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生成式人工智能格局:2024年及以后的趨勢(shì)

人工智能
在本篇生成式人工智能領(lǐng)域指南中,我們將探討生成式人工智能的能力,以及它是如何出現(xiàn)并變得如此流行的。我們還將研究生成式人工智能領(lǐng)域的當(dāng)前趨勢(shì),并預(yù)測(cè)消費(fèi)者在不久的將來(lái)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的期望。

生成式人工智能領(lǐng)域正在迅速擴(kuò)張,盡管帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),但也帶來(lái)了巨大的好處。

生成式人工智能是人工智能的一種形式,它依賴于自然語(yǔ)言處理、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和先進(jìn)的人工智能訓(xùn)練策略,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),來(lái)生成類(lèi)似于人類(lèi)制作的原創(chuàng)內(nèi)容。

技術(shù)專(zhuān)業(yè)人士和娛樂(lè)用戶都越來(lái)越熟悉ChatGPT這樣的內(nèi)容生成模式,ChatGPT于2022年首次出現(xiàn)。但這個(gè)生成式AI的例子只觸及了生成式AI可以做什么,以及其的發(fā)展方向。

在本篇生成式人工智能領(lǐng)域指南中,我們將探討生成式人工智能的能力,以及它是如何出現(xiàn)并變得如此流行的。我們還將研究生成式人工智能領(lǐng)域的當(dāng)前趨勢(shì),并預(yù)測(cè)消費(fèi)者在不久的將來(lái)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的期望。

生成式人工智能的現(xiàn)狀

盡管生成式人工智能技術(shù)仍然相對(duì)較新,但當(dāng)前的人工智能模型已被用于滿足一系列個(gè)人和商業(yè)用例。以下是當(dāng)今生成式人工智能領(lǐng)域中一些最常見(jiàn)的應(yīng)用和人工智能示例:

  • 個(gè)人用途:生成式人工智能工具的娛樂(lè)用戶經(jīng)常使用其來(lái)生成文本內(nèi)容;具體用例包括問(wèn)答、旅行和活動(dòng)規(guī)劃、對(duì)話和研究。
  • 人工智能助手、聊天機(jī)器人和搜索:人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎和副駕駛正在迅速發(fā)展。一些初創(chuàng)企業(yè)還提供由生成式人工智能支持的企業(yè)搜索工具。
  • 開(kāi)發(fā)人員任務(wù):生成式AI開(kāi)發(fā)人員工具可以預(yù)測(cè)代碼序列、支持問(wèn)題解決、記錄現(xiàn)有代碼以及自動(dòng)化編程任務(wù)。
  • 創(chuàng)意內(nèi)容生成:除了文本生成之外,多種生成式人工智能模型還可以生成音頻、視頻和圖像。人工智能內(nèi)容生成的一些最新趨勢(shì)包括音樂(lè)、視頻游戲和播客內(nèi)容創(chuàng)作。
  • 計(jì)算機(jī)視覺(jué):合成數(shù)據(jù)生成和3D模型創(chuàng)建可應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)用例,例如駕駛員監(jiān)控和行人檢測(cè)、AR/VR/XR、虛擬試穿等。
  • 語(yǔ)音音頻合成:人工智能生成的語(yǔ)音可用于營(yíng)銷(xiāo)視頻等企業(yè)項(xiàng)目;人工智能語(yǔ)音選項(xiàng)正在迅速以多種語(yǔ)言和音調(diào)提供。

如今,這些示例以及更多示例被廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)和業(yè)務(wù)部門(mén),包括市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售、客戶服務(wù)和聯(lián)絡(luò)中心、醫(yī)療保健和制藥、生物學(xué)和生物物理學(xué)、娛樂(lè)、法律和政府、金融和銀行以及電子商務(wù)。

推動(dòng)生成式人工智能格局的關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新

生成式人工智能目前正在大規(guī)模興起,主要原因有兩個(gè):1)更成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn);2)模型和計(jì)算能力現(xiàn)在更容易獲得。

2017年,Google首次提出了一種名為T(mén)ransformer的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為現(xiàn)今使用的生成式人工智能奠定了基礎(chǔ)。借助Transformer,創(chuàng)建更高質(zhì)量的語(yǔ)言模型成為可能,這些模型可以更有效地進(jìn)行訓(xùn)練并具有更多可定制的功能。此時(shí),帶有預(yù)測(cè)文本的工具和簡(jiǎn)單的人工智能聊天機(jī)器人開(kāi)始出現(xiàn)并逐漸成熟。

