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2023年12月，《自然》杂志发布年度“科学十大影响人物”榜单，今年有史以来首次有“非人类”入选了——名单中包括了ChatGPT。
《自然》指出：
尽管ChatGPT并非个体，也不完全符合评选标准，但我们决定破例列入，以承认生成式人工智能正在从根本上改变科学的发展轨迹。
正好看了昨天「峰瑞资本」发布的年报，结合自己的一些看法，才有了本篇帖子。
报告主要概述了2023年AI领域的几个主要变化和趋势，以及对未来的展望。
个人觉得最重要的就是以下几点。
2023年AI领域的新变化有以下几点：
- AI发展阶段：AI发展可以分为两个阶段，1.0阶段集中于分析和判断，2.0阶段侧重于生成，以大型语言模型和图像生成模型为代表。
- 大型语言模型：OpenAI的GPT-4语言模型在2023年3月发布后成为行业领先者，而Google于12月发布的Gemini模型与GPT-4形成双雄竞争格局。
- 开源模型社区：Meta推出的开源大型语言模型LlaMa及LlaMa2，推动了科研和工程迭代。
- 多模态AI：多模态（图像、视频等）成为AI领域的研究热点，包括输入和输出两个方面。
- AI基础设施：英伟达在GPU市场需求推动下成为行业领导者，面临来自AMD、英特尔等的激烈竞争。
- 用户对生成式AI的热情：如ChatGPT在短短2个月内达到1亿月活跃用户数。
- 创投机构投资：截至2023年11月，风险资本向AI领域投入了近300亿美元。
多模态生成领域的技术突破
- 图像生成问题被视为在2022年解决。
- 2023年，AI在声音识别和音频生成技术上取得显著进展。
- 视频生成和处理成为AI发展的下一个重点。
- AI视频工具如Runway Gen-2、Pika及斯坦福大学的W.A.L.T模型表现出潜力。
“压缩即智能”观点
OpenAI的伊利亚·苏茨克维提出“压缩即智能”观点，即语言模型对文本的压缩比越高，其智能程度越高。
开源生态和大语言模型的流量税
开放研究和开源生态对AI技术发展至关重要。
大型语言模型的训练成本昂贵，采用Model As a Service模式按流量收费。
AI如何影响人类社会
每次技术革命都带来新的效率工具。
AI对工作流程和组织形式的影响。
AI技术的能力有边界，目前主要依赖文本数据。
未来展望
大语言模型的发展，包括减少“幻觉”、增加上下文长度、实现多模态等。
AI应用软件可能向AI Agent转型，提供一对一服务体验。
创业和投资机会
在非共识的领域，做正确而非容易的事情。
创业方向应关注原生新应用、非共识领域、用户增长潜力和商业化机会。
把握宏观趋势红利，保持与大模型的安全距离。
end~
