新火種
2023-11-16 
愛奇藝遍知教育：2023年度詞揭曉，全民化生成式AI來襲！
近日，英國著名詞典出版商柯林斯宣布了自己評選的2023年的年度詞：AI（人工智能）。詞典出版方在聲明中表示，AI被視為下一次技術革命的代表，發展迅速，已成為2023年的熱門話題,這意味著人工智能影響力得到進一步提升。作為人工人工智能領域參與者，北京遍知教育科技有限公司認為，未來人工智能將在多個領域實現技術賦能。
在詞典網站給出的動畫中，則展現了對于AI的幽默調侃：將dragonfly（蜻蜓）、armchair（扶手椅）和grandchild（孫子/孫女）三個單詞放入機器，最終卻得到了噴火的蒼蠅、手臂形狀的椅子和頭戴王冠的小孩三張不明所以的圖片。
同時，在10月16日，全球IT研究與顧問咨詢公司Gartner發布了“2024年十大戰略技術趨勢報告”。在報告中，Gartner將這十大趨勢的主題詞聚焦于人工智能，更準確地說，是生成式AI。然而，任何新興技術的爆發都會帶來一定的風險。因此，在2024年十大趨勢報告中，Gartner將這些趨勢分為三大類別：價值、風險和資產保護。
2024年十大戰略技術趨勢，圖源：Gartner
Gartner對于未來生成式AI的預測是，到2026年，超過80%的企業都會接入生成式AI或大模型，然而這一比例在2023年初還不到5%。
01 全民化生成式AI
在2023年，一些具有代表性的會議，如世界人工智能大會、中國國際服務貿易交易會以及剛剛結束的阿里云云棲大會，都強調了一個核心主題——生成式AI。
“未來生成式人工智能平臺的入門門檻會變得非常低，幾乎可以為所有人提供‘生成、創造、編寫數字內容’的能力。”這是Gartner研究副總裁高挺對于“全民化生成式AI”趨勢的解讀。
當全民化就意味著低成本，生成式AI意味著生產力的提升時，“云”和“開源”也就注定成為了繞不開的兩大話題。
其中，云計算為生成式AI提供了底層技術。在短期內，云計算與AI產業或大模型形成了一種聯動關系，因為所有大模型都會在云上生長并以“云”的方式提供服務。云計算行業到2024年，也才有近十年的歷史。在這期間，市場對云計算的理解從陌生逐漸變為熟悉，但至今仍未迎來高速發展期。
目前國內云計算市場面臨的問題是，SaaS行業還不夠成熟，并且缺乏行業領軍企業。而在云計算行業的高速發展期，SaaS行業的成熟對其至關重要。市場接受度低、付費習慣差、產品能力不足等問題正在阻礙SaaS行業的發展步伐。
然而，2023年生成式AI的熱潮興起，為SaaS行業帶來了轉機。生成式AI的應用遍布各行各業，不僅催生了新一批SaaS應用，還助力曾經的SaaS應用重新進入大眾視野。在提高軟件生產力的同時，市場接受度也在逐漸改變。
根據中國信通院的數據預測，到2025年，全球云計算市場規模將超過6000億美元，5年復合增長率將達到23.56%；其中我國云計算市場規模在2025年將突破1萬億元。
在“全民化”的背后，不僅需要云計算行業的支持，隨著大模型的廣泛應用，“開源”也逐漸成為當下的熱議話題。開源的本質在于降低大模型的開發成本，打開生成式AI技術創新的源頭。一些優秀企業將底層的代碼能力貢獻出來，以免費開源的方式供其他企業進行二次開發，從而極大地降低了模型成本，提高了生成式AI的普及性。
在國際測試委員會Bench Council所公布的世界開源系統貢獻榜中，除了學術界的參與外，微軟、谷歌、IBM、甲骨文、英偉達、阿里巴巴、百度等公司也被列入其中。這些頭部企業的參與，也恰恰說明了開源的可靠性。以國內大模型企業為例，阿里云已成為國內首個加入大模型開源行列的大廠。通過這種方式，阿里云不僅降低了大模型的開發成本，還為其他企業提供了二次開發的機會，進一步推動了生成式AI技術的發展。
02 AI增強開發