然而,即使有了Transformer和相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展,生成式人工智能模型仍然極其昂貴且難以開(kāi)發(fā)和操作。處理生成式人工智能查詢需要的電力資源是大多數(shù)企業(yè)所不具備的。

從2022年開(kāi)始,計(jì)算能力和AI平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施層開(kāi)始趕上生成式AI工具的處理要求,使更多企業(yè)能夠開(kāi)發(fā)生成式AI技術(shù)。更重要的是,這項(xiàng)創(chuàng)新使得現(xiàn)有的生成式人工智能開(kāi)發(fā)人員能夠以實(shí)惠的價(jià)格將其模型擴(kuò)展到其他用戶。

大約在同一時(shí)間,新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),如擴(kuò)散模型,也出現(xiàn)了,降低了生成式人工智能開(kāi)發(fā)的進(jìn)入門(mén)檻。

隨著生成式人工智能現(xiàn)在需要更少的能源和金融投資,生成式人工智能領(lǐng)域已經(jīng)擴(kuò)大到包括一些成熟的科技企業(yè)和生成式人工智能初創(chuàng)企業(yè)。隨著現(xiàn)有模型通過(guò)API、有限的免費(fèi)版本和開(kāi)源軟件擴(kuò)展到更多用戶,格局不斷發(fā)展,從而定期開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用和用例。

塑造生成式人工智能格局的主要參與者和初創(chuàng)企業(yè)

OpenAI顯然是生成式人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,目前估值約為800億美元。憑借與Microsoft的密切關(guān)系、其GPT-4模型、非常受歡迎的ChatGPT工具,以及在其他形式的多模式內(nèi)容生成方面的持續(xù)創(chuàng)新,OpenAI已做好持續(xù)增長(zhǎng)和第三方投資來(lái)推動(dòng)增長(zhǎng)的準(zhǔn)備。

Amazon和IBM等主要技術(shù)企業(yè)也在推動(dòng)生成式人工智能領(lǐng)域的發(fā)展,但目前最引人注目的巨頭是Microsoft和Google。盡管Microsoft在向公眾提供實(shí)際的生成式人工智能工具方面起步較早,但兩家企業(yè)現(xiàn)在都提供支持多模式內(nèi)容生成、人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天、人工智能輔助等的工具。

這一領(lǐng)域的其他領(lǐng)導(dǎo)者包括:

  • Cohere
  • Jasper
  • Anthropic
  • Glean
  • Stability AI
  • Inflection AI

生成式人工智能領(lǐng)域的5個(gè)新興趨勢(shì)

盡管生成式人工智能的影響力迅速增強(qiáng),但早期的采用率表明,未來(lái)的影響力將更加廣泛,從教育到虛擬現(xiàn)實(shí),影響各個(gè)領(lǐng)域。詳細(xì)了解當(dāng)今的新興趨勢(shì),這些趨勢(shì)可能會(huì)在生成式人工智能的未來(lái)使用中發(fā)揮作用。

市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化

目前,生成式人工智能經(jīng)常用于營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售和類(lèi)似的創(chuàng)意內(nèi)容生成任務(wù)。雖然用戶可以手動(dòng)將其內(nèi)容請(qǐng)求輸入到生成式人工智能聊天機(jī)器人和模型中,但許多人工智能供應(yīng)商現(xiàn)在可以讓用戶通過(guò)人工智能助手或副駕駛進(jìn)行最少的提示,以自動(dòng)執(zhí)行內(nèi)容生成任務(wù)。

例如,自動(dòng)化可用于社交媒體和博客內(nèi)容編寫(xiě)、多渠道視頻和圖像內(nèi)容創(chuàng)建以及入站和出站電子郵件營(yíng)銷(xiāo)工作流程。

目前,這些工具中的許多工具在使用的語(yǔ)言和支持的上下文窗口方面都受到限制。隨著該用例的成熟,預(yù)計(jì)會(huì)看到更多具有更大上下文窗口的多語(yǔ)言解決方案,從而可以提出更長(zhǎng)、更復(fù)雜的查詢。

