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随着2024年的到来，我们站在了人工智能发展的新十字路口，大模型技术不仅突破了以往的限制，更开启了未来可能性的新篇章。在这个关键时刻，我们预见到了一系列颠覆性的发展趋势，它们不仅预示着技术的飞跃，更指引着未来社会的转型路径。
数据猿认为，在大模型、AIGC领域，2024年以下十个“小趋势”值得特别的关注：
一、更大、更优的大模型:更大的模型参数规模，更优的算法，全新的神经网络架构。
模型参数的显著增加，意味着更强大的处理能力和更深层次的数据理解。这种规模的扩张不仅提升了模型处理复杂模式的能力，也为模型带来了更精细化的感知和推理能力。更大的模型能够更准确地捕捉和模拟人类语言的微妙变化，提供更贴近自然语言的交互体验。
通过先进的优化技术，如稀疏化技术和参数压缩，大模型能够在保持高性能的同时降低运算成本和时间延迟。这意味着即使是在计算资源有限的环境中，大模型也能发挥出色的性能。
进一步，现在的大模型主要是基于Transformer架构，但是，还有没比这个更好的大模型架构呢？2024年，除了在Transformer这条路上继续前进外，一些团队还将探索一些全新的神经网络架构。
二、多模态混合大模型成为标配，在内容输入和输出方面都实现多模态。
在2024年的大模型领域，多模态混合大模型已成为新的标准。这种综合能力使得模型不仅能够更全面地理解复杂的人类语言和行为，还能在不同类型的数据间建立深层次的联系，如将文本描述与相应的图像或声音内容直接关联。
在内容输入方面，多模态模型能够同时解析视觉信息和语言指令，为用户提供更加自然和直观的交互方式。例如，用户可以通过上传图片并附带文字描述来获取更精准的信息或服务。
在内容输出方面，这些模型同样展现出其多样化的表达能力，不仅能生成文字，还能创造与之匹配的图像或音频，极大丰富了内容的表现形式和交互体验。
此外，多模态大模型在处理复杂场景，如社交媒体分析、情感识别等领域的应用，展现了其独特优势。通过综合分析文本、图片和声音信息，模型能够更准确地捕捉和分析人类情感和意图，为营销、客户服务和公共安全等领域带来了新的解决方案。
三、大模型“套壳”的两个路径：直接调用通用大模型开发应用VS基于开源大模型“自研”。
2023年，我们已经见证了“百模大战”，涌现了上百个大模型。但是，这些大模型大部分都是“套壳”产品。
2024年，还将有更多的“套壳”大模型出现，尤其各种领域大模型、行业大模型。具体来说，套壳有两种方式：一是直接调用通用大模型来开发应用，二是基于开源大模型进行“自研”开发。
直接调用通用大模型是一种快速且成本效益高的方式，这种方法允许开发者利用已经训练好的、功能强大的模型，来创建或增强自己的应用。它适用于那些希望快速部署AI功能，但没有足够资源进行大规模训练的组织。
相比之下，基于开源大模型的“自研”路径则为开发者提供了更高程度的定制化和优化空间。这种方法适合那些需要高度定制化AI解决方案的组织，例如具有特定行业需求或需要处理特殊数据类型的场景。
值得指出的是，“套壳”其实并没有什么不好，能够开发底层通用大模型的厂商必定有限，大部分都是聚焦到应用层。能把应用层做好，其实也是实力的很好证明。但是，如果是调用第三方大模型，或者是基于开源大模型简单修改一下，就不要大张旗鼓的宣传自己是自研的了。不然，大家都尴尬。
四、大模型与其他业务系统的系统打通、数据打通，是大模型产业落地的关键挑战。
系统打通，是指将大模型无缝集成到现有的业务流程和信息系统中，这需要解决技术兼容性问题，确保不同系统之间可以顺畅交互，并且大模型能够有效地接入和响应企业的业务逻辑。这通常涉及到复杂的软件工程问题，如API设计、服务部署和系统安全性等。在这个过程中，保持系统的灵活性和可扩展性至关重要，以适应不断变化的业务需求和技术环境。
数据打通，则涉及到如何处理和整合来自不同业务系统的数据。大模型的强大分析和预测能力依赖于对数据的深入理解和利用。因此，如何高效地整合这些数据，确保数据质量和一致性，同时遵守数据隐私和安全的法律法规，成为了数据打通的主要挑战。
解决系统打通和数据打通的问题不仅是技术上的挑战，也是组织管理和运营的挑战。需要跨部门协作，确保技术解决方案与业务目标和策略相一致。
五、AI失控风险、内容安全合规、数据伦理与隐私得到更多关注，相关政策、法律会陆续出台。
AI失控风险涉及到AI系统可能超出预期的行为或决策，这可能导致不可预测的负面后果。因此，开发高级AI系统时的风险评估和控制机制变得至关重要。这不仅包括技术层面的安全措施，如算法稳定性测试和紧急停机机制，也涉及到监管层面的措施，如实施AI系统审核和认证。
随着AI在内容生成、筛选和推荐方面的应用越来越广泛，如何防止生成有害或违法内容，成为了一个重要议题。这要求开发者在设计AI系统时，内置合规性检查和内容过滤机制。
随着AI对大量个人和敏感数据的处理能力增强，数据伦理和隐私保护问题尤为突出。用户对于他们的数据如何被收集、使用和保护越来越关注，开发AI系统时需要严格遵循数据保护法规。
六、训练数据集污染与模型算法攻击，将成为新的棘手问题。
