什么是生成式AI(什么是生成式设计)

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什么是生成式AI(什么是生成式设计)

来源：时尚服装网阅读：2211

百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？

百度文心一言是每日更新的一句古诗词，旨在激发读者的思考，增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验，更深刻的文化意境，以及更多有趣的历史故事。

进入3月中旬，全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。

一周之内，开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI，对OpenAI投入巨资的科技巨头微软，以及中国互联网龙头企业百度，相继发布了在大语言模型（LLM）领域的最新动态。这也再次引发了全球对该领域的关注。

当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4，它比GPT-3.5的问答质量和技术都有明显提升。

3月16日下午，百度开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言测试，从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。

在发布会现场，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式，展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个使用场景。几个小时后，微软宣布，将把GPT-4接入Office全家桶，新名为“Microsoft 365 Copilot”。

正如财经E法在2月17日发布的文章（OpenAI独家回应｜ChatGPT为何不向所有中国用户开放注册？）所述，中国内地和中国香港的手机号均无法注册ChatGPT账号。此外，虽然OpenAI的应用程序编程接口（API）已向161个国家和地区开放，但不包括中国内地和中国香港。

一方面，业界普遍关注，在AIGC（生成式人工智能）势不可挡的科技浪潮中，谁将成为下一个弄潮儿？另一方面，在中美科技竞合的敏感期，各方亦颇为关注百度迈出的第一步带来的涟漪，以及中国企业该如何应对。

01“真的ready了吗？”

3月16日，李彦宏身着白衬衫和运动鞋演讲。开场就直面疑问，“最近一段时间，很多朋友问我，为什么是今天，你们真的ready了吗”？

李彦宏的回答是，虽然百度已投入AI研究十多年，为发布文心一言做了充分准备，但“不能说完全ready了”，因为文心一言对标ChatGPT、甚至是GPT-4，门槛很高，还“有很多不完美的地方”。但他强调“一旦有了真实的人类反馈，文心一言的进步速度会非常快”。

李彦宏解释，之所以选择当天发布，是因为市场有需求：客户和合作伙伴都希望能早一点用上最新最先进的大语言模型。

如何理解李彦宏所言的“对标GPT-4的门槛很高”？

当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最森衫新版本——GPT-4。值得注意的是，GPT-4是大型的多模态模型，即能够接受图像和文本类型的输入。而GPT-3.5只能接受文本输入。

在演示视频中，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)用笔和纸画了一幅网站草图，并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后，GPT-4就生成了网页代码，制作出了与草图高度相似的网站。根据OpenAI发布的实验数据， GPT-4模型相较前一代GPT-3.5已取得了巨大的进步，在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。

浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林认为，文心一言未来还有待全亮拿面开放来获得用户检验。无论是通过B端API还是直接向C端用户开放，用户体验口碑都是硬道理。当前ChatGPT没对中国用户开放，在国内市场，百度将获得先发优势。

对OpenAI和百度的产品均做过测评的艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示，GPT系列大模型，包括GPT-4与文心一言本质上都是同一类产品，只是它们各自的数据覆盖范畴和数据模型的积累长短不一。从短期看，OpenAI的产品准备时间相对更加充足，智能程度暂时领先一些。但是对文心一言而言，能在这么短的时间内训练出这样的一个产品，也是非常了不起的。

同时，张毅也对百度做出更好产品更有信心，他的理由是，从人工智能、大数据、大模型的人才储备来看，中国会更有优势。

中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端则认为，与海外竞争对手相比，百度最大的优势是立足本土，构建了语言和文化层面此键腔理解的护城河。

作为中国公司研发的大语言模型产品，文心一言的中文理解能力备受关注。重要原因是，此前很多评论人士认为，ChatGPT的中文问答能力不如英文问答能力强。

李彦宏表示，作为扎根于中国市场的大语言模型，文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力。在现场展示中，文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论，还用“洛阳纸贵”创作了一首藏头诗。

李彦宏称，文心一言的训练数据包括：万亿级网页数据，数十亿的搜索数据和图片数据，百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。

