AI一夜之間成為主流的十大原因 - 探索了未來的含義
生成式AI的快速崛起：科技的遊戲改變者
真是風起雲湧，對吧？生成式AI，如ChatGPT，於2023年初突然登場，幾乎一夜之間改變了科技格局。就像我們在《星際之門》劇集中偶然發現的外星科技——只是這是真實的，且正在改變一切。從供應商急於添加AI功能到我們的日常工作流程轉變，其影響無可否認。
但這一切為何發生得如此之快？在本文中，我將深入探討推動生成式AI快速進展與融入我們科技堆疊和工作日常的十大關鍵因素。
第一階段：基礎創新
我在20多年前的論文時期就開始研究AI，甚至在90年代推出了AI產品。但ChatGPT代表的飛躍進展讓我始料未及。讓我們來分析引發這場革命的三大關鍵因素。
1. Transformer模型的進展
AI過去極為狹窄，僅針對特定數據集進行有限任務的訓練。我記得90年代初推出了一款名為《室內植物診所》的產品，僅針對室內植物問題進行訓練。它在特定用途上表現出色，但在訓練數據之外一無所知。
然後，在2017年，Google的《注意力就是你所需》論文提出了自注意力模型，使AI能一次處理整個句子。這一突破讓AI能夠理解上下文，分辨「河邊的銀行」與「市中心的銀行」。
2. 廣泛訓練的基礎模型
有了Transformer模型，AI可以接受廣泛、多樣化的數據集訓練，從數據本身理解上下文。這催生了像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4這樣的模型，幾乎在整個互聯網和無數書籍上進行訓練。
這些模型變得多才多藝，無需專門訓練即可處理任何應用。我們花了數月訓練《室內植物診所》，而今天的AI如ChatGPT或Google Gemini開箱即能診斷植物問題，甚至更多功能。
然而，有個問題：誰擁有這些訓練數據？關於版權材料的訴訟可能限制未來數據可用性，影響這些模型的效果。此外，並非所有互聯網數據都準確或合適，這給供應商設置防護欄帶來挑戰。
3. 硬體突破（GPU與TPU）
Transformer模型的複雜計算需要強大運算能力。最初，NVIDIA的遊戲GPU處理AI所需的矩陣運算，但其Ampere和Hopper系列晶片提升了性能與效率。
Google的TPU專為AI設計，連同Microsoft和Amazon的定制晶片，使世界級AI訓練對主要參與者變得可負擔。這讓AI功能能以服務形式提供，供各種規模的企業使用，並實現了如自動駕駛汽車等應用的即時AI分析。
第二階段：市場力量推動採用
技術到位後，市場動態接管，將AI推向主流。以下是推動採用的七大關鍵因素。
4. ChatGPT面向所有人與API存取
ChatGPT於2023年初推出，迅速成為有史以來增長最快的應用程式。它免費使用，像Google搜尋一樣簡單，且提供驚人準確的回應。每個試用的人都感覺觸摸到了未來。
OpenAI隨後通過API開放ChatGPT模型，讓開發者在週末即可將世界級AI整合進應用程式。每次API呼叫的低成本使其成為吸引人的附加功能，擴展產品線並增加收入。
5. 開源加速
為避免供應商鎖定，開源社群擁抱AI，提供如LLaMa和Stable Diffusion等模型。Hugging Face等平台讓各個技術層次的開發者輕鬆整合AI。
開源促進協作、持續改進，並引入大廠可能不優先考慮的利基功能。這使AI普及化，加速其在多樣化應用中的採用。
6. 消費者與企業需求
生成式AI不僅是炒作，它帶來真實價值。我記錄了2024年AI在程式設計、照片編輯和情感分析等15種方式對我的幫助。企業、學生和個人均認識到AI的潛力，推動需求並提升AI公司的估值。
7. 病毒式傳播與網絡效應
多年來，AI屬於小眾，但突然間它成為主流。瑪吉姑姑在家庭聚會上討論ChatGPT，它成為增長最快的應用程式，數月內達到1億活躍用戶，一年後翻倍。
它能生成海盜語言、撰寫《星際迷航》故事或在幾分鐘內分析商業數據，捕捉了公眾的想像力，推動其快速傳播。
8. 競爭市場壓力
