在国外社交网站做产品推广,wordpress添加搜索小工具栏,西安企业网站,深圳开发公司网站建设比较好的回顾AI的发展历程#xff0c;我们见证过几次重大突破#xff0c;比如2012年ImageNet大赛的图像识别#xff0c;2016年AlphaGo与李世石的围棋对决#xff0c;这些进展都为AI的普及应用铺设了道路。而ChatGPT的出现#xff0c;真正让AI作为一个通用的产品#xff0c;走入大…回顾AI的发展历程我们见证过几次重大突破比如2012年ImageNet大赛的图像识别2016年AlphaGo与李世石的围棋对决这些进展都为AI的普及应用铺设了道路。而ChatGPT的出现真正让AI作为一个通用的产品走入大众视野。 今年9月底ChatGPT新增了语音聊天和图像识别功能。相较于文本驱动现在ChatGPT已经可以「看见」、「听到」和「说话」。
回顾AI的发展历程我们见证过几次重大突破比如2012年ImageNet大赛的图像识别2016年AlphaGo与李世石的围棋对决这些进展都为AI的普及应用铺设了道路。而ChatGPT的出现真正让AI作为一个通用的产品走入大众视野。
“ChatGPT的出现为人工智能的发展起到了很好的引领和促进作用。”天津市人工智能学会副理事长、天津科技大学人工智能学院教授杨巨成在接受采访时这样说道。
生成式AI还得过几关
其实在六七十年前人工智能的概念就已经萌芽到今天ChatGPT等生成式AI产品的出现似乎是历史的必然。杨巨成深谙这一趋势他看到的不仅仅是一个产品的火爆而是整个人工智能发展的大势所趋。
生成式AI可以生成文本、图像、视频、音频等多种形式的内容虽然公开可用的时间不久但已经被广泛的应用和尝试。
麦肯锡最近的一份报告《2023年AI现状生成式AI的突破之年》显示79%的受访者都接触过生成式AI其中22%的受访者表示他们经常在自己的工作中使用生成式AI有1/3的受访者表示他们所在的企业已经在至少一个业务职能上定期使用生成式AI。
杨巨成认为我们正处于人工智能的黄金发展期它不仅是全球关注的焦点更是多国的战略高地。“生成式AI推动了人工智能产业发展和技术创新促进行业资源的整合与协作以及人工智能技术的应用和普及。”
在AI的风口浪尖除了无限机遇也伴随着一系列的挑战。杨巨成对此有着深入的洞察并提出了针对性的解决方案
数据的瓶颈优质的数据是生成式AI的核心但现实中数据的质量和数量往往难以满足需求。
解决之道构建数据中心和数据平台推动数据的共享和互联确保数据的质、量双提升。
技术标准的缺失由于技术的复杂性行业内缺乏统一的标准和规范限制了更广泛的应用。
解决之道联合 政府、行业组织、高校和专业机构共同制定AI相关的技术标准与规范。目前国内外已经逐步制定了一些管理政策和标准如欧盟的〈一般数据保护条例〉GDPR和我国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。近期中国等28国、欧盟签署首个全球性AI声明《布莱切利宣言》。
伦理挑战随着AIGC的应用伦理问题如隐私泄露、对人类工作的影响等逐渐浮现。
解决之道建立明确的技术应用、道德伦理机制确保技术在道德的框架内合理使用。
人才短缺AI领域的人才缺口显著特别是那些战略性科学家和具有实战经验的高级人才。
解决之道重视人才的培养和引进如开展有组织的科研开设AI专业课程、校企产学研合作培养出真正能够应对实际问题的AI人才。
此外正如我们所见AI的安全性已经成为今年的焦点问题。今年5月被誉为“人工智能之父”的Geoffrey Hinton离开谷歌他对AI的安全性提出了严重的担忧站在狂热的人工智能风暴中心为科技界敲响了警钟。
生成式人工智能AIGC虽然能够高效生成内容但也可能带来误导产生不准确的内容进而助长虚假信息的传播。更为严重的是AI技术可能被用于伪造、抄袭侵犯他人权益。甚至当AI的智慧超越人类我们是否还能掌控这一切
安全始终是第一位的。杨巨成强调我们应加强安全技术研发建立完善的数据安全和隐私保护机制并提高算法的透明度。
在此之上要让AI更可靠具有普适性还需解决技术成本、数据采集、算法可操作性等一系列实际问题。
深入垂直行业抓AIGC场景
可喜的是着眼当下生成式AI技术已经在多个行业逐步展现出了巨大的潜力。
金融业一直以来都是由数据驱动的行业也是最早拥抱前沿技术的行业。金融机构可以应用AIGC更精准地预测和防范风险识别欺诈行为为客户提供个性化服务等。金融很有可能成为AIGC落地的“试验田”。
在零售业零售商可以应用AIGC深入分析消费者的购买能力、产品需求作为决策支持增强管理效率和精准营销能力。
在制造业制造商可以应用AIGC预测设备故障和生产问题来优化制造过程减少生产成本提升效率和产品质量降低出错率。
在医疗业医生可以应用AIGC实现疾病快速诊断、精准治疗、医药研发、疾病预测管理以及疾病流行趋势预测等。
而最为直接、也是目前最先落地的应用场景要数智能客服。智能客服可以实现自动问答、快速响应、精准服务等。杨巨成举例说在某些电商平台用智能客服处理客户的问题和投诉提供精准的服务不仅能提升客户满意度还减轻了员工的压力。
但鉴于当下百模大战的局势企业如何选择最适合自己的AI大模型杨巨成指出了五大考量因素平台的稳定性、技术框架的支持、运营速度、安全性以及知识产权保护。
更进一步地要推动生成式AI市场化除了企业还需要社会各方共同推动。企业自身要增强技术创新意识加大资金和人才投入重视商业转化确保研发成果能够转化为实际的产业价值业内校企产学研的合作需要进一步加强政府层面也应加强引导为企业提供金融、税收等政策支持。
对于生成式AI未来的发展趋势和前景杨巨成认为有四个方向值得关注。
一是个性化AI满足用户个性化需求如智能音箱、智能家居、智能助理、定制化的服务等。二是自主AI具有智慧性可以适应复杂环境并自主进行决策如自动驾驶、无人机等。三是联邦AI可以实现AI算法在可信环境下的分布式训练满足隐私保护的需求。四是AI的交互与协作不同人工智能系统需要交互与协作比如不同的语音助手、不同的驾驶车辆之间的交互和协调。
最后聊到AI领域最近让他印象深刻的应用场景他说“虚拟数字人让我印象很深刻它们可以代替真人做各种任务如新闻播报、直播主持、教育培训、影视娱乐等。还可以定制各种个性化的服务而且现在的虚拟人也越来越逼真越来越智能未来的应用会越来越广。”
