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生成式人工智能：发展演进及产业机遇( 五 )


AIGC在产业应用中的未来趋势
1.多模态带来创新应用蓝海
多模态AI是指能够处理和理解多种类型信息的人工智能 ， 如文本、图像、音频、视频等 。这种AI不仅能够处理单一数据类型的任务 ， 而且可以在不同数据类型间建立联系和融合 ， 从而实现一个综合、全面的理解多模态 。AI能够对各种不同类型的数据进行关联分析 ， 为解决复杂问题提供支持 。
在多模态技术发展初期 ， 不同模态的AI开始进行集成 ， 比如图像识别和自然语言处理技术的结合 。除了ImageBind打通六种模态外 ， 多数仍在探索文本与图像的融合 ， 但进展飞快 。UniDiffuser:除了单向文生图 ， 还能实现图生问、图文联合生产、无条件图文生成等多种功能
OpenAI开发了许多多模态AI案例如 DALL-E、CLIP 等 ， 可以识别图像中的对象 ， 同时生成与图像相关的描述性文本 ， 或由文本指导生成有关物品的新图像 。
随着多模态技术的进展 ， 多模态AI在理解和处理不同类型数据时能够实现更高程度的融合 。算法和模型可以在不同数据类型之间建立联系 ， 提取跨模态的共享信息 。这使得AI能够深度理解和解决复杂问题 。未来在诸多创新领域 ， 多模态技术的发展将带来创新应用的蓝海 。[6]‍
2.生成式AI带来更贴近人的交互方式
从使用键盘-鼠标等方式跟电脑交互 ， 到使用手指滑动屏幕跟手机交互 ， 再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互 ， 人机交互从识别机器指令 ， 到识别人的动作 ， 语音 ， 不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进 。生成式AI的发展 ， 让人类有史以来第一次有机会用自然语言的方式 ， 来跟机器对话 ， 而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力 ， 有望带来一场全新的交互变革 。正如历次交互变革带来从终端、到连接 ， 到各类应用的颠覆式变革 ， 生成式AI也必将带来产业链、价值链和生态的重塑 。
生成式AI的技术突破 ， 带来了大模型理解能力的大幅提升 。大模型可以更好地理解人类表达的含义 ， 并生成更符合人类价值观的回答 。其技术成熟度已经可以在很多场景下达到可用 ， 甚至好用的程度 。在科技公司不断投入对齐工作的进展中 ， 大模型的“幻觉”被持续降低 ， 从而让人类第一次有可能完全以自然语言对话的方式来跟机器交流 。这也是人去发掘机器智能最简单直接 ， 最有效的交互方式 。
在这个背景下 ， 所有App都可以用生成式AI重做一遍 ， 并可能产生原生AI APP 。一方面 ， 当前的所有软件 ， 在后端不变的情况下 ， 前端的交互可以直接换成自然语言对话的方式 ， 这样让更多的APP拥有了智能对话的能力 ， 给用户带来全新的体验 。现在已经有很多应用软件和硬件 ， 开始往这个方向升级 。另一方面 ， 未来更具市场想象力的 ， 是原生的AI APP ， 例如未来很可能出现一个万能的个人助理 ， 他可以回答人的各种问题 ， 帮人出主意 ， 甚至做会议预定、文章撰写、艺术创作等更多的工作 。“机器生成+人脑筛选”在可预见的将来 ， 会成为人机协作的重要方式 。[7]
结论‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
综上所述 ， 生成式人工智能在发展演进过程中取得了显著的成果 ， 为人类社会的进步和发展提供了强大的技术支持 。从深度学习、自然语言处理等技术的发展 ， 再到生成式人工智能在各个产业中的应用 ， 都展示了其强大的潜力和价值 。然而 ， 伴随着技术的不断创新和突破 ， 生成式人工智能在应用过程中也暴露出了一些问题 ， 如数据安全、隐私保护、伦理等方面的挑战 。因此 ， 未来的研究应关注如何在保障技术创新的同时 ， 解决这些潜在问题 ， 以实现生成式人工智能的可持续发展 。此外 ， 各国政府、企业、研究机构等应加强合作 ， 共同推动生成式人工智能的研究与应用 ， 以实现人类社会的共同繁荣与进步 。
本文首发于《人工智能》2023年第四期


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