2023年人工智能发生了意想不到的事情，全世界都在了解和使用生成式人工智能（GenAI）。现在G
2023年人工智能发生了意想不到的事情，全世界都在了解和使用生成式人工智能（GenAI）。现在GenAI逐渐成熟，随之而来的不良影响也日益呈现。众多企业都在竞相利用它赚钱，同时期待消除它的负面影响。这使得2024年的GenAI更具话题性和关注焦点。在新的一年我们会遇到什么样的GenAI呢？
人工智能工具制造商LightningAI的首席执行官Will Falcon表示，2024年的语言模型（LLM）将拥有与现在相同的能力，但参数数量只有现在的十分之一。这降低了实际应用的门槛。
“Transformer不会是最领先的架构，特别是在低参数数模型中，”Falcon补充说，“允许多模式人工智能的系统将占主导地位。”
RL（强化学习）/DPO（直接偏好优化）将进入开源模型的主流；微调方法(当前主流)将被解锁，预训练和微调之间的界限将开始模糊：大型语料库的下一个令牌预测将不再是唯一的策略。
SambaNova首席执行官Rodrigo Liang表示，AI将在2024年以“飞行速度”发展，到今年年底，人工智能的发展将足以让企业依靠它来做出重大商业决策。然而，沿途也会有一些障碍。
Lian说:“在繁荣之后，由于对数据隐私、安全和安全的审查加强，许多人工智能公司将会灭绝。”“因此，2024年将是人工智能公司安全的一年，人工智能投资和创新的爆炸式增长将得到巩固和加速。各行各业都一定会出现赢家。”
Sellers说:“像GenAI这样强大的技术最快明年就会商品化，这似乎是不可想象的，但到2024年，这样的一种情况就会开始发生。”“LLM和其他基础模型已经变得更容易训练和微调，明年企业将开始将GenAI嵌入到更多的应用程序中。”
McFadin表示：“一般的初创公司不会花几千美元投入到云计算提供商，而且事实上，靠自己运营几乎是不可能的，但随着围绕本地GenAI的创新，这样的一种情况正在迅速改变。”“随着它的本地化，你将拥有一个完整的RAG堆栈，在你的访问控制之下。这样，就不必以任何方式暴露自己的专有数据。当我们从集中式、基于API的LLM转向本地LLM时，这将很快发生。那些有效的方法会迅速被采纳。只是要注意它的缺点，因为去中心化的LLM可能会在这个循环中引入‘坏人’概念。”
Siddiqui表示:“随着现有软件平台推出竞争产品，客户希望整合利用原先的供应商，而不是寻找新的供应商，那些希望成为特定类别GenAI版本的初创公司将会陷入困境。”“对于初创公司来说，找到一种创新商业模式的方法或获得有价值的差异化数据集是至关重要的。而能做到这两点的初创公司有潜力成为跨时代的公司。”
他表示:“这项技术将从仅仅是一种节省成本的工具，转变为企业运营的一个基本方面，其好处包括彻底改变供应链流程，为客户提供更量身定做的产品。”“现在，组织正在从其他部门的预算中为GenAI提供资金，尤其是数据科学和分析。我们将看到组织分配资金的方式发生转变，GenAI将获得自己的预算，并指定一位领导者来监督整合。然而，由于人工智能确实需要培训和定制才能达到其最大能力，因此完全整合将在几年内逐步实现，2024年仅仅是个开始。”
Ramaswamy说:“对于很多从事‘知识型工作’的人来说，他们的相当一部分工作将会消失。”“深度造假也是另一个障碍，我们大家可以预见，对我们人类的现实的攻击会增加，这将导致一个没有人可以或应该相信你的视频的世界，因为它可能是AI生成的。”“最后，人工智能的进步将加剧过去二三十年来富人和穷人之间的数字鸿沟，并将进一步加剧全球的不平等。我只希望，通过让信息更容易获取，这项新兴技术能让新一代年轻人更好地了解这样一些问题和潜力，并能应对这种风险。”
