近年來，隨著 ChatGPT 等多個聊天機器人進入公共領域，生成式人工智能風靡全球。聊天機器人以近乎神奇的速度生成類似人類的文本 - 以莎士比亞的風格寫十四行詩，在多種語言之間翻譯文本，編寫計算機代碼等等。
企業(yè)和商業(yè)專家立即看到了潛在的好處。但最近幾個月，人們對生成式人工智能的質疑日益增多。批評者表示，生成式人工智能的能力被夸大了?；糜X，也就是生成式人工智能模型可能產(chǎn)生的虛假陳述，降低了它的實用性，許多企業(yè)尚未找到使用這些工具的理想策略。盡管 ChatGPT 是有史以來增長最快的應用程序之一，但經(jīng)常使用它的人比例仍然相當?shù)汀?/p>
在IEEE最新發(fā)布的“ 2025 年及以后技術的影響：IEEE 全球研究”中，91% 的受訪者同意“到 2025 年，隨著公眾的興趣和看法轉變?yōu)閷@項技術可以和應該做什么的更深入的理解和期望，將出現(xiàn)生成性人工智能清算，比如在結果的準確性、深度偽造的透明度等方面。”
但調查結果并不認為生成式人工智能會遭遇持久的阻礙。絕大多數(shù)人 (91%) 也同意“到 2025 年，生成式人工智能的創(chuàng)新、探索和采用將繼續(xù)以閃電般的速度發(fā)展。”
那么，2025 年生成式人工智能將迎來什么?產(chǎn)品路線圖是什么?它們將對我們的工作和生活方式產(chǎn)生什么影響?
更多多模式功能
IEEE 高級會員林道莊預計，未來幾年，生成式 AI 模型將使從短文本片段生成圖像和視頻變得更加容易。文本轉圖像、文本轉視頻和語音合成將得到改進，模型將在各種輸入之間實現(xiàn)更好的上下文理解。
“第一步是多模式的深度融合，為消費者甚至專業(yè)內容創(chuàng)作者創(chuàng)造更復雜、更詳細、更準確、更自洽的內容。”林道莊表示。
消除準確性和偏差
對幻覺、準確性和偏見的擔憂也減緩了生成式人工智能模型的采用。當模型在有偏見的數(shù)據(jù)上進行訓練時，偏見可能會悄然出現(xiàn)。一些圖像生成模型可能會表現(xiàn)出對某一種族的人的偏好。
林道莊還表示，“模型開發(fā)者需要關注如何消除人工智能在消費者數(shù)據(jù)訓練過程中產(chǎn)生的偏見和道德問題，引導用戶走向更普遍、更持久的價值觀，引導模型變得更加‘善良’，這很重要。”
改進的上下文窗口
模型面臨的一個限制是它們在提示中一次可以處理的信息量。這稱為上下文窗口或上下文大小。例如，想象一下，您需要輸入一個非常長的提示(或描述)來嘗試生成圖像。在某些時候，生成式 AI 模型將無法處理整個提示。輸出將僅反映提示的一部分，從而忽略潛在的重要信息。
在另一個場景中，你可能需要與模型討論一個較長的文檔。隨著對話的進行，模型可能會忘記對話的早期部分。
改進上下文窗口將允許生成式人工智能模型處理更復雜的任務，并提高其響應的連貫性。
IEEE 研究生成員Hector Azpurua表示：“生成式人工智能所能做的事情尚未達到極限;我們還沒有達到這項技術的頂峰。”
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