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生成式人工智能Generative AI是一种人工智能技术它能够基于已有的数据模式和结构生成新的数据实例这些实例可以是文本、图像、音频、视频或任何其他类型的数据。这种技术通常依赖于复杂的算法如深度学习和神经网络来学习数据的内在特征和分布然后创造出新的、以前未见过的数据样本。
生成式AI的关键特点包括 创造性生成式AI能够创造出全新的内容而不仅仅是识别或分类现有内容。 多样性它能够产生多种不同的输出增加数据的多样性。 自主性在给定的参数或条件下生成式AI可以自主地生成内容无需人类干预。 学习性通过机器学习特别是深度学习技术生成式AI可以从大量数据中学习并提炼特征。 应用广泛生成式AI可以应用于艺术创作、语言翻译、内容推荐、游戏开发、药物发现等多个领域。
常见的生成式AI模型包括
生成对抗网络GANs通过两个网络生成器和判别器的对抗过程生成新的数据样本。变分自编码器VAEs使用编码器和解码器生成数据并在编码过程中引入随机性来生成新的数据点。循环神经网络RNNs特别适用于文本和序列数据的生成。Transformer 模型常用于文本生成任务如聊天机器人、文本摘要等。
随着当前AI技术的快速发展生成式AI的发展和应用正迅速扩展它们在提高效率、创造新的可能性以及推动创新方面具有巨大潜力。然而同时也需要注意其可能带来的伦理、安全和隐私问题。
那么生成式AI具体都可以应用于哪些领域呢
生成式AI的应用方向
随着生成式Ai的快速发展关于其未来运用方向的讨论也是从未停止。在撰写这篇博客的时候笔者也去查阅了许多相关资料最终得出了一个结论即生成式人工智能Generative AI的发展方向可以是多方面的并且不局限于Chat或Agent。下面给大家举例一些未来生成式AI可能的发展方向 Chatbots聊天机器人聊天机器人可以提供客户服务、信息查询、娱乐对话等它们通过自然语言处理技术与用户进行交互。 Personal Assistants个人助理个人助理可以执行更复杂的任务如日程管理、邮件筛选、提醒设置等它们通常需要更深层次的个性化和自动化。 Content Creation内容创造生成式AI可以用于创作音乐、艺术作品、写作等为用户提供创意灵感或自动化创作过程。 Data Augmentation数据增强在机器学习领域生成式AI可以用来生成额外的训练数据以提高模型的泛化能力。 Simulation and Gaming模拟与游戏在游戏和模拟领域生成式AI可以创建复杂的环境和角色提供更丰富的用户体验。 Automated Reporting自动报告生成在金融、医疗等领域生成式AI可以根据数据自动生成报告和分析。 Language Translation语言翻译生成式AI可以用于实时语言翻译帮助跨语言沟通。 Education and Training教育与培训生成式AI可以提供个性化的学习体验根据学生的学习进度和理解能力调整教学内容。 Healthcare医疗保健在医疗领域生成式AI可以辅助诊断、生成治疗计划或药物研发。 Research and Development研究与开发在科学研究中生成式AI可以用于模拟实验、预测结果等。
我们所说的Chat和Agent只是生成式AI应用的两种形式它们可以相互融合也可以独立发展关键在于如何利用AI技术解决实际问题提高效率和用户体验。随着技术的进步生成式AI的边界将不断扩展其应用领域也会越来越广泛。
生成式AI未来的发展趋势
生成式人工智能AI作为人工智能领域的一个重要分支其未来的发展趋势可以从以下几个方面进行展望 行业变革推动者据德勤的调研报告约79%的受访企业高管预期生成式AI将在未来三年内推动实质性的企业变革。四分之三受访企业高管预期生成式AI将在未来三年内推动实质性的企业变革,在世界经济论坛2024年年会上,德勤人工智能研究院发布了最新的季度调研报告bi《企业生成式人工智能应用现状立足当下谋定未来》( The State of Generative AI in the Enterprise: Now decides next)探索企业当下的行动将如何引领生成式人工智能AI的未来发展并充分释放其价值。 