隨著2024年的到來，我們站在了人工智能發(fā)展的新十字路口，大模型技術(shù)不僅突破了以往的限制，更開啟了未來可能性的新篇章。在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，我們預(yù)見到了一系列顛覆性的發(fā)展趨勢，它們不僅預(yù)示著技術(shù)的飛躍，更指引著未來社會的轉(zhuǎn)型路徑。

數(shù)據(jù)猿認(rèn)為，在大模型、AIGC領(lǐng)域，2024年以下十個(gè)“小趨勢”值得特別的關(guān)注：

一、更大、更優(yōu)的大模型:更大的模型參數(shù)規(guī)模，更優(yōu)的算法，全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

模型參數(shù)的顯著增加，意味著更強(qiáng)大的處理能力和更深層次的數(shù)據(jù)理解。這種規(guī)模的擴(kuò)張不僅提升了模型處理復(fù)雜模式的能力，也為模型帶來了更精細(xì)化的感知和推理能力。更大的模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉和模擬人類語言的微妙變化，提供更貼近自然語言的交互體驗(yàn)。

通過先進(jìn)的優(yōu)化技術(shù)，如稀疏化技術(shù)和參數(shù)壓縮，大模型能夠在保持高性能的同時(shí)降低運(yùn)算成本和時(shí)間延遲。這意味著即使是在計(jì)算資源有限的環(huán)境中，大模型也能發(fā)揮出色的性能。

進(jìn)一步，現(xiàn)在的大模型主要是基于Transformer架構(gòu)，但是，還有沒比這個(gè)更好的大模型架構(gòu)呢？2024年，除了在Transformer這條路上繼續(xù)前進(jìn)外，一些團(tuán)隊(duì)還將探索一些全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

二、多模態(tài)混合大模型成為標(biāo)配，在內(nèi)容輸入和輸出方面都實(shí)現(xiàn)多模態(tài)。

在2024年的大模型領(lǐng)域，多模態(tài)混合大模型已成為新的標(biāo)準(zhǔn)。這種綜合能力使得模型不僅能夠更全面地理解復(fù)雜的人類語言和行為，還能在不同類型的數(shù)據(jù)間建立深層次的聯(lián)系，如將文本描述與相應(yīng)的圖像或聲音內(nèi)容直接關(guān)聯(lián)。

在內(nèi)容輸入方面，多模態(tài)模型能夠同時(shí)解析視覺信息和語言指令，為用戶提供更加自然和直觀的交互方式。例如，用戶可以通過上傳圖片并附帶文字描述來獲取更精準(zhǔn)的信息或服務(wù)。

在內(nèi)容輸出方面，這些模型同樣展現(xiàn)出其多樣化的表達(dá)能力，不僅能生成文字，還能創(chuàng)造與之匹配的圖像或音頻，極大豐富了內(nèi)容的表現(xiàn)形式和交互體驗(yàn)。

此外，多模態(tài)大模型在處理復(fù)雜場景，如社交媒體分析、情感識別等領(lǐng)域的應(yīng)用，展現(xiàn)了其獨(dú)特優(yōu)勢。通過綜合分析文本、圖片和聲音信息，模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉和分析人類情感和意圖，為營銷、客戶服務(wù)和公共安全等領(lǐng)域帶來了新的解決方案。

三、大模型“套殼”的兩個(gè)路徑：直接調(diào)用通用大模型開發(fā)應(yīng)用VS基于開源大模型“自研”。

2023年，我們已經(jīng)見證了“百模大戰(zhàn)”，涌現(xiàn)了上百個(gè)大模型。但是，這些大模型大部分都是“套殼”產(chǎn)品。

2024年，還將有更多的“套殼”大模型出現(xiàn)，尤其各種領(lǐng)域大模型、行業(yè)大模型。具體來說，套殼有兩種方式：一是直接調(diào)用通用大模型來開發(fā)應(yīng)用，二是基于開源大模型進(jìn)行“自研”開發(fā)。