受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。

法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。

此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”

在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。

受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。

发布会前后，百度的股价经历了大落大起。3月16日，港股百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元。截至收盘，百度股价跌幅为6.36%，报125.1港元。但百度股价在美股势头强劲，当日百度美股开盘低开高走，振幅超7%。截至收盘，报138.16美元，涨幅为3.8%。3月17日，百度港股表现强势，盘中一度大涨超15%。截至当日收盘，百度港股涨幅为13.67%，报142.2港元。

文心一言宣布开启邀请测试一小时内，排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家，申请产品测试网页多次被挤爆，百度智能云官网流量飙升百倍。

文心一言的市场热度持续飙升，资本市场也给予了价值重估。张毅认为，这也代表了公众对大语言模型/生成式AI “既期待，又担忧，然后是希望”的心情。

02谁都不能错过的科技革命

事实上，“真的ready了吗？”并不仅针对百度，也是伴随此轮“ChatGPT”热潮以来，公众普遍的疑问。

李彦宏观察到，从2021年开始，人工智能技术开始从“判别式”向“生成式”转变。

创新工场董事长兼CEO李开复3月14日在一场趋势分享会上表示，AI 2.0时代的第一个现象级应用，就是以GPT-4为代表的AIGC，又称生成式AI（Generative AI）。李开复表示，AI2.0 是绝对不能错过的一次革命，它将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。他还表示，AI 2.0也是中国在AI领域的第一次平台角逐机会。

受访专家普遍认为，此前全世界的AI企业都遇到了一个极大的问题：即使技术储备十分丰富，AI应用并没有给它们带来丰厚的收益。造成这一问题的原因在于，AI产品的应用主要集中在B端（企业用户）和G端（政府用户），AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂，这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。

因此，张毅认为，AIGC的产品应用方向在C端更有可能产生巨大的商业机会。他分析说，在美国市场，此前C端市场被谷歌、亚马逊、Meta等企业抢占，让微软压力非常大，更需要一款产品来扳回一局。在中国市场，百度的优势和谷歌一样，都有强大的搜索引擎对数据的抓取能力，以及储存、整理、分析能力的基础。中国本身拥有十几亿人口的巨大市场，百度完全可以做得很优秀。

“百度和微软、谷歌本质上是两个不同市场的竞争，所以我相信文心一言以及系列产品也一定会跑出来。”张毅说。

李彦宏坚称，文心一言不是“中美科技对抗的工具”。但他也承认，ChatGPT 的成功，加快了百度推出该产品的进度。

百度CTO王海峰表示，人类进入AI时代，IT技术的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司，在各个层面都有领先业界的自研技术。例如，高端芯片昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心预训练大模型以及搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用。王海峰认为，百度全栈布局的优势在于，可以在技术栈的四层架构中，实现端到端优化，大幅提升效率。

文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT（模型微调）、RLHF（从人类反馈中进行强化学习）以及Prompt（提示）作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。

陈端认为，在当前技术创新的集成性越来越高的当下，全栈式布局的单一公司在内部技术研发统筹能力和后期商业化进行中的协同能力上具有比较优势。

信心很重要，但差距无法忽视。

在本月初的两会期间，中国科技部部长王志刚在回应ChatGPT相关的问题时，用足球打比方，指出中国还有很多工作要做。“踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西（足坛巨星利昂内尔·梅西）那么好也不容易。”

王志刚指出，中国在这方面也作了很多布局，在该领域的研究也进行了很多年，并且有一些

成果，“但目前要达到像 OpenAI 的效果可能还要拭目以待”他补充道。

王志刚说，ChatGPT出来以后，引起了大家的关注。实际从技术本身源头来讲，它叫做NLP、NLU，也就是自然语言处理和自然语言理解。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法，计算方法有进步。同样一种原理，做得有区别。比如大家都能做出发动机，但质量是有不同的。

然而，无论是ChatGPT还是文心一言，其背后的大语言模型是核心竞争力。北京大学王选计算机研究所研究员赵东岩告诉财经E法，国内大模型在数据、训练方法和费用投入方面和OpenAI还有一定差距。