效率与生产力提升企业采用生成式AI技术的首要目标是提升效率和生产力通过自动化和智能优化来降低成本。同样德勤在上述报告中也提出了生成式AI在效率与生产力提升方面的调查结果。“生成式AI先行者”推动价值创造 四分之三79%的受访者预期生成式AI将在未来三年内推动实质性的企业变革。 然而大部分受访者表示当前的主要重心在于创造更多的策略性效益——如降本增效而非加速增长和促进创新。根据德勤的调查数据显示企业对于生成式AI的应用 和许多新兴技术一样企业采用生成式AI技术的首要目标是提升效率和生产力56%。 而战略性领域如促进创新29%和获取新思路与新洞察19%优先级相对较低。 逾四成44%受访者表示具备“较高”或“很高”水平的生成式AI专长。 其中具备“很高”专精水平的受访者简称生成式AI先行者占比9%这些企业领导者正以不同的思维和方式部署生成式AI。 。创新与增长驱动尽管许多企业目前主要关注降本增效但生成式AI先行者已经在产品开发和创新中应用这项技术推动业务增长。根据德勤的研究报告在相关的战略性领域如促进创新29%和获取新思路与新洞察19%优先级相对较低。 逾四成44%受访者表示具备“较高”或“很高”水平的生成式AI专长。 其中具备“很高”专精水平的受访者简称生成式AI先行者占比9%这些企业领导者正以不同的思维和方式部署生成式AI。 约四分之三73%的生成式AI先行者表示已经在产品开发和研发中应用这种技术这表明他们开始借助生成式AI推动创新和增长。 此外他们还更倾向于在业务部门广泛应用生成式AI。 生成式AI先行者对这项技术的信任度高于不确定性他们更有信心应对生成式AI带来的变革但也看到了更大的隐患。 更多的生成式AI先行者认为大规模部署生成式AI会对企业或运营模式构成威胁其占比达到了具备“一定专精水平”受访者的两倍。 人才与技能挑战生成式AI的应用面临人才短缺的挑战企业需要对员工进行教育培训和技能升级以适应新技术的要求。根据德勤的研究报告大多数企业并没有认真思考过通过生成式AI相关人才问题。仅22%的受访者认为所在企业“有准备”或“有充分准备”来应对生成式AI相关的人才问题。 很多企业尚未开始关注教育培训和技能升级——仅47%的企业表示为员工提供了充足的培训以帮助他们了解生成式AI的能力、效益和价值。 生成式AI先行者更加关注员工的教育培训和技能升级希望通过招聘技术人才推动生成式AI计划的实施。 在具备“很高”专精水平的受访者中有74%正为员工提供相关培训而在具备“较高”专精水平的受访者中这一比例仅为27%。 治理及风险问题也是生成式AI应用面临的挑战。 治理与风险管理企业需要建立有效的治理结构和风险管理机制以应对生成式AI可能带来的风险如结果不准确、知识产权问题、监管合规问题等。根据德勤的研究报告可以看出生成式AI先行者更加关注员工的教育培训和技能升级希望通过招聘技术人才推动生成式AI计划的实施。 在具备“很高”专精水平的受访者中有74%正为员工提供相关培训而在具备“较高”专精水平的受访者中这一比例仅为27%。 治理及风险问题也是生成式AI应用面临的挑战。 仅四分之一的企业领导者25%认为其企业“有准备”或“有充分准备”来应对生成式AI相关的治理问题及风险。 受访者最关注的治理问题包括对结果缺乏信心36%、知识产权问题35%、客户数据滥用34%、监管合规问题33%、缺乏可解释性/透明度31%。 逾半数受访者认为生成式AI的普及会导致全球经济集中化52%加剧经济不平等51%。 此外49%的受访者认为生成式AI工具和应用的崛起可能会降低人们对国家和全球机构的整体信任度。 经济价值贡献生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值如今科技发展日新月异生成式AI正在从热烈讨论走向应用落地。各大公司已不再追问何为生成式AI而是希望了解如何提高部署该技术的投资回报率ROI。这一转变表明生成式AI的颠覆性潜能正日益得到业界的认可。从初创企业到行业巨头每家公司都在考虑或试点部署生成式AI用例以期增强竞争优势。从ChatGPT、GitHub Copilot、Stable Diffusion到中国自主研发的文心一言、盘古众多开创性生成式AI工具的诞生正是巨额投资、大力研发机器学习与深度学习技术的成果。 