直接調(diào)用通用大模型是一種快速且成本效益高的方式，這種方法允許開發(fā)者利用已經(jīng)訓(xùn)練好的、功能強(qiáng)大的模型，來創(chuàng)建或增強(qiáng)自己的應(yīng)用。它適用于那些希望快速部署AI功能，但沒有足夠資源進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練的組織。

相比之下，基于開源大模型的“自研”路徑則為開發(fā)者提供了更高程度的定制化和優(yōu)化空間。這種方法適合那些需要高度定制化AI解決方案的組織，例如具有特定行業(yè)需求或需要處理特殊數(shù)據(jù)類型的場景。

值得指出的是，“套殼”其實(shí)并沒有什么不好，能夠開發(fā)底層通用大模型的廠商必定有限，大部分都是聚焦到應(yīng)用層。能把應(yīng)用層做好，其實(shí)也是實(shí)力的很好證明。但是，如果是調(diào)用第三方大模型，或者是基于開源大模型簡單修改一下，就不要大張旗鼓的宣傳自己是自研的了。不然，大家都尷尬。

四、大模型與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的系統(tǒng)打通、數(shù)據(jù)打通，是大模型產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

系統(tǒng)打通，是指將大模型無縫集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程和信息系統(tǒng)中，這需要解決技術(shù)兼容性問題，確保不同系統(tǒng)之間可以順暢交互，并且大模型能夠有效地接入和響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。這通常涉及到復(fù)雜的軟件工程問題，如API設(shè)計(jì)、服務(wù)部署和系統(tǒng)安全性等。在這個(gè)過程中，保持系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性至關(guān)重要，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)環(huán)境。

數(shù)據(jù)打通，則涉及到如何處理和整合來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。大模型的強(qiáng)大分析和預(yù)測能力依賴于對數(shù)據(jù)的深入理解和利用。因此，如何高效地整合這些數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，同時(shí)遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和安全的法律法規(guī)，成為了數(shù)據(jù)打通的主要挑戰(zhàn)。

解決系統(tǒng)打通和數(shù)據(jù)打通的問題不僅是技術(shù)上的挑戰(zhàn)，也是組織管理和運(yùn)營的挑戰(zhàn)。需要跨部門協(xié)作，確保技術(shù)解決方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)和策略相一致。

五、AI失控風(fēng)險(xiǎn)、內(nèi)容安全合規(guī)、數(shù)據(jù)倫理與隱私得到更多關(guān)注，相關(guān)政策、法律會陸續(xù)出臺。

AI失控風(fēng)險(xiǎn)涉及到AI系統(tǒng)可能超出預(yù)期的行為或決策，這可能導(dǎo)致不可預(yù)測的負(fù)面后果。因此，開發(fā)高級AI系統(tǒng)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評估和控制機(jī)制變得至關(guān)重要。這不僅包括技術(shù)層面的安全措施，如算法穩(wěn)定性測試和緊急停機(jī)機(jī)制，也涉及到監(jiān)管層面的措施，如實(shí)施AI系統(tǒng)審核和認(rèn)證。

隨著AI在內(nèi)容生成、篩選和推薦方面的應(yīng)用越來越廣泛，如何防止生成有害或違法內(nèi)容，成為了一個(gè)重要議題。這要求開發(fā)者在設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)時(shí)，內(nèi)置合規(guī)性檢查和內(nèi)容過濾機(jī)制。

隨著AI對大量個(gè)人和敏感數(shù)據(jù)的處理能力增強(qiáng)，數(shù)據(jù)倫理和隱私保護(hù)問題尤為突出。用戶對于他們的數(shù)據(jù)如何被收集、使用和保護(hù)越來越關(guān)注，開發(fā)AI系統(tǒng)時(shí)需要嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。