一位科技系统人士则对财经E法指出，客观而言，中美目前在该领域的基础研究成果差距较大。这些基础研究成果包含自然语言处理（NLP）、数据库、GPU产品，“美国切断GPU芯片（的供应），（中国的）算力就跟不上”。

大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大学软件学院助理教授周号益告诉财经E法，在GPU芯片等计算硬件上，中国与国际的差距在十年左右，硬件水平会严重制约大语言模型以及科学计算类模型的发展。

周号益认为，在技术和模型上，中国的科技公司与OpenAI并没有代差，差距仅在五年以内，在一些较小的技术领域差距只有2-3年。在数据采集方面，以GPT-3大模型为例，其训练的语料中中文只占5%，中国科技企业对中文语料的积累具有一定优势，因此极有可能在中文领域实现突破。

03巨头下一步：构建生态

对于以ChatGPT为代表的大语言模型赛道如何实现盈利，是各方公认的难题（ChatGPT爆火的冷思考：盈利难题与治理挑战）。

开发出ChatGPT的OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。而2023年1月，投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析报告称，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。

但腾讯研究院高级研究员曹建峰和经纬创投前副总裁庄明浩都认为，ChatGPT能带来多少盈利，并不是OpenAI关注的重点，重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用，从而构建起一个生态系统。“ChatGPT的发展需要一个产业生态，比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。

当地时间3月15日，微软副总裁兼消费者首席营销官余瑟夫·梅迪发文表示，新版必应搜索引擎已经在 GPT-4 上运行。另据OpenAI披露，GPT-4是在微软Azure AI 超级计算机上进行训练的，并将基于Azure 的AI基础架构向世界各地的用户提供 GPT-4服务。

谷歌则宣布开放其大语言模型PaLM的API接口，并推出面向开发者的工具MakerSuite。通过PaLM API 接口，开发者们可以将PaLM用于各种应用程序的开发。MakerSuite则可以让开发者快速对自己的想法进行原型设计，并且随着时间的推移，该工具将具有用于快速工程、合成数据生成和自定义模型调整的功能。

微软迅速跟进。当地时间3月16日，微软宣布将把GPT-4接入Office全家桶。新功能名为“Microsoft 365 Copilot”。

李彦宏则在发布会上表示，文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革。

根据文心一言的邀请测试方案，3月16日起，首批用户可通过邀请测试码，在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。此外，百度智能云即将面向企业客户开放文心一言API接口调用服务。该服务于3月16日起开放预约。

截至3月18日早11点，排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务器测试的企业用户增加到9万家，百度收到关于文心一言合作的咨询 6588条。

陈端认为，这一轮的竞争，不仅是商业主体的竞争，实际上也是关乎下一轮国家数字竞争力的竞争。所以，百度的当务之急不完全是技术层面的研发，也需要引领更多初创型企业、生态合作伙伴加盟生态阵营。

在陈端看来，中国在构建生态系统上具有优势。陈端指出，中国的移动互联网经过多年发展，应用层生态化的配套创新已经非常成熟。应用层的很多中小微创业团队，在过去配合移动互联生态做了大量的局部、垂类场景端的创新，把过去的这种模式以及底层基础设施从移动互联迁移到大模型领域依然适用。

04中小企业还有机会吗？

面对大语言模型的浪潮，中国企业该如何抓住机遇，避免风险？

在中国，布局ChatGPT的企业有两种类型：第一种是传统的互联网大公司，第二种是一些初创企业。

陈端认为，目前市场上的初创公司已经错过了布局大模型的初始创业阶段。陈端分析说，

重新打造生成式AI企业，跟时机、底层的生态支撑度，还有创始人自身的阅历、经验、视野、个人IP的自然调动能力都是息息相关的。此外，大模型在前期的投入，不管是算力还是其他的成本，以及时间窗口都很重要。

陈端表示，目前，百度有能力把自己的其他的产品与文心一言协同，就像微软把Office与GPT-4协同推出Copilot，而“创业者单纯去拼大模型却没有配套生态，这是很成问题的”。