“生成式AI所帶來的生產力提升將波及到數十億的人工勞動力，而這項技術所創造的價值是，提升至少10%的效率和創造力。”紅山的兩位合伙人在《生成式AI，一個新世界》一文中表達了上述觀點。
生成式AI帶來了巨大的機遇，但同時也伴隨著挑戰。它具有數萬億美元的經濟潛力，但同時也為數萬人帶來了失業焦慮。
當ChatGPT剛進入國內時，人們誤以為客服行業將最先感受到危機。然而，實際上，真正能夠與生成式AI結合并帶來生產力提升的是“代碼”。
Gartner研究副總裁高挺對“AI增強開發”的解讀是，被AI開發替代的測試任務主要集中在三個方面：編寫測試代碼、生成測試數據、生成單元測試中的“測試樁”。
雖然目前AI還不能參與整個全生命周期的開發過程，但未來卻很有希望。從原理上看，生成式AI可以根據用戶輸入的數據自動生成代碼，從而簡化并加速開發流程。而且從用戶的角度來看，生成式AI與代碼的結合也更方便人機交互。
一方面，用戶不再需要編寫大量代碼來處理問題。另一方面，生成式AI也可以幫助企業在短時間內開發出更優秀的應用程序，從而在數字化轉型中實現降本增效。將生成式AI與代碼的結合放在更大的層面來看，這對于低代碼和無代碼行業都將帶來變革性影響。
國內外已經出現了類似的應用。例如，微軟的GitHub Copilot編程助手和百度近日發布的Comate代碼助手。Comate是基于代碼層面推出的SaaS應用，這也是國內首個與代碼結合的SaaS應用的嘗試。
通過簡單的聊天界面創建應用程序的無代碼操作步驟已經在微軟的低代碼產品PowerApps上實現。這是在PowerApps添加了Copilot之后基于ChatGPT功能的無代碼生成應用。
03 AI安全管理（AI TRiSM）
新技術的出現總是伴隨著未知的風險，生成式AI也不例外。Gartner提出的“AI TRiSM”機制，即信任（Trust）、風險（Risk）和安全（Security）管理，為AI的治理提供了指導框架。
在AI的信任問題方面，可以追溯到智能語音助手Siri剛進入日常生活的時候。人們擔心Siri是否會“監聽”他們的生活并用于商業等用途。如今，在大模型時代，這種信任危機更加嚴重。比如，人們擔心訓練數據可能被“投毒”，或者生成式AI可能受到“提示詞攻擊”等。
AI風險則更多地被關注在關鍵領域，如醫療、金融和法律等。在醫療行業，8月中旬北京市衛健委發布了《北京市互聯網診療監管實施辦法（試行）》，其中規定了嚴禁使用AI自動生成處方。在金融行業，銀行、證券等機構的數據安全也是生成式AI發展過程中必須解決的一大問題。
Gartner的“AI TRiSM”框架更多是基于人工智能模型的公平性、透明度和數據保護等方面，提供的一套治理機制。實現AI治理的方式可以是國家政策、針對大模型時代的新安全應用，或者企業基于自身安全考慮的私有部署方式。
在政策方面，歐盟、美國、英國和中國等多個國家已推出生成式AI監管規定。隨著生成式AI的快速發展，國際上對生成式AI風險的重視也提到了一定高度。
8月，歐盟《人工智能法案》成為AI監管領域的全球標準，其中參與商談的國家包括歐盟成員國、印度、日本、韓國、新加坡和菲律賓；同時在2023年8月15日，國家網信辦等七部門聯合公布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》也正式生效；10月末，美國也推出了首個生成式AI監管規定。
除了國家層面的政策保護，企業自身也會基于數據安全和隱私等層面，將一些涉及隱私的應用進行私有云部署，把數據放在本地上保存，從而來保證數據在生成式AI應用上的安全性。在新的時代下，基于企業生命周期管理的安全類應用也會變得更加重要。
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