近日,在2023世界人工智能大会上,针对大模型AI技术发展,腾讯研究院、同济大学、腾讯云、腾讯新闻基于产学研等多方在AI领域的研究,共同发布了《人机共生——大模型时代的AI十大趋势观察》报告,从技术、应用、社会等角度,提出大模型时代的关键性趋势观察,并带来了大模型时代AI的十个关键词。
趋势1:涌现
LLM推动人工智能快速进化到AGI阶段
自2010年代初深度学习问世以来,人工智能进入到第三次高潮。而2017年Transformer算法将深度学习推向了大模型时代。OpenAl基于Transformer的Decoder部分建立起来了GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球,人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时,也惊异地发现了它涌现了推理、思维链等体现智能的能力GPT4的能力更是进化神速,在多种能力测试中达到人类顶级水平,让人类看到了AGI的曙光。
趋势2:融合
多模态助力大模型解决复杂问题
多模态Al是指能够处理和理解多种类型信息的人工智能,如文本、图像、音频、视频等。这种Al不仅能够处理单一数据类型的任务,而且可以在不同数据类型间建立联系和融合,从而实现一个综合、全面的理解多模态。Al能够对各种不同类型的数据进行关联分析,为解决复杂问题提供支持。未来在诸多创新领域,多模态技术的发展将带来创新应用的蓝海。
趋势3:懂你
生成式Al带来更贴近人的交互方式
从使用键盘-鼠标等方式跟电脑交互,到使用手指滑动屏幕跟手机交互,再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互,人机交互从识别机器指令,到识别人的动作,语音,不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进。生成式Al的发展,让人类有史以来第一次有机会用自然语言的方式,来跟机器对话,而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力,有望带来一场全新的交互变革。正如历次交互变革带来从终端、到连接,到各类应用的颠覆式变革,生成式Al也必将带来产业链、价值链和生态的重塑。
趋势4:生态
模型即服务 (MaaS)生态呼之欲出
大模型促进了AI的工业化,即大模型为Al标准化、模块化、自动化的实现提供了路径,正在重构现有的商业模式,未来将形成模型即服务的MaaS生态。未来的数字化商业将分为大模型基础设施型企业、垂直行业领域的小模型应用企业、以及更加贴合个人用户的模型应用和服务。这一生态的建立和发展,将更广泛地赋能各行业应用,加快社会各领域数字化转型、智能化发展,带来全社会的生产效率提升。
趋势5:泛在
垂直领域应用是大模型的主战场
随着生成式人工智能技木的飞速发展,它已在多个领域催生出全新的商业价值。尽管这些模型处于扩展的早期阶段,但我们已经开始看到第一批跨功能的应用程序,在金融、零售、政府、制造、物流、地产、教育等多个行业,以及财务、HR、客服等应用场景展现极力出色的能力。各行各业都将迅速整合大模型的能力创造全新的商业价值。与其他颠覆型技术一样,这种变革一开始会缓慢发展,然后迅速加速。
趋势6:平台
Plugin工具让大模型迎来App Store时刻
通过将大模型与第三方API连接,Plugin工具赋能大模型搜索实时的信息,还能够执行复杂计算、协助用户进行操作等更加广泛的任务,极大地丰富了大模型功能和应用场景。Plugin插件的嵌人使得大语言模型成为“AI时代的App Store”,带来了新的流量入口,并改变了用户交互以及程序开发的方式。未来,随着插件生态的繁荣和功能的丰富,嵌入Plugin插件的大模型将创造更多的可能性。
趋势7:入口
大模型为数字人“注入灵魂”
生成式人工智能所展现出来的高灵活度以及强交互性让人们对AI技术有了全新的认知。这种全新的AI技术让数字人更像真实的人,能够更充分地挖掘和梳理信息、知识,并更贴近人类日常交流和表达习惯地处理语句。数字人将不再仅仅局限于主播、客服等角色。数字人将成为个人分身“Avatar”,输出文字、图像、音视频,乃至情感表达。未来构建数字内容的过程中,数字人将广泛应用于各种场合,提高工作效率并实现成本降低。
趋势8: 赋能
Al大模型将帮助个体成为超级生产者
基于 LLMs 服务或者训练 Transformer 模型的新应用快速进化,涌现出许多新型面向个体的生产力应用。在创意制作、文本生成、图像和视频工具、学习工具、阅读工具、市场分析、编程等各个领域快速融入工作流,从信息处理,个性化学习、辅助创作、智能优化等方面协助人类创作,赋能个体成为超级生产者。在大模型的加持下,人工智能正在从“工具”变成“伙伴”,人机关系将进入到下一阶段。
趋势9:冲击
版权“思想表达二分法”基石正在动摇
从AI生成内容本身的艺术性来看,已经足以媲美甚至在一定程度上超过了人类的表达水平。但值得关注的是,传统的版权制度立足于“思想表达二分法”这一基本原则,即“只保护自然人思想的表达,而不保护自然人的思想本身”。而在渐行渐近的人工智能时代,版权制度如若无法对于“最为宝贵的人的创造性思想”,以及“最为普遍的AI模型的独创性表达”加以有效回应,那么其适用价值将受到极大影响。
趋势10:向善
伦理和安全建设塑造负责任的Al生态
趋势1:涌现
LLM推动人工智能快速进化到AGI阶段