他写道:“我不认为人工智能的采用会在2024年放缓。事实上，我预计它将继续加速发展，特别是在客户体验用例方面。但慢慢的变多的商业领袖会意识到，GenAI并不是灵丹妙药——当它与其他人工智能技术一起用于特定的用例，以满足特定的业务需求时，它是最强大的。我预测，那些“做对了”的组织将是那些能够有效地平衡人工智能的速度和敏捷性与责任和安全性的组织。那些这样做的人会发现了自己处于为客户提供最大价值并提高底线的位置。”
英国分析公司Painintelligence的首席执行官Zandra Moore也表达了类似的观点，Moore认为通过GenAI赋予个人权力有很大的潜力。
Moore表示:“2024年将是SaaS领域进入实用人工智能的一年，重点将从GenAI的狂热转向更精明的创新。”“预测分析将为用户更好的提供水晶球（预测）功能，更智能的深度学习将解决更复杂的问题，而因果AI将扮演道德英雄的角色，帮助解释决策并确保人工智能的有效性。”
另一位对2024年再次投身GenAI的炒作持谨慎态度的科技领袖是Kyndi的创始人兼首席执行官Ryan Welsh，预测GenAI和LLM的炒作将开始消退。
“毫无疑问，GenAI是一个重大的飞跃。”Welsh说，“然而，许多人过分高估了实际的可能性。尽管生成的文本、图像和声音看起来非常真实，似乎它们是经过深思熟虑和像人类一样对准确性的渴望而创建的，但它们实际上只是统计上相关的单词或图像的集合，它们很好地结合在一起(但实际上，可能完全不准确)。好消息是，如果最终用户充分考虑到人工智能的所有优点和局限性，它的实际输出将很有用。”
身份验证服务提供商Jumio的首席技术官Stuart Wells表示，到2024年底，美国95%的消费者将成为深度假冒的受害者。
Wells说:“深度造假已经变得很复杂，几乎不可能用肉眼检测到，而现在的GenAI使它们的创作比以往任何一个时间里都容易。”“错误信息已经像野火一样蔓延，随着马上就要来临的选举，深度造假只会变得更复杂。到2024年底，绝大多数美国消费者将接触到深度假货，无论他们是否知道这是合成媒体。”
生物制药公司Almirall的首席人工智能官Amaro Taylor-Weiner表示，2024年将迎来生物技术领域的一种新职位描述：精通AI和生物科学的人。
Taylor-Weiner说:“随着AI和生物科学领域越来越紧密地交织在一起，将会有更多的工程师、科学家和拥有生物学及计算机科学双重博士学位的人涌入。”“这将弥合制药和科技行业之间的差距，为劳动力提供一支训练有素的专业人力队伍，他们能够同时在这两个领域工作。”
Overclock Labs的首席执行官Greg Osuri表示，争夺训练和部署GenAI应用程序所需的计算能力的小公司，将学会在没有最新、最强大的GPU的情况下生存。
“随着大型科技公司垄断强大的GPU市场，慢慢的变多的组织将在2024年将注意力转向功能较弱的芯片。那些寻求替代方案的人将利用不那么密集的数据集需求，使用更有效的技术，如低秩适应(LoRA)来训练大型语言模型，以及“并行化”工作负载来取得进展，他们部署了10万个较小的芯片集群来完成1万个H100的工作。”Osuri说，“分布式和无许可网络的兴起将允许组织利用这些较小芯片的功能，并提高所有功能芯片的总体利用率，这些芯片丰富且经常闲置。这将使规模较小的公司和初创公司能够创新，并为AI的繁荣做出真正的贡献，减轻人们对微软、谷歌和Meta将主导技术转型的担忧。”
2024年将会是人工智能，特别是生成式人工智能突飞猛进的一年。我们有幸处于这一变革时代，新的一年会有更多新惊喜等待着我们。
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