2023年是人工智能领域长期以来最具颠覆性的一年，大量生成式人工智能产品进入主流。继续其变革之旅，生成式人工智能有望在2024年从兴奋的话题转变为现实世界的应用。
随着科技公司不断开发和微调人工智能模型，生成式人工智能领域正在迅速发展，催生了一系列广泛的趋势，这些趋势将促进人工智能在各行各业的采用及其在我们日常生活中的存在。让我们深入研究顶级生成式人工智能趋势，这些趋势将决定生成式人工智能的真正价值。
1. 小语言模型
在 ChatGPT 取得巨大成功之后，我们看到许多公司在2023年发布了大型语言模型。然而，现在是时候为小语言模型 （SLM） 的激增做好准备了。法学硕士接受过从各种公共在线资源中废弃的大量数据集的培训，并且能够执行需要人类智能的复杂任务，从编写编程代码和逻辑推理到回答几乎所有可以想象的主题的查询。
然而，处理如此庞大的具有数万亿参数的人工智能模型需要大量的计算资源和财务投资。
相比之下，小语言模型是根据特定任务的有限数据进行训练的，并且更具成本效益。SLM 的参数较少，占用的存储空间也较少，因此适合在计算能力较低的较便宜的硬件上运行。当使用从教科书、新闻网站和杂志等可信来源提取的高质量训练数据进行训练时，该模型可以提供出色的性能。这将促进这些模型的采用。
迄今为止，一些流行的 SLM 包括 Meta 的 Llama-2、微软的PHI-2和 Mistral7B。
2. 人工智能生成
目前人工智能的水平还不能与人类智能相提并论。人工智能公司渴望开发一种能够匹配或超越人类理解和认知能力的模型，这一突破被认为是通用人工智能（AGI）。
AGI模型不局限于特定领域，无需人工干预即可解决人类认知层面的各种问题。它可以独立学习并解决不熟悉的问题，无需额外培训。简而言之，AGI 是完整人工智能的概念，反映了人类理解和解决复杂任务的广泛认知能力。
相比之下，现有模型依赖于大量训练来理解和解决同一领域内的相关问题。例如，预先训练的大型语言模型 （LLM） 必须输入金融数据集才能做出与投资相关的决策。
AGI 的概念是，机器可以跨领域执行具有人类认知水平的复杂任务，而无需了解这些任务的背景知识。
3. 多模态人工智能模型（聊天机器人）
生成式人工智能模型通过集成多模式多功能性超越了文本创建。多模态人工智能将在2024年取得进展，并为生成式人工智能领域带来重大变化。
多模态人工智能模型经过训练，可以通过先进的算法学习和处理多种形式的数据，例如文本、照片甚至声音和视频，以便根据提示生成不同类型的内容，例如文本、图像、声音和视频。
训练数据集（包括文本、图像、视频和音频）的组合可以训练系统学习不同类型媒体之间的关系，并使它们能够识别一种媒体并对另一种媒体做出响应。例如，如果您输入图像，模型将生成文本作为响应，反之亦然。
向人工智能模型的过渡将使该技术更加直观和动态。Gemini、GPT4-V、Gen-2、ImageBind 等因其多模态功能而深受用户欢迎。
4. 代理人工智能
虽然到目前为止我们已经能够与人工智能聊天，但到今年，我们将看到聊天机器人作为代理运行。科技公司正在努力将人工智能模型转变为自主软件程序，旨在无需直接人工干预即可实现特定目标。
这些自主代理是使用先进的算法和机器学习技术设计的。此类智能体的开发本质上需要集成不同技术的多模态人工智能，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。
这些代理旨在使用数据来学习模式、设定新目标，并在没有或很少人为干预的情况下实现这些目标。他们可以通过同时分析不同的数据类型并考虑当前环境来有效地预测、采取行动和交互。
例如，可以训练金融人工智能代理收集市场数据、分析模式并根据不断变化的市场条件实时调整其投资策略。
5.人工智能治理
2024年将是人工智能监管的分水岭，重塑生成式人工智能策略的发展和道德风险，以实现安全可靠的人工智能应用。
随着生成式人工智能迅速进入主流，企业很高兴利用它来推动创新并发现各个行业和应用程序的新机会。然而，整合这项尖端技术并非没有挑战。人工智能的快速发展让监管机构争先恐后地跟上该技术的步伐。
尽管有可能产生或预测期望的结果，但生成式人工智能引起了人们对幻觉、错误信息传播、深度伪造等的担忧。此外，这些模型容易遭受注射、中毒、敏感私人信息泄露、侵犯版权、偏见和种族主义内容的产生强调了全球范围内迅速采取监管反应的必要性。
监管机构需要塑造人工智能治理的未来，促进创新，并确保制定护栏来保护多元化劳动力的权利和就业机会。随着人工智能融入许多行业，行业领导者、政府、学术研究人员和民间社会的联盟对于创建一个成功的人工智能治理监管框架是必要的。
6.定制企业生成AI模型
像ChatGPT vs Bard和 Midjourney这样的大规模大型语言和图像模型已经席卷了世界。然而，对于商业用例，小型、定制的企业生成人工智能模型正在兴起。这些模型是通过集成专有数据来设计的，以满足利基市场和用户需求，并确保更准确和相关的响应。定制企业人工智能应用的发展表明，企业正在转向更高效、个性化的人工智能驱动的业务解决方案。
企业生成式人工智能可以根据各种业务需求进行定制，包括客户支持、文档审查，甚至供应链管理。这些模型对于术语和实践高度专业化的金融、法律和医疗保健领域特别有用。将定制模型集成到其运营中的组织可以更好地控制其数据，从而提高隐私和安全级别。
鉴于生成式人工智能模型带来的隐私和安全风险，严格的人工智能法规可能会推动企业在未来几年过渡到使用专有模型。
2024年，生成式人工智能的格局将继续快速发展，出现一系列新趋势，给消费者和企业带来新的挑战。生成式人工智能具有巨大的潜力，其影响才刚刚开始。