大模型时代AI呈现十大发展趋势 - 通信人家园

日前，针对大模型AI技术发展趋势，腾讯研究院、同济大学等多方共同发布了《人机共生——大模型时代的AI十大趋势观察》报告，从技术、应用、社会等角度，提出大模型时代的趋势观察。

趋势1：LLM推动AI快速进化到AGI（通用AI）阶段。21世纪10年代初深度学习的问世，推动AI进入发展高峰期。而2017年Transformer算法将深度学习推向了大模型时代。OpenAI基于Transformer的Decoder部分建立起GPT家族。ChatGPT一经面世便风靡全球，人们惊讶于其能够进行连贯、有深度对话的同时，也惊异地发现它具有推理、思维链等体现智能的能力。GPT-4的能力更是进化神速，在多种能力测试中达到人类顶级水平，让人类看到了AGI的曙光。

趋势2：多模态助力大模型解决复杂问题。多模态AI是指能够处理和理解多种类型信息的AI，如文本、图像、音频、视频等。这种AI不仅能够处理单一数据类型的任务，而且可以在不同数据类型间建立联系并融合，从而实现一个综合且全面的多模态。AI能够对各种不同类型的数据进行关联分析，为解决复杂问题提供支持。未来在诸多创新领域，多模态技术的发展将带来创新应用的蓝海。

趋势3：生成式AI带来更贴近人的交互方式。从使用键盘、鼠标等方式跟电脑交互，到使用手指滑动屏幕跟手机交互，再到人们用唤醒词跟智能音箱等交互，人机交互从识别机器指令到识别人的动作、语音，不断朝着更贴近人的习惯的交互方式演进。生成式AI的发展让人类有史以来第一次有机会用自然语言的方式跟机器对话，而机器也借由大模型拥有了极强的理解人类语言的能力，这有望带来一场全新的交互变革。正如历次交互变革带来从终端到连接再到各类应用的颠覆式变革一样，生成式AI也必将带来产业链、价值链和生态链的重塑。

趋势4：模型即服务（MaaS）生态呼之欲出。大模型促进了AI的工业化，即大模型为AI标准化、模块化、自动化提供了实现路径，并重构现有的商业模式，未来将形成模型即服务的MaaS生态。未来的数字化商业将分为大模型基础设施型企业、垂直行业领域的小模型应用企业以及更加贴合个人用户的模型应用和服务。这一生态的建立和发展将更广泛地赋能各行业应用，加快社会各领域数字化转型及智能化发展，促进全社会生产效率提升。

趋势5：垂直领域应用是大模型的主战场。随着生成式AI技术的飞速发展，它已在多个领域催生出全新的商业价值。尽管这些模型处于扩展的早期阶段，但我们已经开始看到第一批跨功能的应用程序在金融、零售、政府、制造、物流、地产、教育等多个行业，以及财务、HR、客服等应用场景展现出极为出色的能力。各行各业都将迅速整合大模型的能力创造全新的商业价值。与其他颠覆性技术一样，这种变革一开始会缓慢发展，然后迅速加速。

趋势6：Plugin工具让大模型迎来“App Store时刻”。通过将大模型与第三方API连接，Plugin工具赋能大模型搜索实时的信息，还能够执行复杂计算、协助用户进行操作等更加广泛的任务，极大地丰富了大模型功能和应用场景。Plugin的嵌入使得大语言模型成为AI时代的App Store，带来了新的流量入口，并改变了用户交互以及程序开发的方式。未来，随着插件生态的繁荣和功能的丰富，嵌入Plugin的大模型将创造更多的可能性。

趋势7：大模型为数字人“注入灵魂”。生成式AI所展现出来的高灵活度以及强交互性让人们对AI技术有了全新的认知。这种全新的AI技术让数字人更像真实的人，能够更充分地挖掘和梳理信息、知识，且更贴近人类日常交流和表达习惯的处理语句。数字人将不再仅仅局限于主播、客服等角色。数字人将成为个人分身“Avatar”，输出文字、图像、音视频乃至情感表达。未来构建数字内容的过程中，数字人将广泛应用于各种场合，提高工作效率并降低成本。

趋势8:AI大模型将帮助个体成为超级生产者。基于LLMs服务或者训练Transformer模型的新应用快速进化，涌现出许多新型面向个体的生产力应用。在创意制作、文本生成、图像和视频工具、学习工具、阅读工具、市场分析、编程等各个领域快速融入工作流，从信息处理、个性化学习、辅助创作、智能优化等方面协助人类创作，赋能个体成为超级生产者。在大模型的加持下，AI正在从“工具”变成“伙伴”，人机关系将进入下一阶段。

趋势9：版权“思想表达二分法”基石正在动摇。从AI生成内容本身的艺术性来看，已经足以媲美甚至在一定程度上超过了人类的表达水平。但值得关注的是，传统的版权制度立足于“思想表达二分法”这一基本原则，即“只保护自然人思想的表达，而不保护自然人的思想本身”。而在渐行渐近的AI时代，版权制度如若无法对最为宝贵的人的创造性思想以及“最为普遍的AI模型的独创性表达”加以有效回应，那么其实用价值将受到极大影响。

趋势10：伦理和安全建设塑造负责任的AI生态。大语言模型等生成式AI的进展，在让人们看到AGI曙光的同时，也带来更加复杂难控的风险，包括对人类未来生存的潜在风险等。AI时代需要成为一个负责任的时代，而非另一个“快速行动、打破陈规”的时代。人们需要建立合理审慎的AI伦理和治理框架，塑造负责任的AI生态，打造人机和谐共生的未来。生成式AI领域的创新主体则需要积极探索技术上和管理上的安全保障措施，为生成式AI的健康发展和安全可控应用构筑起防护栏。