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探讨人工智能在各个领域的应用和影响,如医疗、交通、教育等。 2024-06-27 12:54:38 网络

1. 迈向通用人工智能:

OpenAI 等机构正在研发下一代人工智能,如 OpenAI 暂名为“Q*”的产品可能会发布。通用人工智能有望用于解决各种复杂科学难题,但如何监督超过人类水平的人工智能是值得思考的问题。此外,现有的大模型如 GPT-4、谷歌的“双子座”(Gemini)、Anthropic 的 Claude2 以及国内的百度“文心一言”与阿里“通义千问”等也可能发布更具革命性的产品,大模型技术仍有上升空间。

2. 合成数据打破训练数据瓶颈:

合成数据是模仿真实数据并由机器学习模型生成的数据,类似于给 AI 编写的专门教材。由于对大量高质量数据的需求以及数据安全考量,各国出台更严格数据安全保护法律等原因,合成数据受到追捧。使用合成数据可以使 AI 获得更高性能,还能克服使用人类数据训练时附带的缺点,如减少接触有害内容,有望解决发展人工智能与数据隐私保护不可兼得的问题。

3. 面临的其他挑战与应对主张:

根据中兴通讯总裁徐子阳在2024年上海世界移动通信大会上的观点,除安全和伦理等问题外,生成式 AI 发展还面临算力、能耗、数据集、标准化及商业应用等挑战。为破解这些难题,中兴通讯提出算网进阶、训推并举、开放解耦的核心主张,包括突破技术瓶颈,加强相关研究提升 AI 训练和推理效率;以多种解决方案确保可靠性、安全性和可解释性,实现大模型广泛应用和更高价值,构建数据飞轮;以“开放解耦”加速标准化,构建繁荣的产业和商业生态。徐子阳还认为训推并举是驱动实体经济腾飞的关键,主张锚定高价值行业和天使客户。

4. 各方面的趋势预测:

• AI 基金相关预测:

• Coatue:认为未来编程语言是英语,AI 会让更多人容易上手编程等;设备上的 AI 将被广泛应用;扩展 AI 模型是工程挑战;多模态大模型是前沿创新方向,基础架构会有新发展;可能会出现对算力需求少的架构取代现有的架构。

• Radical Ventures:英伟达将加快进军云计算;Stability AI 将倒闭;“大型语言模型”和“LLM”术语不再常见;最先进的封闭模型将持续领先;会出现 Transformer 架构的替代方案;云提供商对 AI 初创企业的战略投资或将受到监管机构质疑;微软与 OpenAI 的关系将开始出现裂痕;AI 生成内容的版权问题依然是“达摩克利斯之剑”。

• a16z:AI 将助力医疗健康领域飞速发展。

• 李飞飞、吴恩达观点:李飞飞认为计算机视觉和以像素为中心的 AI 领域处于技术进步边缘;吴恩达预测会从大型语言模型到大型视觉模型的转变,自动化智能体的崛起,以及边缘 AI 的发展。

• 斯坦福大学以人为本人工智能研究所报告:揭示了2023年人工智能行业的10大主要趋势。包括人工智能在某些任务上胜过人类,但并非所有任务;产业界继续主导人工智能前沿研究;前沿模型变得更加昂贵;美国成为顶级人工智能模型的主要来源国,但中国是其最大竞争对手;严重缺乏对 LLM 责任的可靠和标准化评估;生成式人工智能投资激增;人工智能让打工人生产力更高、工作质量更好;科学进步进一步加速;美国的人工智能法规数量急剧增加;人们对人工智能的潜在影响认识更深刻且更焦虑。

5. 在各行业的应用发展:

• 自动驾驶领域:大模型不断升级,AI 需求维持高景气度,在其助力下自动驾驶成为重点攻坚的核心技术高地,受到越来越多关注,目前已在公共交通等不同领域实现多样化应用,未来预计将有更多应用场景出现。例如特斯拉的 FSD,英伟达正在扩大其自动驾驶中国团队,微美全息也加码自动驾驶应用等。

• 金融、医疗等行业:生成式 AI 大模型技术发展能为金融、医疗等行业带来诸多益处。如金融领域可提升金融服务智能化水平;医疗领域可帮助发现和开发药物等。生成式 AI 概念及产品推动了内容创作等多方面的发展,为各行业带来创新机会和竞争优势,在客户运营、营销和销售等四大领域应用渗透率较高,行业应用潜力或超4万亿美元,在娱乐影视业的潜力也不容小觑。

6. 相关政策支持与保障:

中国国家网信办、工业和信息化部等七部门出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》;工信部公安部等五部门联合开展智能网联汽车车路云一体化应用试点工作;国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部等17部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》正式公布等,一系列政策为人工智能前沿创新和健康发展指明了方向。

7. 带来的重大机遇与挑战:

人工智能带来全球产业发展的重大机遇,如推动各行业变革、创新突破等,但也带来了诸多安全风险与全球性挑战,需要国际社会共同应对,促进其技术造福人类。

总体而言,AI 技术在不断发展和演进,在各方面展现出了显著的趋势和变化,并在众多领域深入应用,同时也面临着各种挑战,需要通过技术创新、政策引导以及国际合作等来实现可持续的发展和应用。如果你还想了解关于 AI 发展的其他具体信息,可以继续向我提问。


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