AI一夜之间成为主流的十大原因 - 探索了未来的含义
生成式AI的迅速崛起：技术领域的变革者
这真是一场旋风，不是吗？生成式AI，凭借像ChatGPT这样的工具，在2023年初横空出世，几乎在一夜之间改变了技术格局。就像我们在一集《星际之门》中偶然发现了外星科技——只不过这是真实的，而且正在改变一切。从供应商争相添加AI功能到我们的日常工作流程发生转变，其影响不容否认。
但这一切为何发生得如此之快？在本文中，我将深入探讨推动生成式AI迅速发展和融入我们技术堆栈及工作日程的十大关键因素。
第一阶段：基础创新
自从20多年前写论文时开始接触AI，我甚至在90年代就推出了AI产品。但ChatGPT所代表的飞跃让我始料未及。让我们来分解引发这场革命的三个关键因素。
1. 变换器模型的进步
AI过去非常狭窄，仅针对特定数据集训练，用于有限任务。我记得90年代初推出了一款名为《室内植物诊所》的产品，仅针对室内植物问题进行训练。它在特定用途上表现出色，但在训练数据之外一无所知。
然后，在2017年，谷歌的“注意力就是一切”论文引入了自注意力模型，使AI能够一次性处理整个句子。这一突破让AI能够理解上下文，区分“河岸的银行”和“市中心的银行”。
2. 广泛训练的基础模型
有了变换器模型，AI可以接受庞大、多样的数据集训练，从数据本身中理解上下文。这催生了像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4这样的模型，它们几乎在整个互联网和无数书籍上进行训练。
这些模型变得多才多艺，无需专门训练就能处理任何应用。我们花了几个月训练《室内植物诊所》，而如今的AI，如ChatGPT或Google Gemini，开箱即能诊断植物问题，甚至远不止于此。
然而，这有一个问题：这些训练数据归谁所有？关于版权材料的诉讼可能限制未来数据的可用性，影响这些模型的效果。此外，互联网上的数据并非全部准确或合适，这给供应商建立防护栏带来了挑战。
3. 硬件突破（GPU和TPU）
变换器模型的复杂计算需要强大的计算能力。最初，NVIDIA的游戏GPU处理AI所需的矩阵运算，但其Ampere和Hopper系列芯片提升了性能和效率。
谷歌的TPU专为AI设计，结合微软和亚马逊的定制芯片，使全球规模的AI训练对主要玩家来说变得可负担。这让AI能力作为服务提供给各种规模的企业，并支持实时AI分析，这对自动驾驶汽车等应用至关重要。
第二阶段：市场力量推动普及
技术到位后，市场动态接管，推动AI成为主流。以下是推动普及的七个关键因素。
4. ChatGPT面向所有人及API访问
当ChatGPT在2023年初推出时，它迅速成为有史以来增长最快的应用。它免费使用，操作简单如谷歌搜索，且提供惊艳的精准回答。每个尝试它的人都感觉触碰到了未来。
OpenAI随后通过API开放了ChatGPT的模型，让开发者能在周末将世界级AI集成到他们的应用中。每次API调用的低成本使其成为吸引人的补充，扩展了产品线并增加了收入。
5. 开源加速
为避免供应商锁定，开源社区拥抱了AI，提供了像LLaMa和Stable Diffusion这样的模型。Hugging Face等平台让各种技能水平的开发者都能轻松集成AI。
开源促进了协作、持续改进，并引入了大厂商可能不优先考虑的利基功能。这使AI民主化，加速了其在多样化应用中的普及。
6. 消费者与企业需求
生成式AI不仅仅是炒作；它带来真实价值。仅在2024年，我就记录了AI在15个方面的帮助，从编程到照片编辑再到情感分析。企业、学生和个人都认识到AI的潜力，推动了需求并提升了AI公司的估值。
7. 病毒式传播与网络效应
多年来，AI一直是小众领域，但突然间它成为主流。玛吉姑姑在家庭聚会上讨论ChatGPT，它成为增长最快的应用，数月内达到1亿活跃用户，一年后翻倍。
它能生成海盗语言、编写《星际迷航》故事，或在几分钟内分析商业数据，激发了公众的想象力，推动了其迅速传播。
