生成式人工智能 7 个新兴趋势及其对现实世界的影响 

生成式人工智能 7 个新兴趋势及其对现实世界的影响。
图片来源：编辑 | Midjourney

引言

生成式人工智能持续快速发展，重塑着各行业创造、运营和与用户互动的方式。随着新工具和功能的出现，它们正在重新定义软件开发、客户服务和创意工作流程。从更小、更高效的模型到能够自主决策的智能代理系统，可能性正在迅速扩展。

本文探讨了七个突出的趋势以及它们如何已经改变着我们周围的世界。

7 个新兴趋势

以下是我们认为目前最重要的 7 个新兴生成式人工智能趋势。

1. 氛围编码 (Vibe Coding)

这个趋势在最近几个月才广为人知，但却以非常强大的方式介入，氛围编码彻底改变了现有的软件开发范式和方法。氛围编码允许开发人员使用 AI 提示生成代码，将他们的精力转移到精心设计有效的职能需求规范上，从而由人类应用高层级的解决问题技能，而机器（生成式人工智能模型）将高层级的解决问题规范转化为等效的代码。例如，Amazon Q Developer 使大型组织能够由 AI 生成很大一部分生产代码，这带来了相关的生产力提升。

2. 智能代理 AI (Agentic AI)

智能代理 AI，即开发能够自主追求长期目标并在最少人工干预下做出决策的 AI 系统，是另一个正在兴起的生成式 AI 趋势。这些 AI 系统越来越依赖生成模型来执行推理和生成行动计划。企业正在采用智能代理 AI 技术来提升客户满意度和提高服务效率等方面。一些例子包括 AutoGPT 和 OpenDevin 等系统。

3. 多模态 AI 的增长

在生成式 AI 领域，大型科技巨头们持续发布更新、更强大的模型，扩展了它们整合文本、图像、声音和视频等多种数据类型的能力，以对这些异构内容进行推理，并更有效、更成功地构建用户请求的内容。这在医疗保健和零售行业尤其普遍，多模态 AI 正在增强患者和客户体验。值得注意的模型包括 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro。

4. 更小的模型

另一个新兴趋势是使用大型语言模型 (LLM) 等大型模型的较小对应模型，这些模型可以在不产生过多的硬件需求的情况下更有效地解决特定领域的问题。例如，所谓的“小型语言模型”(SLM) 被用于关键字提取和垃圾邮件检测等场景。例子包括 Phi-2 和 DistilBERT。

5. 受监管、符合伦理且安全的生成式 AI

实施全面的法律和伦理框架以确保负责任的 AI 使用是伴随其他生成式 AI 发展的热门讨论话题。2024 年 8 月通过的《欧盟人工智能法案》清楚地表明了企业在开发符合安全、透明度和伦理标准的人工智能解决方案时需要遵守的指导方针。该法案将分阶段实施，对高风险系统的特定规则将更早生效。

6. AI 驱动的客户体验

生成式 AI 模型正在渗透到各行业的应用中，以空前的方式个性化和增强客户互动，这带来了实际影响，例如降低客户服务成本。例如，Klarna 公司就是如此，其 AI 系统目前处理近 80% 的日常客户互动。其中许多系统都针对特定的业务任务进行了微调，提高了准确性和用户满意度。

7. 创意内容生成

最后，生成式 AI 模型和工具在创意产业中日益普及，正在改变基于人类提示生成文本、图像、音乐、广告等内容的方式。许多创意专业人士正转向使用 AI 进行快速内容创作和原型设计，从而实现更快的生产流程。另一方面，这一趋势也伴随着关于它可能如何影响图形设计师、动画师等专业人士的争论。Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具就体现了这一转变。

总结

生成式 AI 的创新步伐丝毫没有放缓的迹象。这些新兴趋势反映了 AI 如何日益融入现实世界的流程——从编写代码、自动化支持到创作艺术和执行道德标准。随着各行业不断适应，那些尽早拥抱这些趋势的组织很可能会获得关键优势。

保持信息畅通和敏捷将是在这个由 AI 驱动的新时代蓬勃发展的关键。