genAI 的未来会怎样？ Gartner 技术成熟度曲线

已发表: 2023-09-21

对于任何人来说，生成式人工智能和支持它的基础模型目前都处于 Gartner 最新版“人工智能 Gartner 成熟度曲线”中“期望过高的顶峰”的最高峰，这并不奇怪。这意味着他们正摇摇欲坠，可能会跌入“幻灭的低谷”。

我们采访了 Gartner 专注于分析、数据科学和人工智能的首席分析师 Afraz Jaffri，讨论了我们应该如何解读这种情况。为了篇幅和清晰度，采访内容经过编辑。

问：您预计基础模型需要 2 到 5 年的时间，生成式 AI 需要 5 到 10 年的时间才能达到“生产力平台”。这是基于什么？

答：在这方面，我们可以看到真正的采用，不仅是在选定的一些企业中，这可能会更快地完成，而且在所有级别的组织中 - 主要以打包应用程序的形式。每个软件都会包含某种生成式人工智能功能，但这些功能所带来的实际生产力提升将需要更长的时间才能被理解。这是一场所有人都在其软件中发布生成式人工智能产品或功能的竞赛；在所有这些情况下，效益都需要更长的时间才能实现和衡量。

基础模型涵盖范围广泛；不仅是大型语言模型，还有图像和视频模型。这就是为什么达到平台期的时间会更长。这是一个各种模型的桶。

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问：可以想象一些对生成式人工智能具有很大破坏性的事情。一是监管——人们确实担心大型语言模型会抓取个人数据，尤其是在欧洲。另一个与版权有关。您是否考虑到了这些可能的干扰？

答：是的，它们是思维的一部分。第一个问题实际上是信任方面。无论外部法规如何，仍然有一个基本感觉，即很难控制模型的输出并保证输出实际上是正确的。这是一个很大的障碍。正如您所提到的，监管方面也存在不确定性。如果这些模型在欧洲受到严格监管，它们甚至可能无法使用；我们已经看到 ChatGPT 被删除有一段时间了。如果大企业确实觉得遵守起来太麻烦，他们可能会干脆从该地区撤出服务。

还有法律方面。正如您所说，这些模型基于的数据包括从网络上抓取的受版权保护的数据。如果该数据的提供者开始要求适当的赎回，这也会对这些模型的未来使用水平产生影响。然后是安全方面。您如何确保这些模型能够抵御攻击等安全问题。这里肯定会遇到一些阻力。

问：我们经常听到“人在回路”的说法。在向受众发布生成式人工智能创建的任何内容之前，您需要经过人工审核和批准。但 genAI 的好处之一是其创造力的速度和规模。人类如何才能跟上？

答：速度和规模是供人类用来做他们需要做的事情的。它可以帮助那些需要阅读 10 份文档才能获得某件事答案的人；现在他们可以在一分钟内完成。由于信任问题，这些是使用语言模型最有价值的任务类型。

问：如果负责任的人工智能还需要 5 到 10 年才能脱离稳定期，那么看起来您预测将经历一段坎坷的旅程。

A：监管世界和其他系统未知；即使它们确实变得正式并为人所知，不同地区也会有不同的规定。这些模型的本质是它们确实有不安全的倾向。能够控制它需要时间来学习。如何检查模型是否安全？如何审核模型的合规性？为了安全？最佳实践很难获得；每个组织都在采取自己的方法。忘记生成式人工智能吧，其他人工智能模型，那些已经被组织使用了一段时间的模型，仍然在犯错误，仍然表现出偏见。

问：人们应该如何为即将到来的幻灭低谷做好准备？

答：组织在生成式人工智能的体验中会遵循不同的轨迹，因此这并不一定意味着组织需要陷入低谷。当期望没有得到管理时，通常会发生这种情况。如果您首先查看一些有针对性的用例、一些有针对性的实施部分，并且您有良好的成功指标，并且在数据管理和组织方面也进行了投资；良好的治理，良好的政策；如果你将所有这些与模型功能的实际叙述结合起来，那么你就可以控制炒作，并且不太可能陷入低谷。

问：您是否认为人工智能炒作周期比您见过的其他炒作周期运行得更快？

答：人工智能炒作周期确实倾向于那些在曲线上移动速度更快的创新——而且它们往往在它们能做的事情上更具影响力。目前，它是风险投资融资计划的前沿和中心。这也是研究领域的一个焦点领域。其中很多东西都来自学术界，学术界在这个领域非常活跃。

问：最后，AGI，即通用人工智能（复制人类智能的人工智能）。十年或更长时间后你就会看到这一点。你是否因为这根本不可能而两面下注？

答：是的。我们确实有一个“在稳定期之前就已过时”的标记。有人认为这永远不会真正发生，但我们说这已经超过 10 年了，因为对于 AGI 到底是什么有很多不同的解释。许多受人尊敬的研究人员表示，我们正走在通向通用人工智能的道路上，但还需要更多的突破和创新才能看到这条道路的实际情况。我们认为这比许多人想象的还要遥远。

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