從生成式人工智能(GenAI)工具到擁抱AIOps，以下是人工智能的未來。

當(dāng)我們站在2024年的邊緣時(shí)，人工智能(AI)的發(fā)展軌跡將重新定義創(chuàng)新的邊界?；仡櫳墒饺斯ぶ悄艿臍v史，很明顯，像ChatGPT和Bard這樣的模型主要專注于文本處理。雖然具有開創(chuàng)性，但其影響很大程度上局限于語言任務(wù)，被稱為“大語言模型”(LLM)。然而，隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，“LLM”一詞的局限性變得明顯，尤其是在文本、圖像、音頻、視頻甚至物理和科學(xué)交互等多模態(tài)領(lǐng)域的集成。

拓展語言任務(wù)之外的視野：

生成式人工智能的演變標(biāo)志著，其從以語言為中心的任務(wù)過渡到更全面的方法。2024年，隨著人工智能系統(tǒng)越來越擅長處理和綜合各種模式的信息，我們將見證一種范式轉(zhuǎn)變。這種超越文本處理的擴(kuò)展不僅是技術(shù)上的飛躍，也是技術(shù)上的飛躍。其代表了對(duì)人工智能能力的根本性重新定義。

“LLM”一詞可能不再體現(xiàn)這些先進(jìn)模型的本質(zhì)，因?yàn)槠洮F(xiàn)在無縫地瀏覽不同的數(shù)據(jù)類型，開辟了從醫(yī)療保健和科學(xué)研究到創(chuàng)意藝術(shù)和娛樂等應(yīng)用的新領(lǐng)域。多模式功能的集成，正在推動(dòng)人工智能進(jìn)入以前未知的領(lǐng)域，為前所未有的進(jìn)步奠定了基礎(chǔ)。

AIOps和自主操作：

2024年，組織將以新的活力擁抱人工智能IT運(yùn)營(AIOps)。AIOps在先進(jìn)的生成式人工智能功能的推動(dòng)下，正在為自主運(yùn)營鋪平道路。忙碌的團(tuán)隊(duì)正在尋求人工智能驅(qū)動(dòng)工具的支持，這些工具可以在最少的人工干預(yù)下預(yù)測、檢測和解決IT問題。AIOps和生成式人工智能之間的協(xié)同作用，正在推動(dòng)組織邁向一個(gè)運(yùn)營流程簡化、高效且高度自治的未來。

隨著人工智能工具的注入，IT服務(wù)管理(ITSM)正在經(jīng)歷一場變革。將人工智能融入ITSM可以實(shí)現(xiàn)更快、更成功的IT成果。從優(yōu)化工作流程到增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，人工智能正在成為ITSM戰(zhàn)略不可或缺的一部分，為全球組織的IT服務(wù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

生成式人工智能的補(bǔ)充作用：

雖然生成式人工智能已在各種應(yīng)用中證明了其實(shí)力，但必須承認(rèn)其不能滿足所有的角色。到2024年，組織預(yù)計(jì)將轉(zhuǎn)變觀點(diǎn)，從將生成式人工智能視為一種獨(dú)立的技術(shù)，轉(zhuǎn)變?yōu)閷⑵渥鳛樘囟ㄐ袠I(yè)人工智能戰(zhàn)略的補(bǔ)充。GenAI不是替代品，而是成為一個(gè)強(qiáng)大的增強(qiáng)工具，增強(qiáng)和豐富了現(xiàn)有的人工智能框架，以滿足各個(gè)行業(yè)的獨(dú)特需求。

步入2024年，人工智能的未來展現(xiàn)出前所未有的潛力。生成式人工智能時(shí)代超越了語言界限，擁抱多模式功能，重新定義了創(chuàng)新格局。由先進(jìn)AI模型提供支持的AIOps和自主運(yùn)營正在重塑組織管理IT基礎(chǔ)設(shè)施的方式。生成式人工智能與特定行業(yè)的人工智能戰(zhàn)略之間的共生關(guān)系，意味著一種全面利用人工智能全部潛力的方法。

在這個(gè)動(dòng)態(tài)的格局中，適應(yīng)這些進(jìn)步并將其整合到其框架中的組織將引領(lǐng)塑造人工智能的未來，釋放曾經(jīng)僅限于科幻小說領(lǐng)域的可能性。進(jìn)入2024年的旅程不僅預(yù)示著技術(shù)的進(jìn)步，而且預(yù)示著我們對(duì)人工智能可以實(shí)現(xiàn)什么，以及其如何無縫融入我們的日常生活和職業(yè)努力的了解將發(fā)生根本性的轉(zhuǎn)變。