5月22日消息,ChatGPT爆火,再次使人工智能成为行业热词。众多科技大厂、创业公司、行业老兵等纷纷入局,搞起了大模型军备竞赛。那么,目前生成式AI产品在企业的渗透率如何?
Gartner研究总监孙鑫分享了Gartner最近做的一个调查问卷,结果显示,在中国有6%的用户已经部署了类似ChatGPT、生成式AI相关技术,在东南亚和中东地区则为3%。由此来看,中国用户相对而言走在比较前面。
与此同时,中国有26%的用户已经在积极试点生成式AI技术,还有24%左右声称未来0-6个月去部署生成式AI相关的应用或者技术。“最近没计划或者五六个月之后才有计划”的用户大概是14%。
孙鑫认为,中国用户对于数据为核心(Data-CentricAI)的的生成式AI能力是比较有信心的,而且其整体信心要高于其它一些类型,例如模型为核心(Model-Centric)AI的方式。
生成式AI技术是使用已有数据进行学习,然后创造与它相似的内容。在这个大前提下,生成式AI技术也会潜在给企业带来一些风险。这一点已经在ChatGPT的一些“负面”新闻中有所体现。
比如,ChatGPT会产生包含偏见、错误的信息;会让一些员工对其产生依赖性,从而可能导致员工缺乏一些批判性思维或者决策性思维的能力;会产生一些敏感信息,安全性面临挑战等。
Gartner认为,可能下一波比较火热的技术能力,就是所谓的“负责任的AI”。也就是在生成式AI上面加一个保险,让生成式AI生产的内容尽量减少“幻觉”,用一种负责任的形式去为人类所处理。
关于未来生成式AI的技术走向,孙鑫表示,可以从三个角度进行解读:
第一,架构角度,现在主流还是在云上运行或者使用生成式AI应用程序,但在受管治的一些行业当中企业内部的选择可能会激增,可能会看到一些本地部署的选择。对于基础设施的供应商来说,可以通过生成式AI的能力把自己的硬件附加的一些价值体现出来。
第二,模型本身,大模型的推出将会越来越多,未来也会出现更多Fine-Tuning模型。Fine-Tuning模型的优点在于匹配度会比较高,更贴近业务场景,这也意味着更低的成本。开源软件或者开源社区将会在这个系统当中发挥重要作用。
第三,运营角度,未来6个月“提示工程”可能会变成一个非常重要的市场,同时“矢量数据库”将会在运营侧变得非常重要。
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