生成式人工智能

2022年底，ChatGPT横空出世，唤醒了全球对人工智能（AI）变革潜力的认知。这款强大的聊天机器人背后的技术堪称人工智能历史上最大的突破之一。生成式人工智能技术并非简单地分析或分类现有数据，而是能够创建全新内容，包括文本、图像、音频、合成数据等形式。在商业、科学和社会领域，生成式人工智能将推动人类的创造力和生产力不断突破。

从ChatGPT到DALL-E，新一代生成式人工智能应用相继脱胎于各种基础模型。基础模型是一种基于海量数据（文本、图像、音频、或多种数据类型的混合）进行大规模训练的复杂的机器学习系统。其最新技术使企业现在能够依托这些基础模型，构建出专门的图像和语言生成模型。如今，大多数基础模型都是基于自然语言训练的大型语言模型（LLM）。

这些系统的威力不仅源自其规模，还在于它们可以快速适应广泛的下游任务，而无需进行特定任务的训练。零样本学习模型依靠对不同概念之间关系的一般理解进行预测，无需使用任何具体示例。在此基础上，上下文学习模型可以利用提示中的示例，针对未训练过的主题生成新回复。上下文学习技术包括利用单个示例引导模型进行预测的单样本学习技术。少样本学习模型仅根据少量示例就能针对未训练过的领域生成回复。

预训练基础模型对新任务具有前所未有的适应性，这种模型的引入将产生深远影响。根据埃森哲《技术展望2023》报告，97%的全球受访高管认为，人工智能基础模型将实现跨数据类型的互联，彻底改变人工智能的使用环节和方式。要想在未来市场中争得一席之地，企业需要发挥生成式人工智能的全部威力。

为了快速实现回报，企业可以借助API轻松使用现成可用的基础模型。但为了满足自身的独特需求，企业需要使用自己的数据定制或微调模型。这些模型随后可以为客服机器人赋能、产品设计生成等特定任务提供支持，从而最大限度地提高效率并提升竞争优势。

随着基础模型持续拓宽和扩展人工智能应用领域，机会只会成倍增加。企业将利用基础模型改变人类与人工智能之间的协作，打造新一代人工智能应用和服务。人工智能模型将成为我们无处不在的得力助手，优化任务并增强能力。生成式人工智能将在设计研究和文案生成等领域带来前所未见的速度和创新。生成式人工智能还将使业务流程自动化推升到具有变革意义的新水平，开启前后台效率的新时代。通过实现代码编写自动化和编程语言的快速转换，生成式人工智能将极大地提高软件代码编写人员的工作效率。随着时间推移，生成式人工智能还将支持企业加强治理和信息安全、防范欺诈行为、完善监管合规。

到2030年，全球人工智能市场规模预计将达到2万亿美元（来源：Statista.com，2023年3月），企业将不断探索利用人工智能工具解决复杂问题和推动创新发展的新途径。

与任何新兴技术一样，生成式人工智能也面临着挑战、风险和局限。重要的是，生成式人工智能服务商既无法保证算法所生成内容的准确性，也无法保证不生成有偏见或不恰当的内容。这意味着需要通过人机回圈措施来指导、监测和验证生成的内容。产生不准确输出的现象被称为“幻觉”，即模型生成的输出不准确或与原始输入不相关。出现这种现象的原因可能是输入不完整或含糊不清、训练数据不正确或模型架构不当。

生成式人工智能还引发了与机器生成内容和算法训练数据相关的法律所有权问题。要解决这个问题，企业需要咨询法律专家，并仔细考虑将生成式人工智能用于创意工作的潜在风险和益处。

此外，基础模型的某些特性可能导致其在特定场景下不适用，至少目前是如此。这给安全带来了全新的复杂性挑战，而安全性对于保障颠覆性技术的顺利部署至关重要。领导者需要将安全措施纳入生成式人工智能解决方案设计、开发和部署的整个过程，从而保护数据、维护隐私和避免滥用。领导者还要做好应对突发事件的充足准备，因为即使是轻微的安全漏洞也可能造成重大影响。

归根结底，生成式人工智能技术在设计时需要纳入负责任和合规等要素，确保此类模型和应用不会给业务带来无法承受的风险。如果人工智能可以在道德框架内设计并付诸实施，就能为消费者、员工以及整个社会奠定信任的基石。