人工智能的未来趋势：专家解读

人工智能的发展已经是不可阻挡，未来的经济增长也和人工智能发展紧密联系在一起，也就是说关注和推动经济增长，就必须关注人工智能发展。

人工智能未来发展有五个重要方向：

一是多模态人工智能（Multimodal AI）。多模态人工智能是指超越传统单一数据的处理方式，涵盖了文本、图像和声音等多种输入类型。这一技术方向旨在模仿人类处理多样感官信息的能力。多模态人工智能的应用领域非常广泛，例如在医疗领域，多模态模型可以结合患者的病史和基因信息来分析医学图像，提高诊断准确性。在职能层面上，多模态模型可以扩展各种员工的能力，将基本的设计和编码能力扩展到没有相关背景的个人身上。

二是主动型人工智能。主动型人工智能是从被动式人工智能向主动式人工智能的重要转变。主动型人工智能代理系统具备自主性、主动性和独立行动的能力。与传统的人工智能系统不同，主动型人工智能代理系统能够理解环境、设定目标并采取行动，而无需直接人类干预。

三是开源人工智能。构建大型语言模型和其他强大的生成式人工智能系统是一个昂贵的过程，需要大量的计算资源和数据。但使用开源模型可以使开发人员在其他人的基础上进行开发，降低成本并扩大人工智能的应用范围。开源人工智能是公开可用的，通常是免费的，使组织和研究人员能够贡献和构建现有代码。开源方法还可以促进透明度和道德开发，因为更多的人参与代码审查，有更大的可能性发现偏见、错误和安全漏洞。

四是检索增强生成人工智能。尽管生成式人工智能工具在2023年得到广泛应用，但它们仍然存在幻觉问题：对用户查询的回答可能听起来合理，但实际上是错误的。为了减少幻觉问题，检索增强生成技术应运而生。它将文本生成与信息检索相结合，提高人工智能生成内容的准确性和相关性。通过让语言模型访问外部信息，可以帮助它们产生更准确、更具上下文意识的回答。此外，不需要将所有知识直接存储在语言模型中，可以减小模型的大小，提高速度并降低成本。

五是定制企业生成式人工智能模型。定制企业生成式人工智能模型是针对特定企业需求和数据进行定制开发的AI模型。相比于通用的生成式AI模型，定制化模型在实践中可能更有价值。定制化模型可以提供更好的隐私和安全性，这对于注重安全的企业来说尤为重要。通过使用内部模型，企业可以对用于训练模型的敏感数据保持控制，而不是与第三方共享访问权限。此外，针对公司特定任务和数据进行训练的模型也更有可能产生更相关的输出和更少的幻觉，从而减轻了一些企业对使用第三方模型能否产生准确、公正和代表性输出的担忧。

本文节选自《领导文萃》2024年4月上“高端访谈”栏目《人工智能如何促进经济增长——专访工银国际首席经济学家程实》

特约记者 | 京雨

责任编辑 | 简一