张毅也认为，对于能够有资金、实力支撑的企业来讲，单独构建大模型产品可能会更受资本和创业者的青睐。但对于中小企业来讲，依托文心一言的开放平台去嫁接自己在细分领域的应用，也是一个不错的选择。

因为要做出大语言模型，需要长时间，以及巨额资金的投入。

OpenAI成功的背后，是微软多年来的巨额投入。美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。在2019年和2021年，微软曾向OpenAI两次投资。2019年的投资为10亿美元，而2021年的投资未公开金额。

AI公司“彩云科技”的创始人袁行远在接受36氪采访时指出，要想跑通一次100亿以上参数量的模型，至少要做到“千卡/月”这个级别，即：用1000张GPU卡，然后训练一个月。即使不用最先进的英伟达A100，按照一张GPU五万元的均价计算，1000张GPU意味着单月5000万的算力成本，这还没算上算法工程师的工资。

“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。”李彦宏在发布会上表示，深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。大模型训练堪称暴力美学，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练任务都耗资巨大。

百度提供的数据显示，百度近十年累计研发投入超过 1000 亿元。2022 年百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%。但百度并未透露大模型研发在核心研发费用中的占比。

李彦宏在发布会上表示，百度对文心一言的定位，是一个通用的赋能平台，金融、能源、媒体、政务等千行百业，都可以基于这个平台来实现智能化变革，实现效率提升，创造巨大的商业价值。李彦宏认为，大模型时代将产生三大产业机会，分别为新型云计算公司、进行行业模型精调的公司和基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。

李彦宏断言，对于大部分创业者和企业来说，真正的机会并不是从头开始做ChatGPT和文心一言这样的基础大模型，这很不现实，也不经济。基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务，这可能才是真正的机会。目前，基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景，已经涌现出很多创业明星公司，可能就是未来的新巨头。

“大模型、生成式AI最终的产品形态还不得而知，所以这条路注定是长跑，需要整个科技界在资本、研发、模式创新上密切、持续地跟跑。”张毅说。

李开复认为，AI2.0会最先应用在能容错的领域，而毫无疑问最大的应用领域现在是内容创造。每个领域都可以把原有的App重写一次，创造出更赚钱的商业模式，最终AI2.0的生成能力会把成本降的几乎到0。

什么是生成式AI(什么是生成式设计)

人工智能导入库用什么关键字

日前，在“2022可信AI峰会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏正式发布并解读了“2022 人工智能十大关键词”。

关键词一：大模型

大模型技术创新和工程落地齐头并进，掀起行业大模型落地热潮。大模型的更新迭代速度不断加快，开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型。

在技术创新方面，大模型的网络构建、模型训练、算法调优等技术趋于成熟，持续提升其通用性和泛化性，已初步具备通用智能雏形。例如，近期开源的NLLB可支持200种语言的相互翻译。

在工程落地方面，清余启已初步形成大模型As a Service的应用模式，加速向互联网、ICT、金融、政务等垂直行业渗透。为支撑应用方更便捷地开发和部署毁基大模型，多家头部企业发布了行业大模型及开发工具。

关键词二：生成式AI

生成式AI开辟AI创作能力，加速AI与数据要素深度融合。近几年生成式AI的技术能力越来越成熟，可生成逼真且富有创意的多模态数据，形成自动写作、代码生成、数字人等典型的应用形态，已连续两年入选《人工智能技术成熟度曲线报告》。

在技术方面，生成式AI借助生成对抗学习等技术，能够生成更加真实、更有创意、更有趣味的内容。例如，2017至2022年，在图片生成权威榜单上，真实度和趣味度综合评分提升了近5倍。

在应用方面，生成式AI既是生产要素，也是生产工具。除了图像生成以外，在写作和编程等方面也取得进展。

关键词三：AI4S（AI for Science）

AI for Science在多个传统科学领域取得重大突破。随着人工智能技术的快速发展和大规模应用，AI在逐渐成为科学研究新的生产工具，AI4S将进一步释放科学研究的生产力，促进人工智能的工程落地。

