自OpenAI推出ChatGPT聊天机器人并引发全球生成式人工智能（Generative AI）热潮以来，已经过去整整一年的时间。然而，尽管人们对AI能够大幅提升生产力的期望很高，但在实际应用中仍存在许多待解决的问题。
在近期由路透（Reuters）主办的NEXT大会上，多位业界高层、学术界、政界人士或公民社会领袖表示，尽管生成式AI技术已经取得了显著的进步，但绝大多数仍处于实验性阶段。
他们还强调了生成式AI在应用中存在的一个重要问题：由于这项新兴技术有捏造错误信息的倾向，因此对于大多数产业领域而言，它尚未带来革命性的改变。
以降低尖端AI科技灾难性风险为宗旨的非营利组织Future of Life Institute的创始人Anthony Aguirre指出，尽管AI在某种程度上可以运作，但要达到能够针对特定目的做出足够出色的表现，仍有一段差距。他通过自驾车的例子来说明，尽管自驾车可以在一定程度上运行，但它们的可靠性还不够，无法取代人类。实际上，实现这一目标比原先设想的还要困难得多。
亚马逊（Amazon）AWS应用科学协理Sherry Marcus观察到，客户们处在不同的应用阶段。她说：“有许多生成式AI应用已经实际投入到生产工作当中，但除此之外的其他客户，才刚刚开始使用。”
微软（Microsoft）企业副总Lili Cheng透露，在微软的在线程序码储存平台Github当中，如今有大约一半的程序都是在Copilot智能工具的辅助下撰写而成。她表示，许多开发人员都向微软反映，Copilot确实提高了他们的工作效率。
然而，纽约大学教授Gary Marcus提醒大家，与其他领域一样，程序设计中也存在AI容易犯错的问题。他说：“对于其他不同产业而言，‘AI幻觉’都是很严重的问题。”
思科（Cisco）Outshift部门高端副总Vijoy Pandey强调，对于那些犯错成本相当低的应用而言，虽然AI已经证明其具有实用性，但问题在于如何将这项技术带往下一个阶段，以助力那些敏感性更高的关键使用案例，例如企业法务与安全等方面。他还主张应该以保护所有人免于愚蠢行为所带来的伤害为前提，集中力量进行技术开发以及指导原则与架构的建构。思科Outshift部门的主要业务目标，是向客户与合作伙伴提供更具前瞻性的创新解决方案。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-27-27496-0.html生成式AI满周年回顾：应用成果与挑战并存
声明：本网页内容旨在传播知识，若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。邮件：2376512515@qq.com
上一篇： 芯联集成宣布全新命名，持续加码SiC领域
Copyright © 2016-2023 天津谷骐科技有限公司 版权所有 sitemap.xml
违法及侵权请联系：2376512515@qq.com 津ICP备18001702号
津公网安备 12010102000574号
