人工智能 100 天，第 14 天：2024 年值得关注的五种生成式人工智能趋势

生成人工智能领域发生了很多事情。以至于拥有 H100 芯片的生成式人工智能军火商 Nvidia 现在已经超越了亚马逊的市场估值。这也是一个非常充满活力的空间，初创公司和大型科技公司开展了大量活动。在这篇文章中，我将重点介绍未来 12-18 个月内我们可能会看到的三大趋势。

1 – 数据交易

过去二十年来，我们一直说数据是新石油。这句话今年将产生真正的影响。许多公司积累了独特的数据集，并找到了真正适合市场的产品。最近有消息传出，Reddit 与一家未透露姓名的公司达成协议，以 6000 万美元的价格访问其数据。交易条款尚不清楚，但这将为 Reddit 带来 6000 万美元的新收入。寻找拥有独特数据集的公司的更多交易。

2 – 关注开源模型

自从 Open AI 推出聊天 gpt 以来，讨论的焦点都是 gpt 系列基础模型，这些模型是封闭模型，这意味着除了 Open AI 团队之外没有人知道模型是如何训练的、训练的数据以及模型的参数等细节。模型。我们将看到更多开源模型登上舞台并引起关注。这个领域值得关注的主要参与者是 Meta (Facebook)。 Meta 正在将页面从 Google 在移动领域的做法中剔除出来。虽然苹果的移动操作系统是封闭的，但谷歌的战略是成为一个开源移动操作系统，为全球 80% 以上的手机提供支持。所以请密切关注 Meta。

3 – 小语言模型

开放人工智能向世界证明了大型语言模型（LLM）的力量。但人工智能领域的每家公司都在竞相构建产品就绪的产品和功能，并试图让企业在其业务中采用人工智能。法学硕士可能并不总是最好的解决方案。较小的模型可以花费更少的计算来训练并使用更少但更高质量的数据，实际上可能会更好。这些被称为 SLM 的模型可以在手机上运行，这将增加人工智能对更广泛受众的访问。一些需要检查的 SLM 包括：

• 微软的 Phi
• 微软的逆戟鲸
• 谷歌 T5

使用 SML 进行调整和创新的主要动力之一是降低计算成本，并使人工智能更容易使用。

4 – 专注于法学硕士安全

我不是在谈论数据安全来培训法学硕士。我指的是用户可以破解法学硕士来做他们不应该做的事情或仅仅破坏它们的情况。关于如何破解 LLM 行为，出现了很多安全问题。其中一些包括：

• 越狱让法学硕士回答一些不应该像在家制造违禁物质的问题。
• 提示注入隐藏破坏 LLM 的提示指令
• 数据中毒是指在互联网上嵌入不良数据，这些数据将被法学硕士使用，随后可能被滥用。

随着我们修复已知的问题，我们目前发现 LLM 受到危害的方式越来越多。这将是 2024 年研究和产品方面取得进展的活跃领域之一。

5 – 监管影响

很明显，人工智能将对社会各个领域产生巨大影响。它将涉及社会的各个方面，正如我们所看到的，每家大公司都在 2022-23 年间宣布了重大的人工智能计划和对人工智能的投资。

• 微软投资 Open AI & Inflection
• 谷歌和亚马逊投资 Anthropic
• 杰夫·贝佐斯投资了 Perplexity
• Airbnb 收购了一家名为 gameplanner.ai 的隐形人工智能公司

监管机构已经将重点放在大型科技公司身上，这阻止了它们在过去三年进行任何收购。在此背景下，我们将看到美国和欧盟的监管机构密切关注人工智能投资，并可能会理顺一些投资。这些投资主要是为了避免收购，因为大型科技公司的经营者知道，要获得批准将是一场艰苦的战斗。但即使其中一些投资也可能受到审查。

这就是人工智能 100 天中的第 14 天。

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