如果您认为2024年人工智能热潮会减退，那您可能会感到惊讶。硬件和软件的进步正在开启多样化的生成性人工智能（生成型AI）应用，表明2023年只是揭开了其潜能的冰山一角。
在中国生肖中，被称为龙年的2024年，将见证生成性AI在各个领域的战略整合。经过风险评估和策略制定，企业准备将生成性AI作为其运营的核心组成部分。首席执行官和商业领袖们意识到生成性AI的潜力和必要性，正在积极将这些技术融入其业务流程中。
不断演变的格局使生成性AI不仅成为一个选择，更成为创新、效率和竞争力的关键驱动力。这一根本性转变使2024年成为生成性AI从新兴趋势转变为必要商业实践的一年。
数量与多样性
这一转变的一个显著方面是人们越来越认识到生成性AI如何提高应用、想法和内容的数量与多样性。AI生成的内容数量惊人；自2022年以来，AI用户已创造超过150亿张图像，这一成就以前需要人类完成150年。这样的巨量产出将改变历史学家对2023年后互联网的分析方式，类似原子弹对放射性碳测年的影响。
对于企业而言，这一扩展提高了各领域的标准，标志着一个关键时刻。如果不积极接触这项技术，可能不仅会错过机遇，还会面临竞争劣势。
不平衡前沿
2023年，我们了解到生成性AI提升了行业标准和员工能力。一项YouGov调查显示，90%的员工认为AI提高了生产力。四分之一的受访者每天使用AI，而73%的人每周至少使用一次。
此外，研究表明，经过适当培训的员工在生成性AI的帮助下，完成任务的速度提高了12%，整体工作质量提升了40%，其中低技能工人获得的增益最为显著。然而，当任务超出AI的能力范围时，员工正确解决问题的概率下降19%。
这种优势和劣势的共存，形成了专家所称的AI能力的“崎岖前沿”。一方面，AI在许多曾被认为是人类独有的任务中展现出惊人的精准度；另一方面，AI在需要人类直觉和适应能力的领域则显得力不从心，这些领域通常涉及细微差别和复杂的决策过程。
更便宜的AI
随着企业逐渐熟悉这条崎岖的前沿，生成性AI项目预计将成为主流。驱动这一趋势的因素是训练基础大型语言模型（LLM）成本的降低，归功于每两年降低一半成本的硅优化进展。
在全球短缺之际，AI芯片市场预计将在2024年变得更加实惠，因为替代Nvidia等行业领导者的产品正在涌现。此外，新的微调方法，如自我对弈微调（SPIN），能够在不需要添加人工注释数据的情况下增强弱LLM，利用合成数据提高效率。
进入“模型宇宙”
成本的降低为更多公司开发和实施自己的LLM铺平了道路，预计在未来几年将掀起一波创新应用的浪潮。到2024年，主要依赖云的模型将逐步向本地执行的AI转变，硬件进步（如苹果硅）将推动这一变化，并释放出普通移动设备的潜力。
小型语言模型（SLM）将在中大型企业中越来越受欢迎，以满足更具体、利基的需求。与处理庞大数据集的LLM不同，SLM专注于内部来源的特定领域数据，确保其相关性和隐私性。
转向大视图模型（LVM）
随着2024年的到来，注意力将从LLM转向大视图模型（LVM），尤其是那些针对特定领域设计以提升视觉数据处理能力的模型。虽然基于互联网文本训练的LLM适应专有文档表现良好，但主要在通用互联网图像上训练的LVM在处理制造业和生命科学等领域的特定视觉内容时却显得乏力。
研究表明，利用约100,000张未标记图像将LVM调整到特定领域可以显著降低标记数据的需求，提高性能。这些专注的模型在缺陷检测和目标定位等任务中表现优异，超越了通用LVM在领域特定应用中的效果。
与此同时，企业也将采用大型图形模型（LGM），这些模型擅长处理通常出现在电子表格中的表格数据。它们分析时间序列数据的能力，能够为企业运营提供新见解。
伦理考量
这些进步要求严格的伦理监管。过去在人们使用智能手机和社交媒体等通用技术时的经历，突显了创建监管框架以避免社会负面影响的必要性。虽然生成性AI带来了巨大的好处，但其发展必须受到引导，以防止造成可能的广泛问题。
关于生成性AI的一个主要伦理困境是版权。随着这些技术的发展，它们引发了关于生成AI生成的内容与现有人类创作作品之间的知识产权权利的紧迫问题。关键在于这些内容是否，以及如何，受版权法的约束。
AI与版权之间的紧张关系显著，因为传统的版权法旨在防止他人知识产权的非法使用。尽管允许借鉴灵感，但直接复制则不可行。与受限于有限数据消费的人类不同，AI能够分析大量信息，这使得灵感与复制之间的界限变得模糊。
我们预计将看到像《纽约时报》诉OpenAI案这样的标志性案件，塑造关于版权的辩论，并影响媒体如何适应以AI为驱动的新景观。
深度伪造与政治影响
在地缘政治方面，2024年将被AI与全球重大选举之间的交集所主导。超过半数的全球人口将前往投票，主要国家（如美国、印度和南非）将举行选举。
虚假信息活动已日益增多，比如在孟加拉国，亲政府的影响者利用低成本AI工具推广虚假叙事。一个被删除的深度伪造视频展示了一位反对派人物撤回对巴勒斯坦团结的支持，这在一个以穆斯林为主的国家中产生了深远影响。
AI生成图像所带来的威胁并非假设；研究表明，误导AI的轻微修改同样可能影响人类的感知。这一发现突显了对对抗性图像对人类和AI系统影响进行进一步研究的迫切需要。
随着对水印和内容凭证的呼声日益高涨，以区分真实内容与合成内容的挑战依然存在。检测的有效性、潜在滥用以及维持真实与操作过的媒体之间的区别，将变得至关重要。
在公众信任度降至历史低点的背景下，2024年将是重大选举事件与变革性AI技术相结合的一年。这一年无疑将展示人工智能在政治及更广泛领域的重要影响和应用，做好迎接未来的准备。
排行榜