產(chǎn)品和軟件開(kāi)發(fā)支持

無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)人員還是沒(méi)有編碼知識(shí)的新手,現(xiàn)在有多種生成式人工智能工具可以協(xié)助完成不同的編程任務(wù)。以GitHubCopilot為例,該工具直接與用戶的GitHub帳戶和生態(tài)系統(tǒng)配合使用,幫助完成代碼、代碼片段、故障排除以及簡(jiǎn)單語(yǔ)言代碼生成和解釋。隨著對(duì)自然語(yǔ)言輸入的重視,任何人都可以生成代碼來(lái)解決各種產(chǎn)品和軟件開(kāi)發(fā)問(wèn)題。

增加教育用途和影響

學(xué)生們已經(jīng)在使用ChatGPT等工具來(lái)回答家庭作業(yè)問(wèn)題或?qū)懻撐模蠋熀图议L(zhǎng)對(duì)此感到擔(dān)憂。

盡管這些大型語(yǔ)言模型不一定“知道”教育作業(yè)的答案,但其訓(xùn)練使之能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各種輸入的文本序列,從而使學(xué)生能夠使用這些工具來(lái)解決課堂問(wèn)題。當(dāng)然,這可能會(huì)對(duì)學(xué)生的教育產(chǎn)生負(fù)面影響,但如果教育系統(tǒng)學(xué)會(huì)如何將人工智能解決方案作為輔助學(xué)習(xí)工具實(shí)施,也可能使學(xué)生和老師受益。

就像過(guò)去課堂技術(shù)發(fā)生變化一樣——高射投影儀。生成式人工智能將要求教師改進(jìn)其教育方法。例如,虛擬學(xué)習(xí)是生成人工智能的一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域,正在快速發(fā)展。生成式人工智能游戲和人工智能講故事解決方案現(xiàn)已發(fā)布,為教師提供教學(xué)支持,并采用新的方式向?qū)W生提供教育內(nèi)容。

但仍然存在基于人工智能的抄襲問(wèn)題。為了打擊學(xué)生依賴ChatGPT和類(lèi)似工具做作業(yè)的傾向,教師可以使用現(xiàn)已發(fā)布的眾多免費(fèi)AI內(nèi)容抄襲檢測(cè)器之一。盡管這些工具并不完美,但可以有效地估計(jì)人工生成的內(nèi)容的百分比。

隨著教育問(wèn)題的增長(zhǎng),用戶可以期待這些抄襲檢查工具也會(huì)不斷發(fā)展。

嵌入式人工智能應(yīng)用

Microsoft等少數(shù)大型技術(shù)企業(yè)現(xiàn)在提供人工智能助手,指導(dǎo)用戶在網(wǎng)絡(luò)上的搜索體驗(yàn),或支持Microsoft365等辦公套件解決方案中的內(nèi)容生成和任務(wù)完成。Google也效仿了Gemini,增加了功能,以便該工具可以使用直接在Gmail、文檔等中。此外,一些最大的生成式人工智能初創(chuàng)企業(yè),如Cohere和Glean,為用戶提供人工智能驅(qū)動(dòng)的企業(yè)搜索工具。

隨著輔助企業(yè)工具不斷擴(kuò)展其特性和功能,許多企業(yè)將開(kāi)始效仿Microsoft、Google,將這些應(yīng)用程序嵌入到其網(wǎng)站、產(chǎn)品和內(nèi)部軟件中,為員工和客戶創(chuàng)造更好的自助服務(wù)用戶體驗(yàn)。

情境化、全球生成人工智能

當(dāng)今大多數(shù)生成式人工智能模型都存在基于時(shí)間和語(yǔ)言的限制,但一些生成式人工智能供應(yīng)商已經(jīng)擴(kuò)展了其工具,以支持更多語(yǔ)言和方言。隨著生成式人工智能在世界各地的需求不斷增長(zhǎng),越來(lái)越多的供應(yīng)商需要確保其工具能夠接受輸入,并以最小的錯(cuò)誤創(chuàng)建符合各種語(yǔ)言和文化背景的輸出。

此外,生成式人工智能模型需要向用戶提供更準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的信息,以保持其參與度。盡管ChatGPT是目前最流行的內(nèi)容生成和大型語(yǔ)言模型,但最終可能會(huì)落后于Gemini等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,Gemini擁有連接到互聯(lián)網(wǎng)并根據(jù)最新信息生成答案的免費(fèi)版本。相比之下,ChatGPT的免費(fèi)版本目前可使用2023年4月停止的數(shù)據(jù),并且沒(méi)有實(shí)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)連接,但付費(fèi)版本可以訪問(wèn)Bing。

