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AIGC專題報告:生成式人工智能人人可用的新時代

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今天分享的AIGC系列深度研究報告:《AIGC專題報告:生成式人工智能人人可用的新時代》。

(報告出品方:埃森哲)

報告共計:21頁文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754747.html

AIGC專題報告:生成式人工智能人人可用的新時代,AIGC,人工智能

人工智能發(fā)展迎來新拐點

ChatGPT 正在喚醒全球?qū)θ斯ぶ悄埽ˋI) 變革潛力的認(rèn)知,激發(fā)起前所未有的關(guān)注和創(chuàng)造力浪潮。該技術(shù)可以模仿人類的對話和決策能力,使我們站上了公眾采用人工智能的第一個真正拐點。最終,所有人,所有地方都將切實感受到這項技術(shù)的顛覆性潛力。

基礎(chǔ)模型是大型模型的通稱,此類模型擁有數(shù)十億項參數(shù)。最近的進(jìn)展使企業(yè)現(xiàn)在能夠依托這些基礎(chǔ)模型,構(gòu)建出專門的圖像和語言生成模型。而大語言模型 (LLM) 既屬于生成式人工智能,也是一種基礎(chǔ)模型。

ChatGPT 背后的大語言模型標(biāo)志著人工智能發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點和里程碑。大語言模型正在憑借兩項優(yōu)勢改變著市場規(guī)則。第一,這類模型破解了語言復(fù)雜性的密碼。如今,機(jī)器擁有了前所未有的能力,可以學(xué)習(xí)語言、上下文含義和表述意圖,并獨(dú)立生成和創(chuàng)建內(nèi)容。第,在利用大量數(shù)據(jù) (文本、圖像或音頻) 進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后,這些模型能夠針對眾多不同的任務(wù)做出調(diào)整或微調(diào)。這使得用戶可以將多種方式,對模型按原樣重復(fù)使用或稍加修改后再次使用。

商界領(lǐng)袖們已經(jīng)普遍認(rèn)識到了這一時刻的重要性。他們預(yù)見到大語言模型和生成式人工智能將如何從根本上改變商界、學(xué)術(shù)界乃至社會本身,開辟新的能力前沿。這些新技術(shù)對人類創(chuàng)造力和生產(chǎn)力產(chǎn)生了巨大的積極影響。例如埃森哲研究發(fā)現(xiàn),所有行業(yè)中 40% 的工作時間都將得到 GPT-4 等大語言模型的協(xié)助。這是因為,語言任務(wù)占到了企業(yè)人員工作總時長的 62%,其中 65% 的時間可以借助人員強(qiáng)化和自動化技術(shù)來提升工作活動的生產(chǎn)力(請參見圖 3) 。

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生成式人工智能的發(fā)展里程碑

機(jī)器學(xué)習(xí):分析和預(yù)測階段

21 世紀(jì)的頭十年,各類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都迅速發(fā)展,能夠?qū)A吭诰€數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從輸出信息中得出結(jié)論,或進(jìn)行"“學(xué)習(xí)”。從那時起,企業(yè)就將機(jī)器學(xué)習(xí)視為極其強(qiáng)大的人工智能領(lǐng)域,用于分析數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式、形成洞見、建立預(yù)測,并以遠(yuǎn)超以往的速度和規(guī)模實現(xiàn)任務(wù)自動化。

深度學(xué)習(xí):視覺和言語處理階段

進(jìn)入第二個十年,人工智能的感知能力取得了長足進(jìn)步,這一機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)城被稱為深度學(xué)習(xí)。在此期間,深度學(xué)習(xí)取得了突破性進(jìn)展。一方面,計算機(jī)視覺的實現(xiàn),有助于搜索引擎和自動駕駛車輛對物體的分類和檢測,同時,它還可支持語音識別,使廣泛應(yīng)用的人工智能語音助手以更自然的方式和用戶交互。

生成式人工智能:邁入掌握語言的新階段

基干深度學(xué)習(xí)模型指數(shù)級增長的規(guī)模與能力,未來的十年將是機(jī)那掌握語言的時代。由 penAl 開發(fā)的 GPT-4 語言模型,標(biāo)志著基于語言的人工智能應(yīng)用程序邁入了嶄新的功能階段。諸如此類的模型將對商業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,因為語言與企業(yè)所有日常工作的方方面面都密不可分一一機(jī)構(gòu)知識、互動交流和運(yùn)作流程皆有賴于此。

