今年9月底，ChatGPT新增了語音聊天和圖像識別功能。相較于文本驅(qū)動，現(xiàn)在ChatGPT已經(jīng)可以「看見」、「聽到」和「說話」。

回顧AI的發(fā)展歷程，我們見證過幾次重大突破，比如2012年ImageNet大賽的圖像識別，2016年AlphaGo與李世石的圍棋對決，這些進展都為AI的普及應(yīng)用鋪設(shè)了道路。而ChatGPT的出現(xiàn)，真正讓AI作為一個通用的產(chǎn)品，走入大眾視野。

“ChatGPT的出現(xiàn)，為人工智能的發(fā)展起到了很好的引領(lǐng)和促進作用?！碧旖蚴腥斯ぶ悄軐W(xué)會副理事長、天津科技大學(xué)人工智能學(xué)院教授楊巨成在接受采訪時這樣說道。

生成式AI，還得過幾關(guān)

其實在六七十年前，人工智能的概念就已經(jīng)萌芽，到今天，ChatGPT等生成式AI產(chǎn)品的出現(xiàn)似乎是歷史的必然。楊巨成深諳這一趨勢，他看到的不僅僅是一個產(chǎn)品的火爆，而是整個人工智能發(fā)展的大勢所趨。

生成式AI可以生成文本、圖像、視頻、音頻等多種形式的內(nèi)容，雖然公開可用的時間不久，但已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用和嘗試。

麥肯錫最近的一份報告《2023年AI現(xiàn)狀：生成式AI的突破之年》顯示：79%的受訪者都接觸過生成式AI，其中22%的受訪者表示，他們經(jīng)常在自己的工作中使用生成式AI，有1/3的受訪者表示，他們所在的企業(yè)已經(jīng)在至少一個業(yè)務(wù)職能上定期使用生成式AI。

楊巨成認為，我們正處于人工智能的黃金發(fā)展期，它不僅是全球關(guān)注的焦點，更是多國的戰(zhàn)略高地?！吧墒紸I推動了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新，促進行業(yè)資源的整合與協(xié)作，以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用和普及?！?/p>

在AI的風(fēng)口浪尖，除了無限機遇，也伴隨著一系列的挑戰(zhàn)。楊巨成對此有著深入的洞察，并提出了針對性的解決方案：

數(shù)據(jù)的瓶頸：優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是生成式AI的核心，但現(xiàn)實中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量往往難以滿足需求。

解決之道：構(gòu)建數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)平臺，推動數(shù)據(jù)的共享和互聯(lián)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)、量雙提升。

技術(shù)標準的缺失：由于技術(shù)的復(fù)雜性，行業(yè)內(nèi)缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范，限制了更廣泛的應(yīng)用。

解決之道：聯(lián)合 政府、行業(yè)組織、高校和專業(yè)機構(gòu)共同制定AI相關(guān)的技術(shù)標準與規(guī)范。目前國內(nèi)外已經(jīng)逐步制定了一些管理政策和標準，如歐盟的〈一般數(shù)據(jù)保護條例〉GDPR和我國的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等。近期，中國等28國、歐盟簽署首個全球性AI聲明《布萊切利宣言》。

倫理挑戰(zhàn)：隨著AIGC的應(yīng)用，倫理問題如隱私泄露、對人類工作的影響等逐漸浮現(xiàn)。

解決之道：建立明確的技術(shù)應(yīng)用、道德倫理機制，確保技術(shù)在道德的框架內(nèi)合理使用。

人才短缺：AI領(lǐng)域的人才缺口顯著，特別是那些戰(zhàn)略性科學(xué)家和具有實戰(zhàn)經(jīng)驗的高級人才。

解決之道：重視人才的培養(yǎng)和引進，如開展有組織的科研，開設(shè)AI專業(yè)課程、校企產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)出真正能夠應(yīng)對實際問題的AI人才。

此外，正如我們所見，AI的安全性已經(jīng)成為今年的焦點問題。今年5月，被譽為“人工智能之父”的Geoffrey Hinton離開谷歌，他對AI的安全性提出了嚴重的擔(dān)憂，站在狂熱的人工智能風(fēng)暴中心為科技界敲響了警鐘。