生成式人工智能景觀:網(wǎng)絡(luò)安全影響

生成式人工智能工具可用于模擬攻擊和環(huán)境、威脅情報(bào)以及敏感數(shù)據(jù)的合成數(shù)據(jù)數(shù)字孿生。雖然生成式人工智能在戰(zhàn)略性使用時(shí)支持這些更強(qiáng)大的安全保護(hù)和實(shí)踐,但也可能被惡意行為者和黑客操縱,這些人知道生成式人工智能模型如何訓(xùn)練,以及如何使用數(shù)據(jù)的秘密和解決方法。

越來(lái)越多的生成式人工智能供應(yīng)商正在將其網(wǎng)絡(luò)安全方法推進(jìn)到向公眾提供的工具中,但仍然有許多生成式人工智能解決方案沒(méi)有也不會(huì)為高度監(jiān)管的行業(yè)中的企業(yè)或處理敏感數(shù)據(jù)提供必要的網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)。

假設(shè)生成式人工智能工具為企業(yè)提供正確的網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù),可能會(huì)導(dǎo)致各種問(wèn)題,包括知識(shí)產(chǎn)權(quán)或私人數(shù)據(jù)被盜、消費(fèi)者信任喪失以及法律和合規(guī)問(wèn)題。

無(wú)論是使用其他供應(yīng)商的AI模型還是開(kāi)發(fā)自己的AI模型,都可以遵循以下一些最佳實(shí)踐來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)和用戶:

  • 熟悉AI供應(yīng)商數(shù)據(jù)使用和存儲(chǔ)策略。
  • 請(qǐng)勿使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練或輸入敏感數(shù)據(jù)。
  • 培訓(xùn)員工如何正確使用這些工具和企業(yè)數(shù)據(jù)。
  • 制定人工智能治理政策。
  • 使用涵蓋現(xiàn)代威脅形勢(shì)的數(shù)據(jù)治理和網(wǎng)絡(luò)安全工具,包括第三方人工智能應(yīng)用。

生成式人工智能領(lǐng)域的未來(lái)方向

根據(jù)當(dāng)前的發(fā)展、優(yōu)先事項(xiàng)和公眾的興趣,預(yù)計(jì)在未來(lái)的生成式人工智能領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)新的增長(zhǎng)和機(jī)遇:

生成式人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)

視頻和3D模型是當(dāng)今增長(zhǎng)最快的生成式AI模型格式。這種增長(zhǎng)在人工智能視頻內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)中尤其明顯,其利用頭像、音頻合成和其他生成式人工智能功能來(lái)大規(guī)模創(chuàng)建引人注目的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容。

營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)意內(nèi)容、游戲和娛樂(lè)媒體當(dāng)然可以從人工智能的進(jìn)步中受益,但生成模型對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)(元宇宙)的影響是許多人最焦急等待的。

隨著模型不斷完善,其可以處理更多數(shù)據(jù),創(chuàng)建更高分辨率的媒體,并接受更長(zhǎng)的上下文窗口,預(yù)計(jì)生成式人工智能技術(shù)將創(chuàng)造出身臨其境的體驗(yàn),讓虛擬現(xiàn)實(shí)感覺(jué)真實(shí)。

改變職業(yè)道路和機(jī)會(huì)

生成式人工智能工具已經(jīng)在補(bǔ)充某些類(lèi)型的工作,并且在未來(lái)可能會(huì)取代某些類(lèi)型的工作。但這不應(yīng)該給普通職業(yè)人士敲響警鐘,只要他們?cè)敢怆S著工作期望的變化而調(diào)整和發(fā)展自己的技能。

例如,許多作家目前專(zhuān)注于搜索引擎優(yōu)化寫(xiě)作,這是一種主要涉及制作在搜索結(jié)果中排名靠前的內(nèi)容的寫(xiě)作形式。這正是人工智能模型通過(guò)算法訓(xùn)練可以產(chǎn)生的內(nèi)容類(lèi)型。對(duì)于隨著大型語(yǔ)言模型變得更加強(qiáng)大而擔(dān)心自己工作保障的作家而言,發(fā)展新的戰(zhàn)略技能,如編輯規(guī)劃和內(nèi)容質(zhì)量保證管理,以及與重視人類(lèi)創(chuàng)造力和研究的企業(yè)合作將非常重要。