六、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集污染與模型算法攻擊，將成為新的棘手問題。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集污染是指惡意攻擊者通過操縱或污染用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)，從而影響模型的輸出和行為。這種攻擊方式尤為隱蔽，因?yàn)槲廴镜臄?shù)據(jù)在訓(xùn)練過程中可能不易被察覺，但卻能導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生錯(cuò)誤甚至有害的結(jié)果。例如，通過向數(shù)據(jù)集中注入偏見信息，攻擊者可以使模型在特定情況下作出歧視性決策。解決這一問題需要采取嚴(yán)格的數(shù)據(jù)驗(yàn)證和清洗措施，同時(shí)在模型設(shè)計(jì)階段就要考慮到數(shù)據(jù)安全和完整性。

模型算法攻擊則涉及到直接針對AI模型本身的攻擊，隨著AI模型在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，它們成為了攻擊者的新目標(biāo)。這種攻擊可能是通過找出模型的弱點(diǎn)，如輸入特定的數(shù)據(jù)以引導(dǎo)模型做出錯(cuò)誤的判斷或行為。

七、得大模型者得云計(jì)算天下，但存在兩天路徑：公有云+大模型VS私有云+小模型。

可以預(yù)見，大模型及其相關(guān)的應(yīng)用，將成為拉動(dòng)云資源消耗的重要力量，這也將成為2024年云市場競爭的關(guān)鍵變量。

公有云加大模型的路徑，側(cè)重于利用公有云的廣泛資源和強(qiáng)大計(jì)算能力來支持大模型的運(yùn)行和擴(kuò)展，這種模式適合需要處理大量數(shù)據(jù)、要求高性能計(jì)算和全球范圍部署的應(yīng)用。公有云平臺如阿里云、騰訊云、百度云等，提供了彈性、可擴(kuò)展的計(jì)算資源，可以有效支持大模型的訓(xùn)練和推理需求。

相比之下，私有云加小模型的路徑，則適用于對數(shù)據(jù)隱私和安全性有較高要求的場景。在這種模式下，企業(yè)可以在自己的私有云環(huán)境中部署較小但更為定制化的模型，這有助于保護(hù)敏感數(shù)據(jù)不被外泄，并可根據(jù)特定業(yè)務(wù)需求調(diào)整模型，比較適合于金融、醫(yī)療和政府等行業(yè)。

需要指出的是，2024年，以上兩種方式都能找到自己的生存空間，適用于不同的客戶群體。但是，筆者個(gè)人比較看好公有云+大模型的方式。某種程度上，大模型應(yīng)用可以視為一種高級SaaS，可以用MaaS補(bǔ)上中國SaaS的短板。

八、所有業(yè)務(wù)都用大模型做一遍，所有產(chǎn)品都比原來貴一大截？

在2024年，隨著大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用，一個(gè)普遍的觀點(diǎn)是“所有業(yè)務(wù)都用大模型做一遍”，但這是否意味著所有業(yè)務(wù)成本都會顯著增加？加入大模型功能，是否會成為很多產(chǎn)品漲價(jià)的理由？這個(gè)問題涉及到大模型的成本效益分析。

確實(shí)，引入大模型技術(shù)可能會在初期帶來更高的直接成本。開發(fā)和集成大模型的過程可能需要專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和額外的投入，這也會增加初期投資。一個(gè)典型的區(qū)別是，以往業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要消耗CPU計(jì)算資源，但是基于大模型的應(yīng)用卻需要大量的GPU資源，而GPU是很貴的。

接入大模型之后，增加的成本肯定會通過各種方式轉(zhuǎn)嫁給最終用戶。比如，用大模型改造客服系統(tǒng)之后，系統(tǒng)更加智能的同時(shí)，價(jià)格也更貴了。

隨著技術(shù)的成熟和市場競爭的加劇，大模型相關(guān)的成本預(yù)計(jì)將逐漸降低。云計(jì)算服務(wù)的普及和優(yōu)化，也將降低企業(yè)在大模型部署和運(yùn)行方面的成本。

