genAI 的未來會是怎樣？ Gartner 技術成熟度曲線
已發表: 2023-09-21對於任何人來說，生成式人工智慧和支援它的基礎模型目前都處於 Gartner 最新版「人工智慧 Gartner 成熟度曲線」中「期望過高的頂峰」的最高峰，這並不奇怪。 這意味著他們正搖搖欲墜，可能會跌入「幻滅的低谷」。
我們採訪了 Gartner 專注於分析、資料科學和人工智慧的首席分析師 Afraz Jaffri，討論了我們應該如何解讀這種情況。 為了篇幅和清晰度，採訪內容經過編輯。
Q：您預計基礎模型需要 2 到 5 年的時間，生成式 AI 需要 5 到 10 年的時間才能達到「生產力平台」。 這是基於什麼？
答：在這方面，我們可以看到真正的採用，不僅是在選定的一些企業中，這可能會更快地完成，而且在所有級別的組織中 - 主要以打包應用程式的形式。 每個軟體都會包含某種生成式人工智慧功能，但這些功能所帶來的實際生產力提升將需要更長的時間才能被理解。 這是一場所有人都在其軟體中發布生成式人工智慧產品或功能的競賽； 在所有這些情況下，效益都需要更長的時間才能實現和衡量。
基礎模型涵蓋範圍廣泛； 不僅是大型語言模型，還有圖像和視訊模型。 這就是為什麼達到平台期的時間會更長。 這是一個各種模型的桶子。
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Q：可以想像一些對生成式人工智慧具有很大破壞性的事情。 一是監管——人們確實擔心大型語言模型會抓取個人數據，尤其是在歐洲。 另一個與版權有關。 您是否考慮到了這些可能的干擾？
答：是的，它們是思考的一部分。 第一個問題其實是信任方面。 無論外部法規如何，仍然有一個基本感覺，即很難控制模型的輸出並保證輸出實際上是正確的。 這是一個很大的障礙。 正如您所提到的，監管方面也存在不確定性。 如果這些模型在歐洲受到嚴格監管，它們甚至可能無法使用； 我們已經看到 ChatGPT 被刪除有一段時間了。 如果大企業確實覺得遵守太麻煩，他們可能會乾脆從該地區撤出服務。
還有法律方面。 正如您所說，這些模型基於的資料包括從網路上抓取的受版權保護的資料。 如果該資料的提供者開始要求適當的贖回，這也會對這些模型的未來使用水準產生影響。 然後是安全方面。 您如何確保這些模型能夠抵禦攻擊等安全性問題。 這裡肯定會遇到一些阻力。
問：我們常聽到「人在迴路」的說法。 在向受眾發布生成式人工智慧創建的任何內容之前，您需要經過人工審核和批准。 但 genAI 的好處之一是其創造力的速度和規模。 人類如何跟上？
答：速度和規模是人類用來做他們需要做的事情的。 它可以幫助那些需要閱讀 10 份文件才能獲得某件事答案的人； 現在他們可以在一分鐘內完成。 由於信任問題，這些是使用語言模型最有價值的任務類型。
Q：如果負責任的人工智慧還需要 5 到 10 年才能脫離穩定期，那麼看起來您預測將經歷一段坎坷的旅程。
A：監管世界和其他系統未知； 即使它們確實變得正式並為人所知，不同地區也會有不同的規定。 這些模型的本質是它們確實有不安全的傾向。 能夠控制它需要時間來學習。 如何檢查模型是否安全？ 如何審核模型的合規性？ 為了安全？ 最佳實踐很難取得； 每個組織都在採取自己的方法。 忘記生成式人工智慧吧，其他人工智慧模型，那些已經被組織使用了一段時間的模型，仍然在犯錯誤，仍然表現出偏見。
Q：人們該如何為即將到來的幻滅低谷做好準備？
答：組織在生成式人工智慧的體驗中會遵循不同的軌跡，因此這並不一定意味著組織需要陷入低谷。 當期望沒有得到管理時，通常會發生這種情況。 如果您先查看一些有針對性的用例、一些有針對性的實施部分，並且您有良好的成功指標，並且在資料管理和組織方面也進行了投資； 良好的治理，良好的政策； 如果你將所有這些與模型功能的實際敘述結合起來，那麼你就可以控制炒作，並且不太可能陷入低谷。
Q：您是否認為人工智慧炒作週期比您見過的其他炒作週期運行得更快？
答：人工智慧炒作週期確實傾向於那些在曲線上移動速度更快的創新——而且它們往往在它們能做的事情上更具影響力。 目前，它是創投融資計劃的前沿和中心。 這也是研究領域的焦點領域。 其中很多東西都來自學術界，學術界在這個領域非常活躍。
Q：最後，AGI，即通用人工智慧（複製人類智慧的人工智慧）。 十年或更長時間後你就會看到這一點。 你是否因為這根本不可能而兩面下注？
答：是的。 我們確實有一個「在穩定期之前就已過時」的標記。 有人認為這永遠不會真正發生，但我們說這已經超過 10 年了，因為對於 AGI 到底是什麼有很多不同的解釋。 許多受人尊敬的研究人員表示，我們正走在通往通用人工智慧的道路上，但還需要更多的突破和創新才能看到這條道路的實際情況。 我們認為這比許多人想像的還要遙遠。
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