人工智能的演变：过去的教训与未来的思考
想象一下：2002年，你刚刚获得了一款突破性的智能手机，可以随时随地与人交流。这改变了生活，对吧？在21世纪初，黑莓、诺基亚和爱立信等品牌主导着移动市场。但到了2007年，iPhone的推出彻底改变了局面，使这些行业领先者失去了竞争力。
iPhone的影响是一则关于科技炒作周期的警示故事；早期的创新者并不总能确保长期的成功。在生成性人工智能领域，随着类似的投机性增长，这一教训对创始人和投资者来说尤为重要。
理解人工智能炒作
OpenAI推出ChatGPT引发了对生成性人工智能的极大关注。此后，几乎每个主要科技公司都推出了自己的版本，现已有92%的《财富》500强公司参与其中。许多“包装”初创公司也应运而生，依托ChatGPT的框架进行开发。
推动这一势头的一个关键因素是人类往往夸大短期变化，而低估长期影响的趋势。例如，世界经济论坛曾预测，到2025年，人工智能将在全球取代8500万个工作岗位。然而，最近的研究表明，人工智能很可能是净就业增长者。
虽然人工智能无疑会影响工作场所，但这种炒作往往源于对时间表的夸大。历史趋势强调了谨慎乐观的重要性。以2010年代初的神经网络突破为例，曾出现过诸如2013年《大众科学》所预测的即将出现意识机器人等夸张的论断。十四年后，我们看到尽管取得了显著进展，但实际应用仍在逐步演变，使我们的设备更加高效，而不是迎来了机器人统治的时代。
投资AI初创公司：考虑因素
在当前快速发展的人工智能市场中，投资决策需考虑多个因素。与以往科技繁荣时期一样，识别基础工具和基础设施解决方案至关重要。
当今面临的独特挑战在于技术演变的加快步伐。与以往不同，成熟科技公司同时在创新，这促进了生成性人工智能技术的快速发展。在计算能力和数据成为创新新货币的背景下，评估初创公司在资源和数据获取方面相对于科技巨头的地位至关重要。
虽然应用机会似乎广泛，但目前的炒作周期引发了对AI输出可靠性、监管环境和网络安全措施的重要疑问，这对可扩展的商业应用至关重要。
此外，基础模型的成功在很大程度上依赖于对大量高质量数据集的预训练。区分性的关键不只是模型本身，而是推动其发展的数据质量。
应对AI监管
随着生成性人工智能和大型语言模型（LLM）的前景引发关注，监管机构的行动愈发频繁。乔·拜登总统的行政令和欧盟AI法案等举措强调了初创公司预见潜在监管挑战的必要性。创始人应主动评估这些障碍的影响，而不是坐等监管的出台。
人工智能时代的网络安全
随着人工智能创新速度超过网络安全措施，企业必须保护数据免受生成性人工智能相关的潜在泄露风险的影响。过去的数据泄露事件凸显了初创公司在其业务中优先考虑网络安全的必要性。
生成性人工智能增加了企业的新攻击向量和脆弱性，这需要建立强有力的策略以避免对抗性攻击和数据操纵。有关AI系统的保护措施正在成为网络安全中一个至关重要的子行业。
数据是AI成功的关键
一家初创公司在技术炒作的噪声中存续的重要因素在于其数据战略。组织不仅要关注生成性人工智能技术，更要优先考虑数据质量和可获取性。建立强有力的数据基础设施对于提取可持续价值至关重要。
许多企业AI项目因数据集不足而失败。在某些情况下，合成数据可能为增强现有数据集提供机会，从而在包括自动驾驶汽车和行业特定模型等各种应用中促进潜在的突破。
展望未来：人工智能炒作周期
生成性人工智能的创新无疑将呈现波动发展，软件和API将迅速成熟。无论是Sora、Claude 3还是GPT-5，我们都可以期待能力进步带来的兴奋。但是，与以往的炒作周期一样，保持对生成性人工智能在各个行业中的真实影响的客观看法至关重要。
倾听研究人员和开发者的经验将为行业的轨迹提供比单纯依赖投资情绪更深入的洞察。
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