從好的方面來(lái)講,這些工具已經(jīng)使某些類(lèi)型的重復(fù)性任務(wù)變得更加容易,例如發(fā)送電子郵件、起草電子表格、記錄操作項(xiàng)目和做筆記。輔助工作場(chǎng)所功能未來(lái)可能會(huì)擴(kuò)展到更復(fù)雜的任務(wù),例如集思廣益整個(gè)產(chǎn)品發(fā)布計(jì)劃,以及從頭到尾處理人力資源入職。

當(dāng)員工從這些耗時(shí)的任務(wù)中解放出來(lái)時(shí),將能夠比以往更加專(zhuān)注于更高價(jià)值的戰(zhàn)略工作。

專(zhuān)門(mén)的行業(yè)應(yīng)用和工具

盡管許多專(zhuān)業(yè)行業(yè)應(yīng)用和工具已經(jīng)發(fā)布,但一些行業(yè)的復(fù)雜性和產(chǎn)品發(fā)布需求使得快速發(fā)布這些工具變得非常棘手。因此,其中一些行業(yè)在人工智能的使用方面落后于其他行業(yè)。

人工智能醫(yī)療保健領(lǐng)域就是一個(gè)很好的例子。該領(lǐng)域?qū)ι墒饺斯ぶ悄艹錆M活力和興奮,但目前生成式人工智能產(chǎn)品的發(fā)布出現(xiàn)了相當(dāng)大的波動(dòng)和停滯。這可能有多種原因,但可以肯定的是,受到嚴(yán)格監(jiān)管的PHI和PII數(shù)據(jù),以及所涉及的行業(yè)特定專(zhuān)利(即藥品專(zhuān)利),使得跨越所有障礙并繼續(xù)前進(jìn)變得更加困難。

未來(lái)幾年,隨著這些工具變得更加成熟,人工智能供應(yīng)商提高其透明度和可解釋性,我們應(yīng)該會(huì)看到受監(jiān)管和復(fù)雜行業(yè)的更多增長(zhǎng),包括醫(yī)療保健/患者關(guān)系、藥品和藥物發(fā)現(xiàn)、保險(xiǎn)以及金融和銀行業(yè)。

加強(qiáng)監(jiān)管和道德影響

在大多數(shù)地區(qū)和行業(yè),人工智能的使用基本上不受監(jiān)管,這可能會(huì)導(dǎo)致一系列問(wèn)題。一些用戶已經(jīng)因其個(gè)人數(shù)據(jù)成為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和潛在輸出的一部分而遭受后果,而另一些用戶則對(duì)這些解決方案中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和相關(guān)安全協(xié)議發(fā)出了警報(bào)。盡管一些人工智能供應(yīng)商獨(dú)立選擇使其培訓(xùn)流程、數(shù)據(jù)收集方法和總體戰(zhàn)略更加透明,但管理機(jī)構(gòu)幾乎沒(méi)有采取任何措施來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行這種透明度。

預(yù)計(jì)這種情況很快就會(huì)改變,尤其是在歐盟。《歐盟人工智能法案》是一項(xiàng)全面的人工智能法律,規(guī)范人工智能供應(yīng)商如何使用人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化并收集個(gè)人數(shù)據(jù),同時(shí)要求某些類(lèi)型的披露和透明度,該法案于2023年12月9日在議會(huì)和理事會(huì)之間達(dá)成了一項(xiàng)臨時(shí)協(xié)議。正式通過(guò)是內(nèi)部市場(chǎng)和公民自由委員會(huì)對(duì)該法律進(jìn)行投票后,預(yù)計(jì)將于2024年實(shí)施。

其他國(guó)家,包括韓國(guó)、新加坡、中國(guó)和美國(guó),要么已經(jīng)提出了人工智能監(jiān)管框架,要么正在制定零碎的人工智能法規(guī),隨著生成式人工智能工具不斷增強(qiáng)其能力并在公共領(lǐng)域發(fā)展,所有這些都可能成為更高的優(yōu)先事項(xiàng)要求。