自2010年代初深度学习问世以来,人工智能进入到第三次高潮。而2017年Transformer算法将深度学习推向了大模型时代。OpenAl基于Transformer的Decoder部分建立起来了GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球,人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时,也惊异地发现了它涌现了推理、思维链等体现智能的能力GPT4的能力更是进化神速,在多种能力测试中达到人类顶级水平,让人类看到了AGI的曙光。
趋势2:融合
多模态助力大模型解决复杂问题
多模态Al是指能够处理和理解多种类型信息的人工智能,如文本、图像、音频、视频等。这种Al不仅能够处理单一数据类型的任务,而且可以在不同数据类型间建立联系和融合,从而实现一个综合、全面的理解多模态。Al能够对各种不同类型的数据进行关联分析,为解决复杂问题提供支持。未来在诸多创新领域,多模态技术的发展将带来创新应用的蓝海。
趋势3:懂你
生成式Al带来更贴近人的交互方式
从使用键盘-鼠标等方式跟电脑交互,到使用手指滑动屏幕跟手机交互,再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互,人机交互从识别机器指令,到识别人的动作,语音,不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进。生成式Al的发展,让人类有史以来第一次有机会用自然语言的方式,来跟机器对话,而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力,有望带来一场全新的交互变革。正如历次交互变革带来从终端、到连接,到各类应用的颠覆式变革,生成式Al也必将带来产业链、价值链和生态的重塑。
趋势4:生态
模型即服务 (MaaS)生态呼之欲出
大模型促进了AI的工业化,即大模型为Al标准化、模块化、自动化的实现提供了路径,正在重构现有的商业模式,未来将形成模型即服务的MaaS生态。未来的数字化商业将分为大模型基础设施型企业、垂直行业领域的小模型应用企业、以及更加贴合个人用户的模型应用和服务。这一生态的建立和发展,将更广泛地赋能各行业应用,加快社会各领域数字化转型、智能化发展,带来全社会的生产效率提升。
趋势5:泛在
垂直领域应用是大模型的主战场
随着生成式人工智能技木的飞速发展,它已在多个领域催生出全新的商业价值。尽管这些模型处于扩展的早期阶段,但我们已经开始看到第一批跨功能的应用程序,在金融、零售、政府、制造、物流、地产、教育等多个行业,以及财务、HR、客服等应用场景展现极力出色的能力。各行各业都将迅速整合大模型的能力创造全新的商业价值。与其他颠覆型技术一样,这种变革一开始会缓慢发展,然后迅速加速。
趋势6:平台
Plugin工具让大模型迎来App Store时刻
通过将大模型与第三方API连接,Plugin工具赋能大模型搜索实时的信息,还能够执行复杂计算、协助用户进行操作等更加广泛的任务,极大地丰富了大模型功能和应用场景。Plugin插件的嵌人使得大语言模型成为“AI时代的App Store”,带来了新的流量入口,并改变了用户交互以及程序开发的方式。未来,随着插件生态的繁荣和功能的丰富,嵌入Plugin插件的大模型将创造更多的可能性。
趋势7:入口
大模型为数字人“注入灵魂”
生成式人工智能所展现出来的高灵活度以及强交互性让人们对AI技术有了全新的认知。这种全新的AI技术让数字人更像真实的人,能够更充分地挖掘和梳理信息、知识,并更贴近人类日常交流和表达习惯地处理语句。数字人将不再仅仅局限于主播、客服等角色。数字人将成为个人分身“Avatar”,输出文字、图像、音视频,乃至情感表达。未来构建数字内容的过程中,数字人将广泛应用于各种场合,提高工作效率并实现成本降低。
趋势8: 赋能
Al大模型将帮助个体成为超级生产者
基于 LLMs 服务或者训练 Transformer 模型的新应用快速进化,涌现出许多新型面向个体的生产力应用。在创意制作、文本生成、图像和视频工具、学习工具、阅读工具、市场分析、编程等各个领域快速融入工作流,从信息处理,个性化学习、辅助创作、智能优化等方面协助人类创作,赋能个体成为超级生产者。在大模型的加持下,人工智能正在从“工具”变成“伙伴”,人机关系将进入到下一阶段。
趋势9:冲击
版权“思想表达二分法”基石正在动摇
从AI生成内容本身的艺术性来看,已经足以媲美甚至在一定程度上超过了人类的表达水平。但值得关注的是,传统的版权制度立足于“思想表达二分法”这一基本原则,即“只保护自然人思想的表达,而不保护自然人的思想本身”。而在渐行渐近的人工智能时代,版权制度如若无法对于“最为宝贵的人的创造性思想”,以及“最为普遍的AI模型的独创性表达”加以有效回应,那么其适用价值将受到极大影响。
趋势10:向善
伦理和安全建设塑造负责任的Al生态
大语言模型等生成式AI的进展,在让人们看到AGI曙光的同时,也带来更加复杂难控的风险,包括对人类未来生存的潜在风险。Al时代需要成为一个负责任创新的时代,而非另一个“快速行动、打破陈规”的时代。人们需要建立合理审慎的Al伦理和治理框架,塑造负责任的Al生态,打造人机和谐共生的未来。生成式AI领域的创新主体则需要积极探索技术上和管理上的安全保障措施,为生成式AI的健康发展和安全可控应用构筑起防护栏。
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