生成式AI引领的下一代人工智能

本文根据IDC中国研究总监卢言霞的演讲内容整理，有删减：

生成式AI开启市场新篇章

IDC认为，ChatGPT、生成式AI都是基于大模型的应用之一。在过往研究人工智能的时候，我们认为机器学习是最核心的层次，但在当前三大人工智能热点的背景下，未来人工智能的应用可能是基于大模型的应用，这是IDC对于大模型和生成式AI以及ChatGPT之间简单的辨析关系。

大模型在国内从2021年开始走向市场，但因为落地、整体解决方案、成本、技术成熟度等多方面的原因，并没有在市场广泛推广，只有在最近才走进大众的视野。目前市场对于超大模型的看法，如厂商宣传中常提到千亿级、万亿级参数为大模型、超大模型，实际在产业落地阶段，超级预训练大模型主要具备以下特征：（1）预训练模型学习过海量数据；（2）用户端模型二次开发仅需少量数据；（3）相比上一代的算法模型有更高的预测准确度。

IDC认为，目前行业用户可能选择建设的大模型主要有三个要点：一是当前的预训练模型学习了多少数据，在海量数据中包含多少实际应用的核心领域、垂直领域的数据；二是迁移学习的效果如何，是不是真的比往年部署的AI应用准确率有所提高；三是部署的整体成本如何，并不是所有大模型参数都参与训练，单体模型的参数会全部参与训练，稀疏模型中只有部分参数参与运算。

大模型的价值体现在以下三点：一是开发门槛降低，用户可以在AI原子能力的基础上实现自定义模型，无需关注模型细节；二是计算资源的降低，预训练由厂商提供，用户侧只需进行小数据量的再训练；三是预测效果的提升，研究与实践均表明，使用大模型的效果比之前的模型效果相比，均有不同程度的提升。

当前越来越多的大模型创业公司涌现，IDC认为未来在大模型应用方面仍存在一定的门槛：

一是需要海量的数据和算力资源，涉及到的投资成本较高；二是落地效果仍需时间，对于创业公司而言，选择特定的垂直场景，或者与具备大型算力能力的厂商合作，从特定场景训练自己的模型，有可能在短期内为自身带来规模化的商业应用，存在持续发展的可能性。

人工智能另一个热点是AIGC，IDC将其分为三大类：文生文、文生图、文生视频，典型的AIGC技术模型包括Open AI的ChatGPT-3、谷歌的PaLM和LaMDA等。

从文生文的角度而言，AIGC有落地场景的可能是数字人，最近国内市场开放的文生文应用越来越多，目前总结起来主要集中在几个方面：一是对话式功能，二是支持搜索和营销的场景。

从文生图的角度而言，无论是国内还是全球的文生图的能力，目前仍有待提升。2022年斯坦福大学发布的人工智能指数报告中提到，大模型的准确率仅有25%。目前文生图的应用主要是在文娱和游戏场景中，包括影视渲染、美术设计。而在具体的工业环境中，目前还没有应用场景能落地。

从文生视频的角度而言，目前还主要还是在大模型厂商发展路线的规划中，真正能够基于AI生成视频的应用还比较少。

（图片来源IDC）

生成式AI应用及挑战

目前生成式AI企业应用案例主要有以下几类：

（1）知识管理类应用，如OpenAI与美国跨国投资管理和金融服务的应用，对财富管理内容的培训进行微调，以便金融顾问能够搜索公司中的现有知识，并为客户轻松创建定制内容等；

（2）销售和营销应用，如微软的Viva sales主要是帮助卖家更有效地与潜在客户和顾客沟通。将为各种场景生成建议的电子邮件内容，如回复询问或创建提案，并附上与收件人具体相关数据，如定价、促销和截止日期，通过氪定制内容的自动建议，卖家可以花更少的时间编写电子邮件和从同事或数据库中搜索销售数据；

（3）代码生成应用，如OpenAI GPT-3的Codex程序，目前主要专门为代码生成而训练，可以产生各种不同语音的代码；

（4）特定行业用例，如医疗领域，生成式AI一方面可以改善医生的工作流程，方便医生等审查医疗记录，并在护理点提供与病人和治疗医生相关的简明总结，另一方面可以通过使用生成式人工智能来设计蛋白质或设计新抗体等。

（图片来源IDC）

在生成式AI令人振奋的表现下，也隐藏着许多落地的挑战：

（1）人才&技能缺乏，例如prompt工程师；

（2）准确度不足，不准确可能导致其编造谎言，它们可以炮制令人信服的阴谋论，可能造成巨大的伤害或传播迷信信息；

（3）版权不清，AI生成的内容侵犯版权，衍生作品可能会产生侵权后果，使用受版权保护的生成数据可能违规；

（4）误导，任何情况下可能产生误导、有害或无用的内容。

（5）数据安全与隐私，生成式AI可能会增加身份盗窃、欺诈和造假；

（6）造成偏见，可能包括在线社区内的性别歧视、种族主义或能力歧视。

未来AI市场展望

未来所有的AI应用场景将采用大模型的AI进行升级，基于开源的商业模型，引入行业特定领域的ISV解决方案，对模型进行专门的训练，甚至一些场景可以直接部署到用户的业务当中。

从这个角度而言，未来市场格局将有以下变动：上游以具备大模型的厂商为主，中间层可能培育基于AI的行业解决方案厂商。在这个背景下，2023年有望成为AI领域最令人振奋的一年。

（图片来源IDC）