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          為什么說生成式人工智能與其他科技大趨勢截然不同?

             日期:2023-08-21     來源:cnBeta     評論:0    
          標(biāo)簽: 生成式 人工智能 科技
             生成式人工智能及其對行業(yè)的影響有許多令人矚目的方面,其中之一就是它與最近的其他大技術(shù)趨勢相比有多么不同。
           
            與區(qū)塊鏈和加密貨幣等其他熱門技術(shù)相比,它不僅發(fā)展速度更快、范圍更廣,而且還將企業(yè)帶入了大量未知領(lǐng)域。
           
            TECHnalysis Research最近對1000名參與公司GenAI工作的IT決策者進(jìn)行了調(diào)查,結(jié)果顯示,99%使用該技術(shù)的公司仍面臨挑戰(zhàn)。值得注意的是,半數(shù)以上的公司都強(qiáng)調(diào)了三個主要問題--數(shù)據(jù)保護(hù)/安全、不準(zhǔn)確性和版權(quán)侵犯,如下圖所示。此外,這些公司平均指出了五個不同的問題,這表明潛在的問題并不局限于狹小的范圍,而是非常普遍。
           
            此外,許多公司在沒有全面了解GenAI技術(shù)的機(jī)制及其多樣化部署可能性的情況下就貿(mào)然進(jìn)入了GenAI領(lǐng)域。誠然,許多以企業(yè)為目標(biāo)的技術(shù)都是在沒有完全掌握其細(xì)微差別或潛在影響的情況下推出的,但GenAI似乎打破了等待技術(shù)成熟后再廣泛實施的傳統(tǒng)智慧。
           
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            出現(xiàn)這種情況有幾個原因,但其中大部分歸結(jié)為一個事實:GenAI已經(jīng)有了一種必然性和必要性的光環(huán),促使公司比其他時候更早開始使用它。
           
            人們對這項技術(shù)的興奮程度--通常是由一些令人印象深刻的早期使用經(jīng)驗所驅(qū)動--特別有效地促進(jìn)了這項技術(shù)的采用。事實上,同一項調(diào)查顯示,95%的IT決策者認(rèn)為GenAI會對他們的業(yè)務(wù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)或至少是潛在的顯著影響。毫不奇怪,這讓人們明顯感覺到,每個人都在采用這項技術(shù)(同樣,調(diào)查結(jié)果顯示,88%的公司已經(jīng)開始采用這項技術(shù))。
           
            這也讓企業(yè)相信,如果不迅速采取行動,就會在競爭中處于嚴(yán)重劣勢--潛在的顧慮和有限的理解都會造成嚴(yán)重后果。
           
            當(dāng)然,科技行業(yè)中不乏最初被認(rèn)為會對企業(yè)產(chǎn)生巨大影響的新技術(shù)。GenAI的不同之處在于,企業(yè)似乎愿意忽略這些潛在的問題,因為它承諾會帶來潛在的好處,而且圍繞這項技術(shù)的緊迫感也很強(qiáng)。
           
            顯然,圍繞GenAI的困惑是真實而普遍的。
           
            GenAI面臨的另一個重大挑戰(zhàn)是圍繞這一主題的困惑。雖然很少有人會急于承認(rèn)自己對一項重要的新創(chuàng)新缺乏了解,尤其是那些科技領(lǐng)域的人,但與GenAI相關(guān)的模糊不清顯然是真實而普遍的。即使是看似基本的區(qū)別,例如理解一個以GenAI為重點的基礎(chǔ)模型(如LLM或大型語言模型)與一個利用該模型的應(yīng)用程序之間的作用和意義,也會造成誤解。
           
            造成這種混淆的原因有很多。首先,在與ChatGPT等GenAI工具的早期討論和接觸中,基礎(chǔ)模型和應(yīng)用程序經(jīng)常被交替使用。我們很容易認(rèn)為,ChatGPT既包括基礎(chǔ)模型,也包括我們許多人都體驗過的聊天界面。但實際上,ChatGPT就是應(yīng)用程序,它可以運行在GPT大型語言模型的不同迭代版本上,如GPT-3或GPT-4。
           
            這種由底層引擎和構(gòu)建在其上的應(yīng)用程序組成的分層方法在大多數(shù)GenAI應(yīng)用程序中都很常見。一方面,它提供了新的靈活性,但也有可能造成更大的混亂。以客戶關(guān)系管理、辦公生產(chǎn)力套件等典型的企業(yè)軟件應(yīng)用程序為例,我們從未考慮過用于驅(qū)動功能的內(nèi)部引擎,也沒有改變它的選項。然而,有了GenAI,您就有可能在相同的基本應(yīng)用程序中使用多個不同的引擎,或者在完全不同的應(yīng)用程序中使用相同的引擎。例如,單個LLM可用于創(chuàng)建原始文本、總結(jié)現(xiàn)有文本、編寫軟件代碼等。因此,可能出現(xiàn)的各種情況很快就會讓人應(yīng)接不暇。
           
            另一個問題是,不同供應(yīng)商的早期產(chǎn)品往往以相對相似的方式進(jìn)行描述,但可能以完全正交的方式處理問題或解決問題。換句話說,這往往是蘋果和橘子的比較,從而進(jìn)一步混淆了問題。
           
            這也是為什么教育工作和清晰、基本的營銷信息對前幾代GenAI工具至關(guān)重要的重要原因之一。即使是擁有數(shù)十年IT經(jīng)驗的人也會發(fā)現(xiàn),GenAI是一種不同的動物,大多數(shù)人都需要簡單明了的解釋(無論他們是否愿意承認(rèn))。在圍繞GenAI迅速做出重要戰(zhàn)略決策的額外壓力下,對清晰度的需求就更加重要了。
           
            不管這些擔(dān)憂如何,GenAI的列車顯然沒有減速。事實上,當(dāng)微軟和Google的主要生產(chǎn)力套件支持GenAI的版本全面上市時--據(jù)說是今年秋天的某個時候--期待著新一輪的GenAI熱潮和活動。這些都是企業(yè)希望GenAI能夠產(chǎn)生最大影響的應(yīng)用類型,而它們也恰好是每個企業(yè)中幾乎每個人都在使用的工具。因此,一旦有大量人員開始定期使用這些工具,GenAI所能產(chǎn)生的實際影響就會變得前所未有的清晰。
           
            相信這些工具可能產(chǎn)生的影響不會使前面討論的挑戰(zhàn)或教育問題消失,相反,它們會變得更加突出。不過,企業(yè)需要做好準(zhǔn)備,供應(yīng)商需要集中精力,以推動GenAI必將帶來的突破性變革。
           
           
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