2024 年的生成式人工智能：新兴趋势、突破和未来展望

本指南深入探讨了生成式人工智能的快速发展，重点介绍了其对商业运营、社交互动以及我们对人工智能的理解的影响。

生成式人工智能已从一个小众项目转变为科技行业的重要参与者。它的应用重塑了业务运营、社交互动以及我们对人工智能的理解。本综合指南探讨了生成式人工智能的快速发展，详细介绍了推动行业发展的趋势、挑战和突破。

生成式人工智能的近期发展预示着其未来

2023 年，生成式人工智能的快速发展为其未来的扩展奠定了坚实的基础。2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一个重要的转折点，引发了人们对生成式人工智能潜力的广泛好奇。2023 年取得的进展凸显了该技术在各个行业的前景，凸显了其对社会和文化趋势日益增长的影响。

微软的 Azure OpenAI 服务、谷歌的 Bard 聊天机器人和 OpenAI 的DALL-E等技术已经证明了生成式人工智能的潜力。GPT-4 和 Claude 等多模态支持和高性能模型正变得越来越流行，开辟了新的应用并改善了用户体验。

图片：微软

AI 副驾驶的兴起对软件开发和内容创作产生了深远的影响，标志着 AI 驱动辅助的新时代的到来。GitHub Copilot 和 Microsoft Copilot 等工具充当虚拟助手，为开发人员和内容创建者提供强大的支持系统。这些 AI 副驾驶旨在简化编码、促进企业搜索、改进数据分析和管理各种常规任务。因此，开发人员可以更多地专注于创造性解决问题，而不是重复的编码工作。

照片：GitHub Copilot

在软件开发中，AI 副驾驶会根据上下文线索建议代码片段、提供语法更正，甚至完成整个功能，从而显著提高生产力。这种常规任务的自动化使开发人员可以分配更多时间来解决复杂的问题和开发创新的功能。此外，AI 副驾驶还可以帮助执行编码标准和最佳实践，从而减少大量手动代码审查的需要。

社会评价

人工智能的快速崛起引发了许多道德和社会问题，引发了有关监管和负责任地使用人工智能的重要讨论。随着欧盟《人工智能法案》的通过，人工智能的崛起将在 2024 年达到顶峰，这将预示着出台更严格的人工智能规则，旨在保护数据安全和维护更高的道德水平。

公众对人工智能的看法褒贬不一；有些人对人工智能的前景表示赞赏，而另一些人则对侵犯隐私、数据隐私以及在不久的将来自动化取代工作的可能性表示严重担忧。这些矛盾的情绪凸显了需要更强大的结构来指导人工智能的发展。

为了降低这些风险，人工智能企业和政府正在加紧努力，确保人工智能 (AI) 工具合法且开放。这需要严格遵守法规、改进数据安全程序，并就人工智能的潜力和限制对公众进行教育。

人工智能的现状

生成式人工智能的采用率持续增长，其应用范围涵盖多个行业和业务用例。尽管存在一些阻力，但技术正在重塑企业运营和与客户互动的方式。

常见的生成式人工智能应用

生成式人工智能可应用于许多不同领域，使其成为一种具有广泛影响力的适应性工具。生成式人工智能是一种有用的工具，可用于基于对话的人工智能和学术协助，并且是个人和娱乐选择所需的简单工具。它对于自动完成代码和改进软件开发领域的质量控制方法至关重要。生成式人工智能用于电子商务的库存管理，并通过自动化程序和提供个性化建议来增强在线消费者体验。

营销和销售团队利用生成式人工智能来创建引人注目的内容，该技术还用于合成语音和音频。人工智能驱动的解决方案进一步增强了项目管理和工作流程自动化。包括艺术和音乐在内的创意产业受益于人工智能生成的内容，而人工智能聊天机器人则改善了客户服务。生成式人工智能还支持高级分析和合成数据的生成，从而提供有价值的见解。

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顾客信心和道德方面

消费者对生成式人工智能的信心正处于一个关键时刻，因为人们对该技术的优缺点意见不一。2023 年 12 月，Forrester 进行了一项研究，发现只有 29% 的参与者信任人工智能创建的信息，而值得注意的是，45% 的人认为该技术对文明构成了严重威胁。尽管存在这些保留意见，但 50% 的受访者表示相信人工智能可能是一种有用的信息查找工具。

欧盟人工智能法案是一项了不起的项目，它解决了数据保护等问题，并要求人工智能系统制定严格的道德标准。这是一项具有历史意义的政策，于 2024 年 3 月通过。这一重大法律成就为认真治理人工智能提供了指导。

为了保证其人工智能技术的应用符合法律要求和公众认知，企业还必须制定明确的人工智能战略，高度重视道德和开放性。

领导怎么想？

BigID 高级数据咨询总监Stephen Gatchell 强调，生成式人工智能具有巨大的发展和扩展潜力。但他发出警告：公司需要仔细考虑如何管理驱动生成式人工智能的数据。为了最大限度地发挥这项技术的优势，同时降低相关危险，他建议实体建立强大的安全、隐私、风险缓解和合规协议。

联合国教科文组织教育助理总干事 Stefania Giannini 强调，必须严格审查用于教育的人工智能模型和应用。Giannini 认为，在评估这些模型时，应考虑许多因素，例如内容的正确性、年龄适宜性、教学技术的适用性以及对各种社会和文化背景的适应性。为了防止偏见，这些评估通常包含保障措施。她表示，“迄今为止，[生成式人工智能] 基本上绕过了这类审查，这相当了不起。”最后，她强调，确保以公正和公平的方式创建和应用生成式人工智能非常重要，要考虑到每个学生的不同要求和历史。

近期会发生什么？

随着生成人工智能 (gen AI) 在多个行业的快速应用，我们的生活和工作方式发生了深刻变化。全球有 55% 的人将人工智能 (AI) 用于工作，短短十个月内，该技术就得到了广泛应用 — — 这一纪录从未被互联网和智能手机等早期技术进步​​超越。人工智能的迅速普及在工人和企业高管中既引发了热情，也引发了焦虑。这引发了关于人工智能在技能开发、工作保障和生产率方面的应用的重要讨论。尽管 69% 的首席执行官看到了人工智能的广泛好处，但 59% 的工人担心会因为人工智能而失去工作。

预计超过一半的劳动力能力将在五年内被颠覆，且75%的受访者打算使用人工智能，因此，如何以最大化优势同时限制员工风险的方式管理这种转变是一个巨大的挑战。