隨著立法和公眾對(duì)生成人工智能危險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)的預(yù)期增加,計(jì)劃看到更多的生成式人工智能供應(yīng)商不僅遵守這些法律,而且還采取公共關(guān)系措施,進(jìn)一步解釋他們正在采取的道德和負(fù)責(zé)任的人工智能步驟。

利用生成式人工智能格局進(jìn)行創(chuàng)新

無(wú)論是人工智能開(kāi)發(fā)人員、商業(yè)用戶還是普通用戶,生成式人工智能領(lǐng)域已經(jīng)成熟,可以帶來(lái)新的創(chuàng)新和機(jī)遇。為了充分利用這些工具和整個(gè)技術(shù)領(lǐng)域,建議采取以下策略:

  • 與成熟或利基的人工智能供應(yīng)商合作:與具有特定行業(yè)或用例方面擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的人工智能和AIaaS供應(yīng)商進(jìn)行合作,如Microsoft、Google。
  • 試驗(yàn)微調(diào)模型:微調(diào)模型允許用戶使用基線模型的高級(jí)功能,并將其自定義為更具體的功能。根據(jù)預(yù)算和內(nèi)部技術(shù)專(zhuān)業(yè)知識(shí),開(kāi)源模型可能為微調(diào)項(xiàng)目提供最佳價(jià)值。
  • 致力于多模式輸入和輸出:用戶越來(lái)越多地使用人工智能內(nèi)容生成工具來(lái)創(chuàng)建文本、代碼、圖像和其他類(lèi)型的內(nèi)容。如果正在開(kāi)發(fā)供內(nèi)部或公共使用的人工智能工具,請(qǐng)努力創(chuàng)建適合這種多模態(tài)的界面和培訓(xùn)方法。
  • 優(yōu)先考慮多語(yǔ)言能力:生成式人工智能的全球民主化是生成式人工智能領(lǐng)域成熟的重要下一步。盡管多語(yǔ)言訓(xùn)練可能很困難,但一些開(kāi)源模型現(xiàn)在為多種語(yǔ)言和方言提供基線訓(xùn)練和支持。
  • 與相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用集成:無(wú)論是通過(guò)API還是預(yù)構(gòu)建的集成,都要關(guān)注用戶想要的集成,并確保開(kāi)發(fā)的模型與這些工具無(wú)縫協(xié)作。
  • 接受反饋和重新訓(xùn)練:與Google在Gemini中添加的內(nèi)容類(lèi)似,考慮將用戶反饋機(jī)制納入所開(kāi)發(fā)的任何工具中,允許用戶對(duì)響應(yīng)進(jìn)行評(píng)分、根據(jù)特定參數(shù)請(qǐng)求生成新內(nèi)容等等。查看這些反饋數(shù)據(jù)將使團(tuán)隊(duì)能夠重新訓(xùn)練模型,以便在未來(lái)獲得更好的結(jié)果。
  • 強(qiáng)調(diào)透明度和可解釋性:透明度和可解釋性是值得遵循的良好實(shí)踐,不僅可以跟上人工智能法規(guī),還可以讓用戶在使用工具時(shí)感到自信和放心。提供詳細(xì)的政策、用戶指南和培訓(xùn)是最好的方法。

總結(jié)

隨著ChatGPT的到來(lái),生成式人工智能在2022年底更公開(kāi)地出現(xiàn)在技術(shù)領(lǐng)域,幾個(gè)月內(nèi),生成式AI迅速開(kāi)始從根本上重塑技術(shù)行業(yè)。事實(shí)上,可以毫不夸張地說(shuō),隨著生成式人工智能技術(shù)進(jìn)入越來(lái)越多的技術(shù)工具和解決方案,“生成式人工智能格局”和“整體技術(shù)格局”本質(zhì)上正在融合成一個(gè)實(shí)體。

為了更好地應(yīng)對(duì)當(dāng)前的困境,并為未來(lái)伴隨生成式人工智能創(chuàng)新的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要密切關(guān)注市場(chǎng)、不同的人工智能供應(yīng)商如何實(shí)現(xiàn)透明度和可解釋性,以及安全和隱私保護(hù)適用于哪種技術(shù)。以這種方式準(zhǔn)備將有助于生成式人工智能以利大于弊的方式發(fā)展。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 千家網(wǎng)
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