生成式AI工具由基础模型驱动广泛适用于事务性及创造性活动。随着大语言模型的持续、快速改进生成式AI的能力也取得了长足进展将有望重塑千行百业、不同职能的知识型工作同时助推营销与销售、客户运营、软件开发等关键领域的岗位转型与绩效提升。 中国作为一个世界上最大的发展中国家中国则有望贡献其中约 2 万亿美元将近 全球总量的 1/3 。并且随着生成式AI的推广自动化时代将提前 10 年到来中国预计 2030 年前 50% 左右的工作内容将实现自动化这意味着 约 2 亿劳动者相当于中国整体劳动者队伍的 30% 必须实现技能转型或升级。 产业链发展生成式AI产业链将涵盖从上游的AI技术及基础设施到下游的内容终端市场和智能设备促进数字基础设施的升级。由于生成式AI应用对数字基础设施要求较高随着ChatGPT掀起生成式AI发展浪潮数据基础设施有望加速升级。 中游主要针对文字、图像、视频等垂直赛道提供数据开发及管理工具包括内容设计、运营增效、数据梳理等服务。 下游包括内容终端市场、内容服务及分发平台、各类数字素材以及智能设备生成式AI内容检测等。 目前我国生成式AI产业中多家科技企业布局生成式AI产业中的多项产业业务腾讯云、阿里云、百度智能云、微软、谷歌等企业在基础设施层、基础大模型及生成式AI应用及平台的业务上均有所布局。 从各个层级的产业来看基础设施产业中AI芯片主要企业有英特尔、AMD、英伟达等国际芯片巨头;国内连接与通信主要是四大运营商。 涉及基础大模型的研发企业有OpenAI、亚马逊、谷歌、IBM等。 在生成式AI应用及平台上的企业有科大讯飞、百度智能云、360、抖音、美团等。 行业发展历程基于语言的人工智能应用程序迈入了崭新的功能阶段 多模态能力发展生成式AI将不仅限于文本和图像还将扩展到音频、视频和3D内容的生成实现多模态融合与创新应用。例如当下火热的Transformer模型Transformer是一种基于自注意力Self-Attention机制的神经网络结构它在自然语言处理领域取得了显著的成果。 Transformer模型可以用于生成式任务如文本生成、机器翻译等。 其他相关技术除了上述技术外还有一些其他的生成式模型和技术如PixelRNN、PixelCNN、WaveNet等。 这些技术在图像和音频生成等领域也取得了一定的成果。 大语言模型等生成式AI技术带来了新的AI发展范式其应用前景十分广阔。 。对于大众而言生成式AI意味着新的创造力工具将在更大程度上解放个体的创造力和创意生产。 除此之外AIGC还将改变获取信息的主要方式。 ChatGPT在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎ChatGPT或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式AIGC有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用。 人机交互方式变革生成式AI带来更贴近人的交互方式 从使用键盘-鼠标等方式跟电脑交互到使用手指滑动屏幕跟手机交互再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互人机交互从识别机器指令到识别人的动作语音不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进。 生成式AI的发展让人类有史以来第一次有机会用自然语言的方式来跟机器对话而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力有望带来一场全新的交互变革。 正如历次交互变革带来从终端、到连接到各类应用的颠覆式变革生成式AI也必将带来产业链、价值链和生态的重塑。 生成式AI的技术突破带来了大模型理解能力的大幅提升。 大模型可以更好地理解人类表达的含义并生成更符合人类价值观的回答。
生成式AI的未来发展将深刻影响企业运营、行业变革、人才发展、经济价值创造以及人机交互方式同时也带来了治理、风险管理和伦理方面的挑战。
生成式AI未来应用前景广阔但凡事都是一把双刃剑笔者认为生成式AI可以提高企业效能但随之而来的相关生成式AI应用面人才的问题也是企业一个不可忽视的问题。