训练数据集污染是指恶意攻击者通过操纵或污染用于训练AI模型的数据，从而影响模型的输出和行为。这种攻击方式尤为隐蔽，因为污染的数据在训练过程中可能不易被察觉，但却能导致模型在实际应用中产生错误甚至有害的结果。例如，通过向数据集中注入偏见信息，攻击者可以使模型在特定情况下作出歧视性决策。解决这一问题需要采取严格的数据验证和清洗措施，同时在模型设计阶段就要考虑到数据安全和完整性。
模型算法攻击则涉及到直接针对AI模型本身的攻击，随着AI模型在多个领域的应用越来越广泛，它们成为了攻击者的新目标。这种攻击可能是通过找出模型的弱点，如输入特定的数据以引导模型做出错误的判断或行为。
七、得大模型者得云计算天下，但存在两天路径：公有云+大模型VS私有云+小模型。
可以预见，大模型及其相关的应用，将成为拉动云资源消耗的重要力量，这也将成为2024年云市场竞争的关键变量。
公有云加大模型的路径，侧重于利用公有云的广泛资源和强大计算能力来支持大模型的运行和扩展，这种模式适合需要处理大量数据、要求高性能计算和全球范围部署的应用。公有云平台如阿里云、腾讯云、百度云等，提供了弹性、可扩展的计算资源，可以有效支持大模型的训练和推理需求。
相比之下，私有云加小模型的路径，则适用于对数据隐私和安全性有较高要求的场景。在这种模式下，企业可以在自己的私有云环境中部署较小但更为定制化的模型，这有助于保护敏感数据不被外泄，并可根据特定业务需求调整模型，比较适合于金融、医疗和政府等行业。
需要指出的是，2024年，以上两种方式都能找到自己的生存空间，适用于不同的客户群体。但是，笔者个人比较看好公有云+大模型的方式。某种程度上，大模型应用可以视为一种高级SaaS，可以用MaaS补上中国SaaS的短板。
八、所有业务都用大模型做一遍，所有产品都比原来贵一大截？
在2024年，随着大模型技术的广泛应用，一个普遍的观点是“所有业务都用大模型做一遍”，但这是否意味着所有业务成本都会显著增加？加入大模型功能，是否会成为很多产品涨价的理由？这个问题涉及到大模型的成本效益分析。
确实，引入大模型技术可能会在初期带来更高的直接成本。开发和集成大模型的过程可能需要专业的技术团队和额外的投入，这也会增加初期投资。一个典型的区别是，以往业务系统主要消耗CPU计算资源，但是基于大模型的应用却需要大量的GPU资源，而GPU是很贵的。
接入大模型之后，增加的成本肯定会通过各种方式转嫁给最终用户。比如，用大模型改造客服系统之后，系统更加智能的同时，价格也更贵了。
随着技术的成熟和市场竞争的加剧，大模型相关的成本预计将逐渐降低。云计算服务的普及和优化，也将降低企业在大模型部署和运行方面的成本。
尽管大模型的初期投资可能较高，但其长期的效益和潜在的成本节约不容忽视。企业在决定是否采用大模型时，应进行全面的成本效益分析，考虑长远的战略目标和市场竞争环境。
九、以自然语言对话重构人机交互方式，很多产品的用户界面、功能逻辑都需要重新设计。
随着大模型应用的推广普及，以自然语言对话为基础的人机交互方式正在彻底重塑用户界面和功能逻辑的设计。这种转变不仅是技术上的进步，更是用户体验范式的根本变革。
自然语言对话界面（Natural Language Interface，NLI）意味着用户可以通过自然语言与机器交流，而不再依赖于传统的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）。这种交互方式更符合人类的直觉和习惯，使得技术对所有年龄和技术水平的用户都更加易于接近和使用。例如，用户可以通过简单的语言命令来查询信息、控制智能家居设备或进行在线购物，而不需要通过复杂的菜单和按钮操作。
这种交互方式，要求产品设计者重新思考用户界面和功能逻辑。用户界面需要更多地依赖于语音和文本输入，而不是触摸或点击，这将带来一系列的连锁反应。
例如，与传统的图形用户界面（GUI）相比，在NLI中，用户的指令和查询往往更依赖于语境。因此，产品需要能够理解并记忆交谈历史，以提供更连贯、个性化的回应。这意味着功能逻辑需要集成更复杂的语境分析算法，使产品能够在对话过程中捕捉关键信息，理解用户意图的变化，并据此做出合理反应。
此外，NLI使得交互流程变得更加动态和非线性。在GUI中，用户的操作通常是预设的和有限的，按照固定的流程进行。而在NLI中，用户可以以任何方式提问或下达指令，这要求产品能够灵活地处理各种输入，实时调整响应逻辑。例如，一个购物应用可能需要在用户询问产品详情后，立即提供购买选项或更多相关信息，而不是遵循固定的菜单流程。
十、人机协作，会用大模型、AIGC的人能获得竞争优势，不会用的人将落伍。
到2024年，人工智能和大模型技术的融入日常业务和工作流程已经不再是可选项，而是必需。会用大模型、AIGC技术产品的个人和组织将获得显著的竞争优势，而那些未能适应这一变化的则可能面临落伍的风险。
大模型和AIGC技术的应用大大将显著提高工作效率和创新能力，这些技术能够自动化处理大量复杂的任务，从数据分析到内容创造，极大地释放了人类劳动力的潜力。
对于那些未能跟上这一技术趋势的个人和组织，他们可能会发现自己在信息获取、效率提升和创新能力上落后于竞争对手。这不仅可能导致市场份额的流失，也可能在长期内影响其在行业中的地位。
文：一蓑烟雨 / 数据猿
责任编辑：凝视深空 / 数据猿