一方面，AI与传统科学领域的深度融合，极大拓展该领域解决问题的能力，目前AI在生物、数学、材料、物理、基因、化学等基础科学领域都取得了诸多成果和突破，并对科学研究范式产生了深刻的影响，例如，目前人工智能已经能够预测几乎所有的生物蛋白质的可能结构，被誉为人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一，可能开启“数字生物学”的新时代。

另一方面，传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展。当前产学研共同发力人工智能与科学的融合，产业界聚焦工具创新，开源工具和基于开源工具产生的创新成果呈爆发趋势，AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域。高校和研究院聚焦算法和应用，用AI算法更好地将科学计算和物理模型相连接，进而指导科学与产业创新。

关键词四：知识驱动AI

知识驱动助力人工智能认知能力的提升，满足人工智能深入各个行业不同应用场景的需求。随着深度学习与知识图谱等多重技术的深度融合，综合利用大量知识数据中的因果和逻辑关系，可以助力人工智能认知能力的提升，来解决人工智能深入各个行业时场景复杂、可解释性较低等问题。

在技术方面，知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力，知识的融合应用有效地提升了智能问答、智能推荐、大规模预训练模型等人工智能技术中的效果。文心大模型、孟子大模型等均尝试利用知识增强技术路线提升效果。

在应用方面，知识与人工智能的融合拓展了人工智能的应用范围，促进形成知识凝练、知识流转、知识赋能闭环，推动数字化发展下行业与企业各类知识的沉淀、流转，显著提升实际场景的智能应用水平。

关键词五：超级自动化

超级自动化已经成为企业即开即用、敏捷配置的数字化转型工具箱。经过一年多的发展，超级自动化有了很多新的价值。在概念深化方面，中国信息通信研究院在今年发布的《超级自动化技术与应用研究报告（2022）》中首次对其主要概念进行了深入剖析和理解，认为“超级自动化是多种技术能力与软件工具组合，覆盖了自动化从需求发现到应用实践的全流程”；在技术发展方面，机器人流程自动化、智能流程管理、低代码应用平台、流程挖掘等工具和平台，衔接起了企业级各类复杂业务场景，其综合应用、交互使能是超级答如自动化发挥效能的重要手段。

人工智能、大数据、云计算等技术作为底座，为超级自动化发展注入了源源不断的强大动力；在应用拓展方面，政府和企业使用超级自动化技术开始呈现出全面爆发的状态。例如，日本全面引入RPA实现政务的数字化转型，据统计各级政府的引入率已经超过90%。同时，产业创新层面，领先的RPA企业都不再局限于RPA或流程挖掘等单点能力的输出，而是围绕信通院提出的超级自动化技术与工具体系，开始由点及面的建立起立体服务架构。

关键词六：人工智能中台

人工智能中台重塑企业智能化转型的能力底座。随着企业从重视人工智能的“研发”，到“研发-运营”并重，AI开发平台也逐渐向AI中台演进。

理念层面，AI中台更加重视管理和运营，技术层面，AI中台高度集约了AI能力，具有规模化、标准化、可扩展等特点。其中，规模化是指整合了丰富的人工智能开发、部署、测试、运维等能力，标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面，可扩展是指可以不断适配新的技术和工具，保证AI技术的动态演进。

通过与数据中台、云平台、业务中台、运营平台的打通，AI中台正在加速融入企业的技术平台体系中。当前阶段，大型的行业企业正在积极构建AI中台体系，通过高效的组织管理实践，推动全场景全领域的AI赋能。

关键词七：MLOps

MLOps落地开花，AI资产沉淀和治理成为实践新风向。随着业界对人工智能研发效率、团队协作、安全保障等需求进一步提升，整个MLOps产业实践呈现出“内涵很明确、落地很困难”的现状。

