从Google Gemini到OpenAI Q*：生成式AI研究领域全面综述( 二 ) _Google

尽管有些波动，对AI研究中的「伦理/道德」持续关注反映了对AI道德维度的持续和根深蒂固的关切，强调道德考虑不仅仅是一种反应措施，而是AI讨论中不可分割和持久的对话。
从学术角度来看，假设这些趋势是否意味着一种因果关系，即技术进步驱动研究重点，或者蓬勃发展的研究本身推动了技术发展，这是相当有趣的。
本文还探讨了AI进步的深远社会和经济影响。作者检查了AI技术如何重塑各个行业，改变就业格局，并影响社会经济结构。这一分析突出了AI在现代世界中所提出的机遇和挑战，强调了其在推动创新和经济增长方面的作用，同时也考虑了伦理影响和对社会的潜在破坏性。
未来的研究可能会提供更明确的见解，但创新与学术好奇心之间的同步互动仍然是AI进步的标志。
与此同时，如图2所示，在arXiv上发布的计算机科学>人工智能（cs.AI）类别下的预印本数量的指数增长，似乎标志着AI社区内研究传播的范式转变。

文章插图
尽管快速分发研究成果使知识交流迅速，但它也引发了对信息验证的担忧。
预印本的激增可能导致未经验证或有偏见的信息的传播，因为这些研究没有经过同行评审出版物典型的严格审查和可能的撤回。
这一趋势强调了学术界需要谨慎考虑和批判，特别是考虑到这些未经审核的研究可能被引用和它们的发现被传播的潜力。
研究目标
这篇综述的动力是Gemini的正式揭幕和围绕Q项目的推测性讨论，这促使对生成式人工智能（AI）研究的主流趋势进行及时审视。
论文具体贡献于理解混合专家模型（MoE）、多模态和人工通用智能（AGI）如何影响生成式AI模型，为这三个关键领域提供详细的分析和未来方向。
论文旨在批判性地评估现有研究主题中过时或无关紧要的可能性，同时深入探讨在快速变化的LLM格局中新兴的前景。
预期AI的进步不仅会在语言分析和知识合成方面提高能力，还将在混合专家模型（MoE）、多模态和人工通用智能（AGI）等领域开创先河，并已经宣告了传统的、以统计为驱动的自然语言处理技术在许多领域的过时。
然而，AI与人类伦理和价值观保持一致的永恒要求仍然是一个基本原则，而推测性的Q-Star计划提供了一个前所未有的机会，来引发关于这些进步如何重塑LLM研究地形的讨论。
在这种环境中，NVIDIA高级研究科学家Jim Fan对Q的见解，尤其是关于学习和搜索算法的融合，为这种努力的潜在技术构建和能力提供了宝贵的视角。
论文的研究方法涉及使用「大型语言模型」和「生成式AI」等关键词进行结构化文献搜索。
作者在IEEE Xplore、Scopus、ACM Digital Library、ScienceDirect、Web of Science和ProQuest Central等几个学术数据库中使用过滤器，以识别2017年（Transformer模型发布）到2023年（本文撰写时间）期间发表的相关文章。
本文旨在剖析Gemini和Q的技术影响，探讨它们（以及类似技术的不可避免出现）如何改变研究轨迹并在AI领域开辟新视野。
在此过程中，我们确定了三个新兴的研究领域——MoE、多模态和AGI——它们将深刻地重塑生成式AI研究格局。
本次调查采用综述式方法，系统地绘制了一幅综合并分析生成式AI当前和新兴趋势的研究路线图。
本研究的主要贡献如下：
1) 对生成式AI不断演变的格局进行了详细考察，强调了像Gemini和Q这样的技术的进步和创新及其在AI领域的广泛影响。
2) 分析了先进生成式AI系统对学术研究的转型效应，探讨了这些发展如何改变研究方法、设立新趋势，并可能导致传统方法的过时。
3) 全面评估了生成式AI在学术界整合中引起的伦理、社会和技术挑战，强调了将这些技术与伦理规范保持一致的重要性，确保数据隐私，并制定全面的治理框架。
当前生成式AI研究分类法生成式人工智能（AI）领域正在迅速发展，这需要一个全面的分类法，涵盖该领域内研究的广度和深度。
如表I所详述，这个分类法将生成式AI的主要研究和创新领域进行了分类，并作为理解该领域当前状态的基础框架，指导我们穿越不断发展的模型架构、先进训练方法、多样的应用领域、伦理含义和新兴技术前沿的复杂性。