盘点并期待生成式 AI。
编者按。 近日，国家语言资源监测研究中心发布了2024年“十大新词”，其中“生成式人工智能”排名第一，非常抢眼。 作为全年备受瞩目的进入者，生成式人工智能自 2023 年初以来受益于 ChatGPT 的出现。 由此也带动了AI算法、大模型和大数据的快速发展，国内外多家大型科技公司纷纷离开了AIGC赛道。 经过整整一年的角逐，AIGC如今在各大语言模型产品和应用上呈现出市场热潮，一度被认为要推动人工智能从10 到 20进展的关键变量和重要标志，其在新的一年的发展前景，值得期待。
数智前瞻性。 中国经济时报记者 胡 潘.
2024年注定是人工智能技术动荡的一年。 今年，互动AI应用“百花齐放”，成为大众和**反复讨论和报道的话题。 在日前国家语言资源监测研究中心发布的“2024年十大新词”中，《生成式人工智能（AIGC）》位居榜首，一方面揭示了AIGC全年在国内带来的不可忽视的影响，另一方面也表明了全社会对AIGC在新的一年的发展趋势充满期待。
百花齐放“，AIGC进入了一个新的阶段。
纵观2024年，从“百模大战”大战到应用层生态的“百花齐放”，AIGC行业今年将迎来爆发期。
在国际领域，AI模型正在显现自己的优势，他们正在用技术来掌控未来。 今年，OpenAI 正式发布了多模态大模型 GPT-4，增加了图像功能（multi-modal），使其从对话式演示变成了可以多行处理文本、图像、语音等信息载体的超级应用。 与此同时，谷歌、Microsoft等多家科技巨头纷纷推出自己的AI模型，意在争夺市场份额。
在中国，“百人模型大战”也在上演。 文心一妍、阿里巴巴的通益千问、360的360智脑、腾讯的混元、华为的盘古......今年，国产大模还展现了百场战斗的场面。 数据显示，截至10月，中国已发布238款大型车型，比6月份的79款增长了3倍。
值得一提的是，今年8月，国家互联网信息办公室等7个部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施，从政策层面设定准入门槛，标准体系覆盖多个行业，涵盖模型行业的能力、模型的工程性能、 重点介绍了模型算力网络、模型的安全性和可靠性等，并强调了数据、算法、模型和安全因素的重要性。这也意味着“百模大战”回归理性，AIGC产业进入整合阶段。
在这个过程中，如何借鉴生物学和心理学的原理，通过元学习等方法，让AI系统更快地适应新的任务和环境？如何减少对大量标注数据的依赖，使人工智能系统能够以无监督或自监督的方式学习知识如何使人工智能系统能够处理和整合来自不同模态（如图像、语音、文本等）的信息，以提高其理解和应用能力如何减少在边缘设备上部署和运行的 AI 模型的规模和计算资源需求;如何防范和应对AI系统遭受的攻击，如对抗样本、模型盗窃、数据中毒等，保证AI系统的安全可靠，都是AIGC技术发展中亟待解决的问题。 清华大学新闻学院教授、元宇宙文化实验室主任沈阳在接受《中国经济时报》记者采访时直言不讳地说。
也大有小“，AI发展的风险点还是需要关注的。
随着AI大模型的快速更新迭代，未来AIGC行业将呈现出哪些趋势，又会碰撞出哪些火花？
对此，沈阳表示，未来大语言模型的发展可能会呈现出两种相反的趋势，即巨型模式和微观模式。 其中，巨态模式是全模态、海量参数，即从更广阔的知识领域汲取智慧，对问题提供更深入的洞察，强调知识的无限性和多样性，强调人工智能技术在追求真理、理解世界中的作用。 微模式是模型压缩和优化，力求在有限的资源下实现近似性能。 即在保持高精度的同时，大大减小了模型的体积和计算成本，优化了计算效率，模型高效，可以在更小的设备上运行。
鉴于全球语言和文化差异、数据安全和合规要求，大型语言模型的本地化是刚性需求。 本地化提高了模型在特定语言、文化和行业背景下的准确性和实用性，以满足更多用户的需求。 同时，中国不会只有一个大模式，每个企业和个人都会有自己的GPT，这将呈现出多元共生的格局。 沈阳说。
还应该指出的是，在AIGC的发展过程中，还有一些风险点值得我们关注。
沈阳表示，AIGC在全球产业链中的强势参与，或将完全取代程序员、平面设计、法律AI客服，为劳动力成本设定上限，第三世界国家的人口红利不复存在。 这样一来，第三世界的产业链将遭受巨大冲击，低端产业链将不再转移。 AIGC在大算力的支持下，可能成为分割跨国公司全球产业链的利刃。
同时，在技术马太效应的影响下，一个稳定的社会可以预见地形成一个无用的阶级。 大多数人平庸的脑力劳动将失去价值。
此外，随着人工智能技术的强大，人工智能的伦理风险也将成倍放大，从而影响到更多的人。
有鉴于此，沈阳建议，未来人工智能的发展还需要引入伦理和人文关怀，开发能够反映用户多元价值观和需求的个性化人工智能，设计能够提高人们信息素养和批判性思维能力的人工智能教育，建立能够防止人工智能滥用、保护用户权益的法律法规。 从而从多个维度规避AI风险。
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