人工智能在2023年走向主流。这个具有里程碑意义的时刻是在前一年的11月30日，ChatGPT发布之后到来的。仅仅两个月后，OpenAI系统估计已经有1亿活跃用户。根据瑞银投资银行分析师的说法，这个备受瞩目的聊天机器人已成为有史以来增长最快的消费者应用程序。

　　在2023年的剩下时间里，炒作星空体育在线入口越来越疯狂。突然之间，人工智能似乎无处不在。它正在改变我们的生活。它正在夺走我们的工作。甚至有人担心它可能引发一场灾难。

　　然而，实际上，突破主要出现在人工智能的一个领域：生成式人工智能。ChatGPT的文本、GitHub Copilot的代码和Stable Diffusion的图像所引发的兴奋尚未在整个领域传播开来。

　　“虽然使用生成式人工智能可能会推动其他人工智能工具的采用，但我们并没有看到组织在采用这些技术方面有多大的增长。”麦肯锡在其2023年关于人工智能现状的报告中总结道。

　　生成式人工智能还有更多要证明的地方。根据印度IT巨头Infosys的最新研究，只有6%的欧洲公司通过他们的生成式人工智能应用案例产生了商业价值。在著名的Gartner新兴技术炒作周期中，这个子领域已经达到了“过高期望”的高峰。

　　生成式人工智能在炒作周期的下一个阶段是“失望谷”。在这个阶段，由于实验和实施未能产生效果，对该技术的兴趣减退，而技术的生产者也可能被淘汰或失败。

　　Gartner的警告在我们与欧洲科技圈内人士的对话中得到了共鸣。他们预计在2024年，对于采用人工智能的态度将会谨慎而务实。

　　“董事会需要证据证明这些投资将增加利润。”英国Technosophics的主任、前NASA高级数据科学家阿迪·安德烈说道。“大量资金和精力已经投入到将ChatGPT和类似的生成式人工智能解决方案商业化上，但结果并不理想。”

　　一个重要的缺陷是由人工智能幻觉引起的不准确性。虽然大型语言模型（LLMs）生成的卓越文本给人以合理性的表象，但在表面之下，这些系统只是计算不同单词的可能顺序。这些几率并不总是导致正确的结果。

　　“这种肤浅的智能并不总是有价值和可靠的，而且行业正在认清现实。”安德烈说。

　　根据麦肯锡的研究，依赖知识工作的企业将获益最多。这家咨询公司预计，科技公司将获得最大的收益，相当于全球产业收入的多达9%。其他有望获利的行业包括银行业（高达5%）、制药和医疗产品（同样高达5%）以及教育领域（高达4%）。

　　伦敦生成式人工智能和强化学习社区的创始人阿里·乔德里预测，这项技术也将在制造业、工程、汽车、航空航天和能源行业得到推广。

　　“不幸的是，考虑到全球持续的政治局势，我们可能也会见证国防领域对人工智能应用的不断增加的投资。”乔德里补充道。

　　然而，在许多行业中，采用将是逐步进行的。例如，在游戏行业中，对人工智能进行商业化对大多数参与者仍然具有挑战性。斯洛伐克初创公司SuperScale的首席财务官Paraag Amin预计，在2025年之前不会出现真正的收入。

　　Amin说：“将人工智能和相关工具应用到广泛的流程中需要时间，在这个整合和采用的阶段，商业化模式将继续发展，并与免费或付费的免费试用版竞争。这使得在这些模式稳定下来并出现赢家之前，推动短期收入变得更加困难。”

　　人们还越来越担心人工智能进入恶意应用领域。明年将有15亿人参加国家选举，专家担心深度伪造技术将加速政治虚假信息的传播。

　　生物特征星空体育在线入口公司iProov的首席科学官安德鲁·纽厄尔说：“如果没有复杂的监测和检测工具，几乎不可能检测到这种合成图像，因此，我们完全预计在2024年，一个由人工智能生成的Zoom会议将导致首次价值十亿美元的首席执行官欺诈。”

　　批评人士现在呼吁对这种做法进行限制。网络情报平台Oxylabs的首席运营官朱拉斯·尤尔瑟纳斯警告说，对数据采集进行限制可能会产生不同的结果。

　　她说：“不幸的是，对公共网络数据采集的限制可能会延迟人工智能领域的创新，另一方面，网络数据采集行业长期以来一直缺乏关于数据所有权、隐私和大规模数据聚合的明确指南和答案。因此，我们希望案例法将开始澄清这些灰色地带。”

　　进一步的法律明确性可能会从监管中出现。在世界各地，各国政府采取不同的控制技术的途径。欧盟的《人工智能法案》采取了一套全面的规则和基于风险的方法，而美国正在采用更具有行业特定性的模式，旨在减少繁文缛节。在英国，干预行动迄今为止介于这两者之间。

　　“这意味着我们将看到在这三个市场上形成三本不同的规则书。”数字咨询公司Kin + Carta的AI和机器学习负责人理查德·鲍恩斯说。“2024年将会看到这些规则变得更加严格，这将会让那些没有开始构建支撑人工智能应用的数据基础设施的公司陷入困境。”

　　在不断增加的限制和消退的炒作之中，分析师们预计生成式人工智能将为更广泛的人工智能领域留下积极的遗产。

　　这些经验和技术进步将为该行业提供宝贵的见解、投资和IT堆栈。在2024年，其他新兴技术可能会利用生成式人工智能的繁荣。

　　尤尔瑟纳斯强调了两个特别有前景的竞争者。第一个是联邦学习，它可以在没有直接访问私人数据的情况下训练机器学习算法。因此，效率、性能、算法和隐私都可以得到提升。

　　第二个是因果推理人工智能，它通过将相关性与因果关系等同起来，旨在减少偏见并提高准确性。从某种意义上说，这种方法将人工智能更接近于人类思维的工作方式。问题被提出为“如果……会怎样”，并探究了因果关系之间的连接。

　　“联邦机器学习和因果推理人工智能可能有助于在当前仅具有表面智能生成系统主导的人工智能领域中创造健康的竞争。”尤尔瑟纳斯说道。

　　至于生成式人工智能，尤尔瑟纳斯预计其部署将取决于服务提供商以Web API的形式提供模型的能力。这可能不会引发一场革命，但结果仍可能非常强大。

　　事实上，从炒作到现实的进展才是真正的影响所在。鲍恩斯对可能性持乐观态度。

　　他说：“人工智能，尤其是生成式人工智能，享受了过去100年中任何技术所拥有的同样多的炒作，结果不会像那些即使只是偶尔关注的人所期望的那样快速到来或产生如此大的影响。”

　　“然而，这意味着随着市场观察者找到其他事物来关注，真正的应用案例将出现，技术将得到发展，兴奋感将重新开始。就像火山喷发之后的景象一样，是的，火山是令人兴奋的，但肥沃的土地才是真正有用的。”