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使用或定制:生成式人工智能的普及與應(yīng)用

ChatGPT、文心一言、通義千問 3,4DALL·E、Stable Diffusion 等一系列易于使用的生成式人工智能應(yīng)用程 序,正在迅速推動技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域和社會公眾中的普 及,這將對企業(yè)產(chǎn)生極為深遠(yuǎn)的影響。由于大語言模 型具有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力,它可以“掌握”企 業(yè)長期以來積累的所有信息,包括創(chuàng)辦至今的發(fā)展歷 程、發(fā)展背景、業(yè)務(wù)特點和商業(yè)意圖,甚至細(xì)致到產(chǎn) 品、市場和客戶。所有用語言記錄傳達(dá)的內(nèi)容,如應(yīng)用、系統(tǒng)、文檔、電子郵件、聊天、視頻和音頻等等, 都將進(jìn)行創(chuàng)新、優(yōu)化和重塑,最終走向全新的高度。

我們正進(jìn)入技術(shù)采用周期的下一個階段,大多數(shù)企業(yè)后開始通過購買“模型即服務(wù)”來開展業(yè)務(wù)應(yīng)用。不過對許多企業(yè)來說,最大的價值源于使用自己的數(shù)據(jù)定制或微調(diào)模型,以滿足其獨(dú)特需求

使用:現(xiàn)在,我們隨時均可便捷地獲取和使用生成式人工智能及大語言模型應(yīng)用程序。企業(yè)可以通過應(yīng)用編程接口 (API) 調(diào)用這些程序,并運(yùn)用提示學(xué)習(xí)(prompt tuning)和前綴學(xué)習(xí) (prefix learning)等提示工程技術(shù),針對自身的具體需求在較小程度上加以定制。

定制:但大多數(shù)企業(yè)需要定制模型,用自己的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào),以擴(kuò)大其用途和價值。這使模型能夠支持整個業(yè)務(wù)中一些具體的下游任務(wù)。通過此舉企業(yè)可以有效地利用人工智能實現(xiàn)績效的飛躍發(fā)展一一提升員工能力、改善客戶滿意度、引入新型商業(yè)模式,及時感知即將發(fā)生的變化。

企業(yè)將利用這些模型來重塑工作方式。隨著員工與人工智能副手協(xié)同工作成為常態(tài),每家企業(yè)中的每個角色都有可能被完全改造,這顯著拓展了單憑人類自身可以取得的成就。在任何特定的工作中,一些任務(wù)將實現(xiàn)自動化,一些能夠得到輔助,還有一些基本與技術(shù)無關(guān)。除此以外,大量新任務(wù)有待人類執(zhí)行,例如確保準(zhǔn)確、負(fù)責(zé)任地使用新型人工智能系統(tǒng)。

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展望日新月異的技術(shù)、監(jiān)管和商業(yè)

當(dāng)前這樣的時刻并不常見。未來幾年,針對生成式人工智能、大語言模型和基礎(chǔ)模型的投資將極為龐大。和以往不同的是,技術(shù)、監(jiān)管和商業(yè)應(yīng)用將并行發(fā)展,且發(fā)展速度越來越快。而在以往的創(chuàng)新曲線中,技術(shù)發(fā)展通??煊趹?yīng)用和監(jiān)管。

技術(shù)堆棧:支持生成式人工智能的復(fù)雜技術(shù)預(yù)計將在每一堆棧層級上迅速發(fā)展,這具有廣泛的商業(yè)影響。訓(xùn)練頂級人工智能模型所需的計算量正呈指數(shù)級增長——根據(jù)各類報告,現(xiàn)在每 3.4 個月到 10 個月其便會翻一番。 因此,成本和碳排放已成為采用能源密集型生成式人工智能的核心考量因素。

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某銀行使用增強(qiáng)型搜索工具,為員工提供所需信息

某大型歐洲銀行集團(tuán)啟用微軟 Azure 云平臺和 GPT-3 大語言模型來幫助員工進(jìn)行電子文檔檢索。這一舉措使用戶可以快速獲得問題的答案,大大節(jié)省了時間,并提高準(zhǔn)確性和合規(guī)性。為了進(jìn)一步提升員工技能,這家銀行構(gòu)建了三年創(chuàng)新計劃,后續(xù)還會在合同管理、對話型報告、以及票據(jù)分類等領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能。此舉不僅將內(nèi)部知識庫進(jìn)行了升級、幫助員工獲取所需信息,更有助推進(jìn)自身向數(shù)據(jù)驅(qū)動型機(jī)構(gòu)的目標(biāo)邁進(jìn)。

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報告共計:21頁

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