隨著OpenAI的成功，Google、Microsoft、Meta、Amazon和Apple等科技巨頭無法落後。AI成為頭條功能，作為附加價值或高價增值服務。Microsoft的Copilot、Google的Gemini等迅速跟進，加劇競爭與創新。
9. 立法與監管滯後
AI熱潮如同西部荒野，政府難以跟上。美國制定了一些監督計劃，但反應溫和。AI公司警告無監管可能帶來災難，版權訴訟增加複雜性。新政府的減規政策進一步推動快速增長與創新，但也引發對無節制發展的擔憂。
10. 持續創新與投資
AI不是一時風潮。主要公司持續投資數十億，提供有價值的產品與服務。我們看到多模態AI、自主代理和AI編碼AI的突破。這讓人想起2000年代中期應用經濟的良性循環，投資與創新相互促進，將AI永久推向主流。
第三階段：未來
80年代，我的母親夢想一台能吸塵的電腦。現在，我們有了像Wally the Narwal這樣的機器人實現了這一點。我的夢想？一台能在寫作時為我送咖啡的AI。Tesla、Apple和Meta在人形機器人上的工作讓這不再遙遠。
鑑於AI目前的怪癖，如Alexa的偶爾失誤或ChatGPT的偶爾捏造，我還不確定是否想要機器人在客廳遊蕩。但嘿，一個人總可以夢想咖啡吧。
過去兩年是一場狂野之旅，我們可能只是剛開始。你認為AI快速採用的最重要因素是什麼？你有沒有將ChatGPT等AI工具融入日常工作流程？它們如何改變你的工作或創造力？你認為AI是長期遊戲改變者，還是我們正處於最終會穩定的炒作週期？倫理與監管問題呢——你認為AI發展是否過快，難以適當監督？
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真是風起雲湧，對吧？生成式AI，如ChatGPT，於2023年初突然登場，幾乎一夜之間改變了科技格局。就像我們在《星際之門》劇集中偶然發現的外星科技——只是這是真實的，且正在改變一切。從供應商急於添加AI功能到我們的日常工作流程轉變，其影響無可否認。
但這一切為何發生得如此之快？在本文中，我將深入探討推動生成式AI快速進展與融入我們科技堆疊和工作日常的十大關鍵因素。
第一階段：基礎創新
我在20多年前的論文時期就開始研究AI，甚至在90年代推出了AI產品。但ChatGPT代表的飛躍進展讓我始料未及。讓我們來分析引發這場革命的三大關鍵因素。
1. Transformer模型的進展
AI過去極為狹窄，僅針對特定數據集進行有限任務的訓練。我記得90年代初推出了一款名為《室內植物診所》的產品，僅針對室內植物問題進行訓練。它在特定用途上表現出色，但在訓練數據之外一無所知。
然後，在2017年，Google的《注意力就是你所需》論文提出了自注意力模型，使AI能一次處理整個句子。這一突破讓AI能夠理解上下文，分辨「河邊的銀行」與「市中心的銀行」。
2. 廣泛訓練的基礎模型
有了Transformer模型，AI可以接受廣泛、多樣化的數據集訓練，從數據本身理解上下文。這催生了像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4這樣的模型，幾乎在整個互聯網和無數書籍上進行訓練。
這些模型變得多才多藝，無需專門訓練即可處理任何應用。我們花了數月訓練《室內植物診所》，而今天的AI如ChatGPT或Google Gemini開箱即能診斷植物問題，甚至更多功能。
然而，有個問題：誰擁有這些訓練數據？關於版權材料的訴訟可能限制未來數據可用性，影響這些模型的效果。此外，並非所有互聯網數據都準確或合適，這給供應商設置防護欄帶來挑戰。
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過去兩年是一場狂野之旅，我們可能只是剛開始。你認為AI快速採用的最重要因素是什麼？你有沒有將ChatGPT等AI工具融入日常工作流程？它們如何改變你的工作或創造力？你認為AI是長期遊戲改變者，還是我們正處於最終會穩定的炒作週期？倫理與監管問題呢——你認為AI發展是否過快，難以適當監督？
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