盡管大模型的初期投資可能較高，但其長期的效益和潛在的成本節(jié)約不容忽視。企業(yè)在決定是否采用大模型時(shí)，應(yīng)進(jìn)行全面的成本效益分析，考慮長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略目標(biāo)和市場競爭環(huán)境。

九、以自然語言對話重構(gòu)人機(jī)交互方式，很多產(chǎn)品的用戶界面、功能邏輯都需要重新設(shè)計(jì)。

隨著大模型應(yīng)用的推廣普及，以自然語言對話為基礎(chǔ)的人機(jī)交互方式正在徹底重塑用戶界面和功能邏輯的設(shè)計(jì)。這種轉(zhuǎn)變不僅是技術(shù)上的進(jìn)步，更是用戶體驗(yàn)范式的根本變革。

自然語言對話界面（Natural Language Interface，NLI）意味著用戶可以通過自然語言與機(jī)器交流，而不再依賴于傳統(tǒng)的圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）。這種交互方式更符合人類的直覺和習(xí)慣，使得技術(shù)對所有年齡和技術(shù)水平的用戶都更加易于接近和使用。例如，用戶可以通過簡單的語言命令來查詢信息、控制智能家居設(shè)備或進(jìn)行在線購物，而不需要通過復(fù)雜的菜單和按鈕操作。

這種交互方式，要求產(chǎn)品設(shè)計(jì)者重新思考用戶界面和功能邏輯。用戶界面需要更多地依賴于語音和文本輸入，而不是觸摸或點(diǎn)擊，這將帶來一系列的連鎖反應(yīng)。

例如，與傳統(tǒng)的圖形用戶界面（GUI）相比，在NLI中，用戶的指令和查詢往往更依賴于語境。因此，產(chǎn)品需要能夠理解并記憶交談歷史，以提供更連貫、個(gè)性化的回應(yīng)。這意味著功能邏輯需要集成更復(fù)雜的語境分析算法，使產(chǎn)品能夠在對話過程中捕捉關(guān)鍵信息，理解用戶意圖的變化，并據(jù)此做出合理反應(yīng)。

此外，NLI使得交互流程變得更加動(dòng)態(tài)和非線性。在GUI中，用戶的操作通常是預(yù)設(shè)的和有限的，按照固定的流程進(jìn)行。而在NLI中，用戶可以以任何方式提問或下達(dá)指令，這要求產(chǎn)品能夠靈活地處理各種輸入，實(shí)時(shí)調(diào)整響應(yīng)邏輯。例如，一個(gè)購物應(yīng)用可能需要在用戶詢問產(chǎn)品詳情后，立即提供購買選項(xiàng)或更多相關(guān)信息，而不是遵循固定的菜單流程。

十、人機(jī)協(xié)作，會用大模型、AIGC的人能獲得競爭優(yōu)勢，不會用的人將落伍。

到2024年，人工智能和大模型技術(shù)的融入日常業(yè)務(wù)和工作流程已經(jīng)不再是可選項(xiàng)，而是必需。會用大模型、AIGC技術(shù)產(chǎn)品的個(gè)人和組織將獲得顯著的競爭優(yōu)勢，而那些未能適應(yīng)這一變化的則可能面臨落伍的風(fēng)險(xiǎn)。

大模型和AIGC技術(shù)的應(yīng)用大大將顯著提高工作效率和創(chuàng)新能力，這些技術(shù)能夠自動(dòng)化處理大量復(fù)雜的任務(wù)，從數(shù)據(jù)分析到內(nèi)容創(chuàng)造，極大地釋放了人類勞動(dòng)力的潛力。

對于那些未能跟上這一技術(shù)趨勢的個(gè)人和組織，他們可能會發(fā)現(xiàn)自己在信息獲取、效率提升和創(chuàng)新能力上落后于競爭對手。這不僅可能導(dǎo)致市場份額的流失，也可能在長期內(nèi)影響其在行業(yè)中的地位。

來源：數(shù)據(jù)猿