8. 竞争市场压力
随着OpenAI的成功，谷歌、微软、Meta、亚马逊和苹果等科技巨头不能落后。AI成为头条功能，要么作为附加价值，要么作为高利润的增值服务。微软的Copilot、谷歌的Gemini等迅速跟进，加剧了竞争与创新。
9. 立法与监管滞后
AI热潮如同西部荒野，政府难以跟上。美国制定了一些监管计划，但反应温和。AI公司警告缺乏监管可能导致灾难，版权诉讼增加了复杂性。新政府的减政重点进一步推动了快速增长与创新，但也引发了对不受约束发展的担忧。
10. 持续创新与投资
AI不是昙花一现。大公司持续投资数十亿，提供有价值的产品和服务。我们看到多模态AI、自主代理和AI编码AI的突破。这让人想起2000年代中期的应用经济良性循环，投资与创新相互促进，将AI推向主流。
第三阶段：未来
80年代，我妈妈梦想一台能吸尘的电脑。现在，我们有了像Wally the Narwal这样的机器人实现这一梦想。我的梦想？一台能在写稿时给我端咖啡的AI。特斯拉、苹果和Meta在人形机器人上的工作可能让这不远了。
鉴于AI目前的怪癖，比如Alexa的偶发失误或ChatGPT的偶尔虚构，我还不确定是否想要一台机器人在客厅里游荡。但嘿，一个人总可以梦想咖啡吧。
过去两年是一段疯狂的旅程，我们可能才刚开始。你认为AI快速普及的最重要因素是什么？你是否将ChatGPT等AI工具融入日常工作流程？它们如何改变了你的工作或创造力？你认为AI是长期的变革者，还是我们正处于最终会稳定的炒作周期？关于伦理和监管问题，你认为AI发展速度是否过快，超出了适当的监督？
请在下方评论中分享你的想法。
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这真是一场旋风，不是吗？生成式AI，凭借像ChatGPT这样的工具，在2023年初横空出世，几乎在一夜之间改变了技术格局。就像我们在一集《星际之门》中偶然发现了外星科技——只不过这是真实的，而且正在改变一切。从供应商争相添加AI功能到我们的日常工作流程发生转变，其影响不容否认。
但这一切为何发生得如此之快？在本文中，我将深入探讨推动生成式AI迅速发展和融入我们技术堆栈及工作日程的十大关键因素。
第一阶段：基础创新
自从20多年前写论文时开始接触AI，我甚至在90年代就推出了AI产品。但ChatGPT所代表的飞跃让我始料未及。让我们来分解引发这场革命的三个关键因素。
1. 变换器模型的进步
AI过去非常狭窄，仅针对特定数据集训练，用于有限任务。我记得90年代初推出了一款名为《室内植物诊所》的产品，仅针对室内植物问题进行训练。它在特定用途上表现出色，但在训练数据之外一无所知。
然后，在2017年，谷歌的“注意力就是一切”论文引入了自注意力模型，使AI能够一次性处理整个句子。这一突破让AI能够理解上下文，区分“河岸的银行”和“市中心的银行”。
2. 广泛训练的基础模型
有了变换器模型，AI可以接受庞大、多样的数据集训练，从数据本身中理解上下文。这催生了像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4这样的模型，它们几乎在整个互联网和无数书籍上进行训练。
这些模型变得多才多艺，无需专门训练就能处理任何应用。我们花了几个月训练《室内植物诊所》，而如今的AI，如ChatGPT或Google Gemini，开箱即能诊断植物问题，甚至远不止于此。
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生成式AI不仅仅是炒作；它带来真实价值。仅在2024年，我就记录了AI在15个方面的帮助，从编程到照片编辑再到情感分析。企业、学生和个人都认识到AI的潜力，推动了需求并提升了AI公司的估值。
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