从技术内涵来看， MLOps的核心和要求已明确，即围绕“一个基础、两个关键、三个提升”，逐步建设从需求、开发、交付到模型运营的全生命周期运营管理机制。一个基础是指持续交付，通过搭建工厂流水线式的模型生产方式，提高规模化生产效率。许多头部企业都已开始实践模式的持续交付，部分企业模型研发效率提升超过40%。两个关键是指持续训练和持续监控，通过持续训练和持续监控搭建高效闭环的运营管理体系，提高机器学习可观察性，保证模型质量，增加赋能效果。

三个提升是指数据管理、特征管理、模型管理能力的提升。对数据、特征和模型等AI资产加以沉淀、安全管控和风险治理，提升企业级AI治理能力，已成为MLOps新风向。

从落地现状来看，持续交付、持续训练、持续监控和模型治理难度依次提升，产业界当前尚处在提升持续交付和持续监控能力过程中，模型治理等仅有少量探索，未来仍然是AI工程化的重点方向。

此外，MLOps的工具市场持续火热，端到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热，端到端工具追求大而全的功能集，专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好，例如流水线编排、模型监控、特征存储、可观测等工具，未来MLOps相关工具可能会成为AI软件市场的重要赛道。

关键词八：人工智能新基建

AI软件设施加速新基建的赋能效应。自2018年新基建的概念提出以来，政产学研用多方主体发力建设人工智能基础设施，AI新基建的内涵也在这个过程中逐步明晰。

AI新基建主要包括数据基础设施、算力基础设施和AI软件设施。数据和算力基础设施非常重要，但是如果没有软件设施作为连接枢纽，则难以充分发挥人工智能的赋能效应，支撑起丰富的AI应用和服务。

因此，AI软件设施在近两年成为产业焦点，AI开源框架生态、预训练大模型体系、AI软件平台生态等内容都得到了长足的发展。

AI新基建的愿景是让AI像水、电一样成为触手可得的普惠资源：政策层面，国家以及各行业的“十四五”规划相继对人工智能新基建提出指导意见，不断推动新基建的落地应用；产业层面，头部科技企业联合地方政府，积极建设运营区域性基础设施，不断加速AI生态的培育。

关键词九：企业智能

企业智能化建设手段与方法实现全新变革，逐渐向全场景、全流程、全层级深度融合应用转变。随着智能化技术的不断发展和应用深入，企业智能建设从部分场景、外部维护、单点优化逐渐向系统化、全面化转变，通过智能基础设施和智能应用双驱重塑企业智能化发展势能。

一方面，企业建设完善人工智能中台、知识中台、大模型等智能基础设施，筑牢了企业智能的底座、打造了企业的知识大脑、拓宽了企业的全新赛道，整体上夯实了企业智能化发展的根基。例如国有六大银行、电力、石油等大型央企都已经建设了各类智能基础设施，并依托该设施为企业的智能转型提供支持。

另一方面，智能文档处理、智能会议、知识管理、智能客服等各类企业智能应用不断发展，全面赋能企业办公、管理、决策、风控、营销、服务等各个环节，促进业务的数据化与知识化、工作流程的信息化与智能化。智能基础设施和智能应用相辅相成，智能基础设施促进智能应用的敏捷高效，智能应用助推智能基础设施底座的升级优化，共同推动企业智能化的加速发展。

关键词十：可信落地

可信AI由理论研究迈向工程化落地。随着人工智能技术的快速发展，社会各界对可信AI研究已经从理论探索逐步走向工程化落地实践。政府与研究机构相关政策和规范从宏观指导，开始向可操作、可落地的规范演进。在法律监管层面，各政府部门的法规政策愈发重视实施和操作。例如新加坡于5月出台世界首个AI治理测试框架及工具包；英国6月宣布首个人工智能伦理和监管的重大研究计划。

在行业可信实践层面，各国研究机构纷纷开展可信AI技术研究及标准制定工作，为业界提供评估准则并聚焦准入落地。如英国BSI与艾伦图灵实验室合作开发技术标准改善人工智能治理，美国NIST发布《人工智能偏差识别和管理标准》和《AI风险管理框架(草案)》，为企业和机构的AI风险管理提供了大量可参考的要求和指导。

