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ChatGPT的低迷告诉我们关于人工智能的采用

放大字体  缩小字体 2023-07-30 16:24  浏览次数:6 来源:明日科学网    

随着围绕生成式人工智能的炒作从鼎盛时期开始走下坡路,ChatGPT的月活跃用户也出现了自成立以来的首次下滑,这一时刻值得人们对当今人工智能的采用状况进行一些悲观的反思。在最近的过去,极端的炒作导致了期望与现实的完全脱节,许多对大规模裁员和人口水平失业的夸大恐惧被随意散布。

然而,我们被警告过的这场海啸,就像即将来临一样,还没有出现。而且,就目前而言,事情将继续这样发展下去。这是因为,尽管人工智能出现了双指数增长(正如埃隆·马斯克所说),但仍有几个抑制因素继续阻止人工智能的广泛采用。

现在,在讨论这些阻碍人工智能广泛应用的制约因素的性质之前,我们应该对我们今天的情况进行一些评估。令人惊讶的是,这是一项特别困难的任务,原因有很多。

人工智能:Everywhere和nowheree

首先,人工智能是一个包罗万象的术语,涵盖了从YouTube的推荐算法,到谷歌搜索中预测你下一个单词的算法,再到阅读和分析癌症治疗研究论文的算法。因此,当我们谈论人工智能时,并不明显双方指的是同一件事。

其次,由于存在这种定义上的模糊性,许多公司不加区分地使用这个术语。这是他们为未来做好准备、更受投资者欢迎的战略的一部分。

通过MMC Ventures的调查结果,我们可以看到这种现象的发生,该调查显示,欧洲近3000家“人工智能公司”中,超过40%的公司根本没有使用任何机器学习。他们的研究结果还表明,专注于人工智能的初创公司平均获得的资金多15%,这表明企业存在一种不正当的动机,将自己推销为人工智能采用者和创新者。

下一个要探索的维度是人工智能的使用模式。当然,仅仅在组织内部提供人工智能功能是不够的。它需要积极地加以利用,并充分利用其广泛的功能。

然而,就像上述因素一样,这里的情况也相当黯淡。埃森哲在其2021年的调查中发现,在全球最富有的2000家公司中,只有12%的公司在成熟水平上使用人工智能,即以一种能给他们带来竞争优势的方式使用人工智能。

63%的受访公司只是人工智能的试验者,几乎没有触及可能的表面。虽然这项调查已经进行了两年,但鉴于大型组织缺乏灵活性,以及疫情在此期间引发的斗争,它所描绘的情况到目前为止不太可能发生根本变化。

总的来说,我们可以看到这个术语本身并不清楚,实际上有多少人在使用它并没有很好地量化,而且它的部署方式在很大程度上仍然是简单的。现在,考虑到这个背景,最后,我们可以开始假设为什么采用率可能会以这种方式落后。

还不是必备工具

上述问题的第一个答案听起来平淡无奇,可能仅仅是因为人们没有意识到人工智能的效用——无论是在个人层面还是在组织层面。为了说明这一点,英国国家统计局发现,尽管大多数成年人都知道人工智能,但他们并不认为这与他们的工作有关。它表明,用例还没有得到充分的探索,而公众想象中的技术的萌芽可能是造成这种情况的一个原因。

采用滞后的第二个原因可能是恐惧和警惕。很多因素都可能导致这种情况。首先,生成式AI无法向你展示它是如何达到特定输出的。它没有告诉你它的假设或给你任何免责声明。

它的推理不能一步一步地追溯,因此,即使是它的创始人也常常不知道它是如何工作的。它不能总是正确地引用来源,而且它经常通过编造明显错误的信息而产生幻觉。

除了一定数量的提示外,用户粘性的质量也不一致。这些弱点对其形象没有任何好处。

甚至生成式AI的输出也不像常规代码那样一致。随着系统的进化和从交互中学习,它在不同任务上的表现也会有所不同。随着时间的推移,人工智能系统实际上有可能变得更糟,就像最近在ChatGPT的案例中所看到的那样。从商业角度来看,这对人工智能来说并不是特别讨人喜欢,因为输出不一致是大多数高管无法或不愿意接受的。

保持警惕的第四个原因是数据。大型人工智能模型由几家公司根据自己选择的数据进行训练。这些数据可能存在固有的偏见,并且可能包含非法访问的受版权保护的数据。即使是与人工智能系统的接触也会带来数据泄露的可能性。

在通过api访问这些大型模型之前,企业需要确保这些偏见不会在生成式人工智能的输出中表现出来,并且版权侵权不会导致无数的法律问题。这对任何公司来说都是一项艰巨的任务,因为这项技术刚刚起步,而且人工智能的好处尚未得到探索。

人工智能警惕是一件好事

毕马威2023年的调查发现,在17个领先的人工智能国家,大多数成年人对这项技术持谨慎态度,这是上述因素的直接后果。

因此,我们可以看到,除了一直存在的成本和技能障碍之外,各种因素抑制了人工智能的采用率。正因为如此,许多人警告我们的人工智能引发的社会和经济剧变的戏剧性未来,似乎还很遥远。有趣的是,这种缓慢的采用速度实际上可能是一件好事。

这是因为它为企业、立法者和民间社会提供了必要的喘息空间,以推动建立一个全面、监管良好的人工智能生态系统。这可能正是世界现在需要的一线希望。

Srimant Mishra是来自Vellore VIT大学的计算机科学工程师,对人工智能领域有着浓厚的兴趣。他目前正在布巴内什瓦尔的乌特卡尔大学攻读法律学位。个人观点,不代表本刊立场。

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