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[智能应用]生成式AI大爆发后,2024年人工智能行业有哪些新趋势 [复制链接]

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— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2024-02-23) —
受聊天机器人ChatGPT于2022年11月推出加持,2023年成为了AI(人工智能)发展史的一个转折点,活跃的开源环境和多模态模型一同推动了AI研究的进步。

随着生成式AI持续从实验室走入现实,人们对这项技术的态度正在变得越来越成熟。对于2024年的AI发展趋势,行业专家们也给出了一些展望。在此澎湃新闻记者综合相关分析,总结出了AI在2024年中的五大发展趋势:

1. 生成式AI将继续快速发展

2022年下半年,AI文生图软件首先点燃了生成式AI的热度,而这股热潮随着ChatGPT的发布达到了巅峰。



“生成式AI”的搜索量在2023年出现激增。来源:Exploding Topics

在生成式AI受到瞩目之前,大多数AI应用都使用了预测式AI。顾名思义,预测式AI会根据现有数据进行趋势的预测或提供见解,而不会生成全新的内容。相比之下,生成式AI会利用机器学习,从训练数据中学到“思考”的模式,以此创造具有原创性的输出。

生成式AI和Deepfake研究专家Henry Adjer指出:“我们仍处于这场生成式革命的初期阶段;未来,合成介质和内容将在日常生活中无处不在,并且实现民主化。这不仅仅是一个简单的新奇事物,而是将在娱乐、教育和供给方面推动突破性的进步。”

2. AI模型将从单一模式转向多模态

传统的AI模型专注于处理来自单一模态的信息。而现在,通过多模态深度学习,我们能够训练模型去发现不同类型模态之间的关系,意味着这些模型可以将文本“翻译”成图像,以及让图像变成视频、让文本变成音频等等。

多模态模型自去年以来受到了热烈的关注,让用户与AI的互动变得更高效。这也就是为何谷歌在去年12月发布的大模型Gemini的宣传片引起了轰动:在片中,Gemini似乎能够实时识别图片,还会生成音频和图片来辅助回答。



谷歌Gemini宣传片截图。

不过,谷歌在事后承认,该宣传片经过一些剪辑。但是,它至少向我们展示了多模态AI在未来可能会发展出的模样。

3. AI将进一步融入各行各业的工作

相信许多人在进行工作时,都已经会习惯性地打开ChatGPT等AI工具,让其作为“秘书”来随时辅助自己的工作。



ChatGPT正在成为最受欢迎的“办公伙伴”。

在今年一月的达沃斯论坛上,AI新锐巨头OpenAI的创始人CEO萨姆·奥特曼强调,AI带来的技术革命不同于以往,但AI不会像人们担心的那样取代掉许多工作,而是成为了一种“提高生产力的不可思议的工具”。

对于这样的未来,有一件事是肯定的:作为“打工人”,我们将需要适应并获取与AI相关的新技能。

4. AI将放大和增强个性化

近几年来,用户都感受到了“个性化推送”的魅力:从社交媒体到视频网站,越来越复杂的算法似乎总能知道用户想看什么,并在合适的时间展示合适的内容。AI正在加速让各类媒介从“大众化”转变为“小众化”,最终目标是真正实现一对一的互动。



AI初创企业Synthesia的首席执行官Victor Riparbelli表示:“我们预测:在不远的将来,大众传播将越来越成为过去式。合成媒介和内容将创造新的、个性化的通讯形式,而(传统的)媒体景观将彻底改变。”

5. AI监管问题将受到重视

最后,不出所料的是,2024年会成为AI监管的关键一年。逐渐变强的AI也为监管部门带来许多全新挑战,就如同漫威《蜘蛛侠》中的经典台词:“能力越大,责任越大。”



德勤(Deloitte)的风险咨询主管兼全球技术部门负责人Gillian Crossan认为,AI令“被遗忘的权利”再次受到重视:“当这些大模型利用大量数据进行学习时,你如何保证它们是可控的,以及自己的信息能够被它们遗忘?”

欧盟在AI监管方面可谓是取得了领先地位。据报道,欧洲议会和欧盟国家的谈判代表于去年12月已经就AI监管达成了协议。未来,AI系统将被划入不同的风险组:一个应用的潜在风险越高,对它的要求就应该越高。欧盟希望,这些规则会在全世界范围内得到复制。
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只看该作者 沙发  发表于: 02-13
1. 自然语言处理(NLP)的持续发展:自然语言处理是人工智能的重要领域之一,它使计算机能够理解和解释人类语言。随着生成式AI技术的不断进步,NLP将在未来几年内继续发展,为各种应用提供更准确和自然的交互体验。

2. 生成式AI的应用将更加广泛:生成式AI技术能够自动生成文本、图像、音频等各类内容。随着技术的不断进步,这类应用将在各个行业得到更广泛的应用,例如广告、新闻、游戏、音乐等。

3. AI伦理和监管政策的完善:随着AI技术的快速发展,伦理和监管问题将变得越来越重要。在未来几年内,各国政府和组织将加强对AI技术的监管,制定更加完善的政策和标准,以确保AI技术的健康发展。

4. AI与物联网(IoT)的深度融合:AI与物联网的结合将为智能家居、智能制造、智能交通等领域带来更多的创新和应用。通过收集和分析大量的实时数据,AI将能够更好地优化资源配置、提高生产效率和改善人们的生活质量。

5. 人工智能与区块链的结合:区块链技术可以为AI提供更加安全和透明的数据存储和交易环境。通过将AI与区块链结合,可以更好地保护用户隐私、确保数据的完整性,并为AI应用提供更加可靠的信任机制。

6. 人工智能与其他新兴技术的交叉创新:随着人工智能技术的发展,它将与云计算、大数据、5G等其他新兴技术产生更加紧密的联系。这些技术的交叉创新将为人工智能行业带来更多的应用场景和商业模式。

7. AI人才培养和团队建设的重要性日益凸显:随着AI技术的广泛应用,对AI专业人才的需求将不断增长。企业需要重视AI人才培养和团队建设,以确保在激烈的市场竞争中保持竞争力。

8. AI在医疗、教育等领域的应用将更加深入:人工智能在医疗、教育等领域的应用将得到更广泛的认可和推广。通过大数据分析、智能诊断等技术,AI将为这些领域带来更多的创新和价值。

9. AI在金融领域的应用将进一步拓展:人工智能在金融领域的应用将继续深化,包括智能投顾、风险控制、欺诈检测等方面。AI技术将帮助金融机构提高效率、降低成本,并为客户提供更加个性化的服务。

10. AI在自动驾驶领域的应用将取得重要突破:随着深度学习等技术的不断发展,自动驾驶技术将取得重要突破。AI将在自动驾驶领域的应用将更加广泛,为智能交通的发展提供强大支持。
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