在企业可信实践层面，产业界从企业战略管理和技术工具研发创新双线并进，加速了可信AI在企业的落地实践。如头部科技企业先后发布了AI治理战略和治理体系，成立了相关委员会和工作组，聚焦企业层面的AI治理和风险管理体系。同时可信AI技术和保障工具也在蓬勃发展，各大企业积极研发可信产品应用，也开源了一批聚焦隐私性、鲁棒性、安全性、可解释性、公平性等可信能力的测试工具。

人工智能ai技术是什么啊？

ai技术是新兴科学技术，AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希友裂望让计算机能像人类一样进行学习和思考。

AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。

AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。

AI技好孙闭术涉及到的学科非常广泛，包含输血、信息论、不定性轮、神经生理学、认知科学、心理学、甚至还有哲学

说到AI技术就不得不提下深度学习(Deep Learning)。

所有AI的研究都离不开深度学习。

深度学习是一种机器学习的方法，是一种试图使用复杂结构凯滑的神经网络对数据进行高级抽象的算法。

神经网络是一套模拟人脑构造和涉及的算法，能够通过感知系统对外界的输入信息进行标记和聚类。

神经网络模拟人类的神经结构，有一级级、众多的神经节点。

深度学习就是通过神经网络进行学习，每一个神经网络的节点在前一层节点的学习基础上再进行学习

随着学习的一步步深入，越深的节点学习到经验就越多。

就比如最近很火的chat GPT它就是不断录入新的知识，经验和单词，从而越来越智能。

什么样的工作最容易被人工智能代替?

虽然说以chatgpt为代表的人工智能技术现在频频登上热搜，并且很多人认为，随着chatgpt的大规模普及和应用，必然在一定程度上会导致裁员和失业问题的出现，但是我却有着不同的看法。

首先，我们不可否认，像chat gpt这样的人工智能技术的进一步完善，会在一些方面如教育培训或者是软件编程，还有客服咨询等领域不再采用人工的方式来完成教学和工作，但是这些人工智能技术现阶段只能够在一些初级领域和初级阶段来取代专业技术人员的工作，如果自己掌握的知识和技能有很强的专业性，并且有着一定程度上的不可替代性，那么chat gpt是不会对这些行业的从业者造成太大的影响，只会对一些初级从业者产生竞争，所以要想不被裁员和失业最关键的还是在于要提升自己的竞争力。

当然，对于大多数人来说，隐陆想要提升自己的核心竞争力，相对来说也是有一定难度的，但是既然chat gpt这样的技术快速普及，应用和发展也是我们所无法抗拒的潮流，如果对于这些人工智能技术所冲击的行业的从业者来说，自己缺乏核心技术，那么只能够考虑转换一个新的赛道，利用自身的优点和长处为自己的将来谋划一份新的职业，以备不时之需，就如同当年网约车软件大量普及，很多驾驶员选择从事网约车这样的工作一样，只要是对自己有一个明确的规划和定位，那么自己也完全没有必要担心这些新技术普及所带来的裁员和失业的影响会发生在自己身上。

随着科技的发展，我觉得也有可能会代替许多的员工的。

未来，「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。

专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：

1、技术类工作：程序员、软件工程师、数据分析师

像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。

Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码没李员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。

像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。

2、媒体类工作：、内容创作、技术写作、新闻

Madgavkar 表示，所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到灶察顷 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。

会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。

多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。

法律类工作：法律或律师助理

与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。

ai技术是什么？

ai技术是新兴科学技术。

AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。

ai技术将给孝友数字经济的创新发展提供强大动力。在内容生产层面，生成性AI、数字虚拟人等AI技术和机器学习模型将带来内容生产的变革，可以自主生成文本、图像、音频、视频、虚拟场景等各类仔帆数巧戚槐字内容，这将推动生成性AI的蓬勃发展，打造新的数字内容生成与交互形态。此外AI和生成性AI带来的内容生产变革也将让VR/AR、元宇宙等未来互联网应用成为可期待的现实。