生成式人工智能（AIGC），雖然能夠高效生成內(nèi)容，但也可能帶來誤導(dǎo)，產(chǎn)生不準確的內(nèi)容，進而助長虛假信息的傳播。更為嚴重的是，AI技術(shù)可能被用于偽造、抄襲，侵犯他人權(quán)益。甚至，當(dāng)AI的智慧超越人類，我們是否還能掌控這一切？

安全始終是第一位的。楊巨成強調(diào)，我們應(yīng)加強安全技術(shù)研發(fā)，建立完善的數(shù)據(jù)安全和隱私保護機制，并提高算法的透明度。

在此之上，要讓AI更可靠，具有普適性，還需解決技術(shù)成本、數(shù)據(jù)采集、算法可操作性等一系列實際問題。

深入垂直行業(yè)，抓AIGC場景

可喜的是，著眼當(dāng)下，生成式AI技術(shù)已經(jīng)在多個行業(yè)逐步展現(xiàn)出了巨大的潛力。

金融業(yè)，一直以來都是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)，也是最早擁抱前沿技術(shù)的行業(yè)。金融機構(gòu)可以應(yīng)用AIGC更精準地預(yù)測和防范風(fēng)險，識別欺詐行為，為客戶提供個性化服務(wù)等。金融，很有可能成為AIGC落地的“試驗田”。

在零售業(yè)，零售商可以應(yīng)用AIGC深入分析消費者的購買能力、產(chǎn)品需求，作為決策支持，增強管理效率和精準營銷能力。

在制造業(yè)，制造商可以應(yīng)用AIGC預(yù)測設(shè)備故障和生產(chǎn)問題來優(yōu)化制造過程，減少生產(chǎn)成本，提升效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低出錯率。

在醫(yī)療業(yè)，醫(yī)生可以應(yīng)用AIGC實現(xiàn)疾病快速診斷、精準治療、醫(yī)藥研發(fā)、疾病預(yù)測管理，以及疾病流行趨勢預(yù)測等。

而最為直接、也是目前最先落地的應(yīng)用場景，要數(shù)智能客服。智能客服可以實現(xiàn)自動問答、快速響應(yīng)、精準服務(wù)等。楊巨成舉例說，在某些電商平臺用智能客服處理客戶的問題和投訴，提供精準的服務(wù)，不僅能提升客戶滿意度，還減輕了員工的壓力。

但鑒于當(dāng)下百模大戰(zhàn)的局勢，企業(yè)如何選擇最適合自己的AI大模型？楊巨成指出了五大考量因素：平臺的穩(wěn)定性、技術(shù)框架的支持、運營速度、安全性以及知識產(chǎn)權(quán)保護。

更進一步地，要推動生成式AI市場化，除了企業(yè)，還需要社會各方共同推動。企業(yè)自身要增強技術(shù)創(chuàng)新意識，加大資金和人才投入，重視商業(yè)轉(zhuǎn)化，確保研發(fā)成果能夠轉(zhuǎn)化為實際的產(chǎn)業(yè)價值，業(yè)內(nèi)校企產(chǎn)學(xué)研的合作需要進一步加強，政府層面也應(yīng)加強引導(dǎo)，為企業(yè)提供金融、稅收等政策支持。

對于生成式AI未來的發(fā)展趨勢和前景，楊巨成認為，有四個方向值得關(guān)注。

• 一是個性化AI，滿足用戶個性化需求，如智能音箱、智能家居、智能助理、定制化的服務(wù)等。
• 二是自主AI，具有智慧性，可以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境，并自主進行決策，如自動駕駛、無人機等。
• 三是聯(lián)邦A(yù)I，可以實現(xiàn)AI算法在可信環(huán)境下的分布式訓(xùn)練，滿足隱私保護的需求。
• 四是AI的交互與協(xié)作，不同人工智能系統(tǒng)需要交互與協(xié)作，比如不同的語音助手、不同的駕駛車輛之間的交互和協(xié)調(diào)。

最后，聊到AI領(lǐng)域最近讓他印象深刻的應(yīng)用場景，他說“虛擬數(shù)字人讓我印象很深刻，它們可以代替真人做各種任務(wù)，如新聞播報、直播主持、教育培訓(xùn)、影視娛樂等。還可以定制各種個性化的服務(wù)，而且現(xiàn)在的虛擬人也越來越逼真，越來越智能，未來的應(yīng)用會越來越廣。”