　　相比之下，小語言模型是根據(jù)特定任務(wù)的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，并且更具成本效益。SLM 的參數(shù)較少，占用的存儲(chǔ)空間也較少，因此適合在計(jì)算能力較低的較便宜的硬件上運(yùn)行。當(dāng)使用從教科書、新聞網(wǎng)站和雜志等可信來源提取的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，該模型可以提供出色的性能。這將促進(jìn)這些模型的采用。

　　迄今為止，一些流行的 SLM 包括 Meta 的 Llama-2、微軟的PHI-2和 Mistral7B。

　　2. 人工智能生成

　　目前人工智能的水平還不能與人類智能相提并論。人工智能公司渴望開發(fā)一種能夠匹配或超越人類理解和認(rèn)知能力的模型，這一突破被認(rèn)為是通用人工智能(AGI)。

　　AGI模型不局限于特定領(lǐng)域，無需人工干預(yù)即可解決人類認(rèn)知層面的各種問題。它可以獨(dú)立學(xué)習(xí)并解決不熟悉的問題，無需額外培訓(xùn)。簡(jiǎn)而言之，AGI 是完整人工智能的概念，反映了人類理解和解決復(fù)雜任務(wù)的廣泛認(rèn)知能力。

　　相比之下，現(xiàn)有模型依賴于大量訓(xùn)練來理解和解決同一領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)問題。例如，預(yù)先訓(xùn)練的大型語言模型 (LLM) 必須輸入金融數(shù)據(jù)集才能做出與投資相關(guān)的決策。

　　AGI 的概念是，機(jī)器可以跨領(lǐng)域執(zhí)行具有人類認(rèn)知水平的復(fù)雜任務(wù)，而無需了解這些任務(wù)的背景知識(shí)。

　　3. 多模態(tài)人工智能模型(聊天機(jī)器人)

　　生成式人工智能模型通過集成多模式多功能性超越了文本創(chuàng)建。多模態(tài)人工智能將在2024年取得進(jìn)展，并為生成式人工智能領(lǐng)域帶來重大變化。

　　多模態(tài)人工智能模型經(jīng)過訓(xùn)練，可以通過先進(jìn)的算法學(xué)習(xí)和處理多種形式的數(shù)據(jù)，例如文本、照片甚至聲音和視頻，以便根據(jù)提示生成不同類型的內(nèi)容，例如文本、圖像、聲音和視頻。

　　訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(包括文本、圖像、視頻和音頻)的組合可以訓(xùn)練系統(tǒng)學(xué)習(xí)不同類型媒體之間的關(guān)系，并使它們能夠識(shí)別一種媒體并對(duì)另一種媒體做出響應(yīng)。例如，如果您輸入圖像，模型將生成文本作為響應(yīng)，反之亦然。

　　向人工智能模型的過渡將使該技術(shù)更加直觀和動(dòng)態(tài)。Gemini、GPT4-V、Gen-2、ImageBind 等因其多模態(tài)功能而深受用戶歡迎。

　　4. 代理人工智能

　　雖然到目前為止我們已經(jīng)能夠與人工智能聊天，但到今年，我們將看到聊天機(jī)器人作為代理運(yùn)行�？萍脊�司正在努力將人工智能模型轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鬈浖�程��，旨在無需直接人工干預(yù)即可實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。

　　這些自主代理是使用先進(jìn)的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)的。此類智能體的開發(fā)本質(zhì)上需要集成不同技術(shù)的多模態(tài)人工智能，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等。

　　這些代理旨在使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模式、設(shè)定新目標(biāo)，并在沒有或很少人為干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。他們可以通過同時(shí)分析不同的數(shù)據(jù)類型并考慮當(dāng)前環(huán)境來有效地預(yù)測(cè)、采取行動(dòng)和交互。

　　例如，可以訓(xùn)練金融人工智能代理收集市場(chǎng)數(shù)據(jù)、分析模式并根據(jù)不斷變化的市場(chǎng)條件實(shí)時(shí)調(diào)整其投資策略。

　　5.人工智能治理

　　2024年將是人工智能監(jiān)管的分水嶺，重塑生成式人工智能策略的發(fā)展和道德風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)安全可靠的人工智能應(yīng)用。

　　隨著生成式人工智能迅速進(jìn)入主流，企業(yè)很高興利用它來推動(dòng)創(chuàng)新并發(fā)現(xiàn)各個(gè)行業(yè)和應(yīng)用程序的新機(jī)會(huì)。然而，整合這項(xiàng)尖端技術(shù)并非沒有挑戰(zhàn)。人工智能的快速發(fā)展讓監(jiān)管機(jī)構(gòu)爭(zhēng)先恐后地跟上該技術(shù)的步伐。

　　盡管有可能產(chǎn)生或預(yù)測(cè)期望的結(jié)果，但生成式人工智能引起了人們對(duì)幻覺、錯(cuò)誤信息傳播、深度偽造等的擔(dān)憂。此外，這些模型容易遭受注射、中毒、敏感私人信息泄露、侵犯版權(quán)、偏見和種族主義內(nèi)容的產(chǎn)生強(qiáng)調(diào)了全球范圍內(nèi)迅速采取監(jiān)管反應(yīng)的必要性。

　　監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要塑造人工智能治理的未來，促進(jìn)創(chuàng)新，并確保制定護(hù)欄來保護(hù)多元化勞動(dòng)力的權(quán)利和就業(yè)機(jī)會(huì)。隨著人工智能融入許多行業(yè)，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者、政府、學(xué)術(shù)研究人員和民間社會(huì)的聯(lián)盟對(duì)于創(chuàng)建一個(gè)成功的人工智能治理監(jiān)管框架是必要的。

　　6.定制企業(yè)生成AI模型

　　像ChatGPT vs Bard和 Midjourney這樣的大規(guī)模大型語言和圖像模型已經(jīng)席卷了世界。然而，對(duì)于商業(yè)用例，小型、定制的企業(yè)生成人工智能模型正在興起。這些模型是通過集成專有數(shù)據(jù)來設(shè)計(jì)的，以滿足利基市場(chǎng)和用戶需求，并確保更準(zhǔn)確和相關(guān)的響應(yīng)。定制企業(yè)人工智能應(yīng)用的發(fā)展表明，企業(yè)正在轉(zhuǎn)向更高效、個(gè)性化的人工智能驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)解決方案。

　　企業(yè)生成式人工智能可以根據(jù)各種業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制，包括客戶支持、文檔審查，甚至供應(yīng)鏈管理。這些模型對(duì)于術(shù)語和實(shí)踐高度專業(yè)化的金融、法律和醫(yī)療保健領(lǐng)域特別有用。將定制模型集成到其運(yùn)營(yíng)中的組織可以更好地控制其數(shù)據(jù)，從而提高隱私和安全級(jí)別。

　　鑒于生成式人工智能模型帶來的隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)格的人工智能法規(guī)可能會(huì)推動(dòng)企業(yè)在未來幾年過渡到使用專有模型。

　　2024年，生成式人工智能的格局將繼續(xù)快速發(fā)展，出現(xiàn)一系列新趨勢(shì)，給消費(fèi)者和企業(yè)帶來新的挑戰(zhàn)。生成式人工智能具有巨大的潛力，其影響才剛剛開始。