2025年对生成式AI有何期待?

2022 年 ChatGPT 的推出是 Generative AI (IAGen) 中流砥柱中出现的一系列变革的开端,提供了全球最多样化的技术创新。当然,对于未来几年该出现的话题,还有很多猜测,但在 2025 年,AI 趋势方面可以预期什么?

该领域的专家 Paulo Henrique de Souza Bermejo 在美国马萨诸塞州本特利大学获得创新博士学位,并通过 MiT 获得战略与创新高管认证,据该领域的专家 Paulo Henrique de Souza Bermejo 表示,这方面的一些问题已经在讨论中,无论是在市场还是在研究领域。.

他指出,相对于 2025 年,人们可以期待一个更有能力、更个性化的生成式 AI。据他说,大型语言模型(所谓的 LLM,来自英语“大型语言模型”)的伟大创造者,作为生成式 AI 的一种核心,继续全面发展。“正在进行投资,使这些模型变得更加强大和专业化,能够生成更准确和更具创造性的内容,除了在高度特定的环境中采取行动外,还增加了新的资源,以允许用户,包括用户,无法创建自己的聊天,但也创建个人代理,例如谷歌代理,例如创建自己的代理,例如谷歌代理,例如谷歌代理,例如创建自己的代理,例如,他们必须能够创建自己的个人代理,例如,他们必须能够创建自己的个人数据,例如谷歌,例如,他们必须能够创建自己的个人数据,甚至更多的具体信息,甚至更多。.

Paulo在主题是健康时表示,尤其是诊断可以更加准确 “设备和系统的投资提高了基于AI的医学测试的容量和准确性,直接有助于改善卫生服务,特别是在那些不太受青睐的地区,这从医学诊断到对测试和治疗建议的解释”。从另一个角度来看,基于AI的工具应该在疾病出现之前预测疾病,使用可穿戴设备(所谓的可穿戴技术,如智能手表和其他传感器)的数据和集成的病史。.

专家提出的另一点涉及高级个人助理与日常生活的更大程度的整合。“IA's 将集成到增强现实眼镜、自动驾驶汽车和智能家电等设备中,优化日常任务。贝尔梅霍解释说,这在某些情况下已经成为现实。.

and,当学科是教育时,它将更加个性化和吸引力。“教育平台应该根据认知概况和学生的兴趣扩大其资源并定制学习轨迹。例如,数学能力较强的学生在与精确科学相关的培训中会更容易,而对艺术感兴趣的学生将能够在以创造力为重点的课程中取得优异成绩”。专家表示,这些工具将越来越容易获得。“小和个人将可以通过低成本平台获得强大的人工智能,由开源LLM驱动(即,iA开源,开源,此类课程将可用,FalconMaMa(跟随AI,例如Mistral,FalconMaLaL)。.

Paulo在劳动力市场方面指出,AI可以自动化许多行政、法律和财务功能,需要对劳动力进行更大的适应“不是用AI取代专业人士,而是要取代那些不使用AI的人,对于那些善用AI的工作中,如果还没有在某件事上帮助你,就停下来反思:很可能有某种东西可以产生显着的差异,对于懂得整合、管理和规范AI的专业人士,会产生新的需求,比如直到最近,很难想象对提示工程师的职位公告,2025年,这种需求将会增长,伴随着新功能的出现。.

Paulo来说,2025年,不只是猜测会发生什么,而是准备一个AI将日益呈现、不可或缺的世界,“一个真正的问题不是nd AI是否会整合,而是如何以及该谁‘。.

负责任的人工智能:监管、道德和可持续发展

研究人员表示,2015 年,人工智能监管将更加普遍,包括在巴西。 “充足的法规将提供更大的技术透明度、安全性和道德使用。在问题的另一个方面,负责任的人工智能举措集中精力尽量减少算法歧视。这涉及解决培训数据产生的扭曲的做法,以及提高”数据的多样性,他说。.

Paulo还报告说,关于可持续性,AI将用于优化供应链,减少浪费和提高能源效率,特别是随着AI代理在企业系统中的普及。“此外,预测工具将有助于监测气候变化和计划缓解行动”, 他透露。.

在娱乐领域,据他介绍,AI将能够生成剧本、音乐、视觉艺术甚至完整的电影,这应该会随着提供包括免费在内的服务的初创公司的出现而加剧,以创建这些类型的内容“另一点涉及交互式游戏和模拟,这将根据用户的选择实时进行”尽管元宇宙炒作有所减少,但这些技术仍在不断发展,特别是在游戏行业”,他详细说明。.

AI对于自主管理家庭、城市甚至基础设施来说都是必不可少的,今天,正如他所说,想起没有生成式AI的智能设备是不可想象的,所以预期AI和互联智能设备(IoT)之间会有一个更大的联系。.

进展和担忧

“A通用人工智能(Artificial General Intelligence & AGI)与AI(包括生成式AI)的不同之处在于它不局限于特定领域。它是一种智能形式,可以适应新情况、解决复杂问题并不断学习。虽然像ChatGPT这样的LLM展示了令人印象深刻的技能,但它们仍然仅限于基于所接受的培训的特定任务,并且不具备真正理解广阔背景或在不同领域之间转移知识的能力。 OpenAI首席执行官Sam Altman最近报告说,通用人工智能面临的挑战是工程顺序的,即工作不够,还不需要科学5,即还没有2。.

研究人员表示,尽管这项技术可以产生的设施可以为人们、公司和整个社会带来许多好处,但人们对其中所涉及的危险有很多讨论,特别是伦理方面、控制和安全方面。 “如何确保 AGI 保持与人类利益的一致?谁来控制这项技术?如果没有得到很好的处理,它可以进一步扩大国家和社会阶层之间的差距,并且使用系统如果被滥用甚至可能造成灾难性影响。无论对于一般人工智能还是生成人工智能,我认为系统如果不是最终决定,必然被视为安全,最终最终成为那些最终成为安全选择的人。.