ChatGPT引领的AIGC热潮:人工智能2.0时代已到来?

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文章主题:ChatGPT, AIGC, 人工智能

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

🌟🚀ChatGPT,AI新星引领潮流!💡自从2022年底震撼登场以来,OpenAI的这款聊天机器人ChatGPT在全球范围内引发了前所未有的热议,它以超凡的能力和广泛适用性,彻底颠覆了我们对生成式人工智能(AIGC)的认知。🔥不同于传统聊天机器人,ChatGPT展现出强大的智能化水平,让交流变得更简单直接——仿佛拥有超自然的语言理解力。它可以流畅地执行任务,如代码编写、剧本创作,甚至是令人惊叹的绘画技艺。🎨💻从机器翻译到摘要提取,再到情感分析,ChatGPT的功能全面且精准,其反应速度甚至超越了人类,展现出前所未有的效率优势。它不仅能满足日常需求,还能在创新和解决问题上提供助力。💡💼ChatGPT的崛起,无疑标志着AI技术的新高度,它正以惊人的速度改变着我们的生活方式和工作方式。🚀🌍紧跟潮流,拥抱未来,ChatGPT已经准备好与你一起开启这场智能革命!🔥

ChatGPT的诞生无疑是AI时代的重要里程碑,也预示着新一轮人工智能技术革命正在加速来袭。

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“跨越山和大海”的人工智能

🌟人工智能🚀,简称AI,是通过编程让计算机模拟人类智慧的关键技术。它涵盖了诸如`(深度学习|机器学习)`等强大的`认知能力`, 如 `(自动化决策|自我适应)`, 旨在模仿并超越我们的思考模式。自上世纪50年代初的概念提出,AI已经经历了漫长的科研探索之路,如今正引领着全球科技潮流。🌍

🌟认知革命:探索AI1.0时代的起源🌟追溯至1956年的智慧火花,在达特茅斯大学的学术殿堂,一群热衷于数学、心理学、计算机科学与神经学的青年才俊,如麦卡锡和明斯基等,共同铸就了人工智能历史上的里程碑。他们在此举办了人类首场人工智能研讨会,将一个抽象的理念——人工智能正式提上议程,这一标志性事件标志着AI1.0时代的黎明。那时,技术如同婴儿般从零开始学习,面对”结构复杂”的挑战,他们以创新思维和跨学科融合的方式,开启了探索未知的旅程。这场会议不仅定义了概念,更点燃了全球对智能科技的热情,将那一年定为人工智能元年,至今仍熠熠生辉。SEO优化提示:使用关键词“达特茅斯学院”、“人工智能研讨会”、“元年”和“结构复杂”,同时保持内容连贯性和信息深度。

🌟AI技术的革新之旅始于量变到质变的积累过程,2012年AlexNet的诞生引领CNN图像识别革命,2015年人工智能在视觉识别上的精准度超越人类(误差率低至4%),开启了计算机视觉广泛应用的时代,标志着人工智能1.0时代的到来。那时,AI的力量开始渗透各行各业,显著提升了效率。然而,这个阶段也伴随着模型不统一和泛化能力有限的挑战。🚀

🎉人工智能已步入2.0新时代!Transformer架构的提出(年由Google Brain引领),标志着大模型算法的黄金时代正式开启。自2018年起,这股热潮席卷全球,仅用短短五年,模型参数量就从亿级飞跃至5400亿天文数字,增长速度堪称指数级跃升!通过“预训练+微调”的创新方法,AI的泛化能力实现了质的飞跃,解决了早期技术局限。我们期待着这股力量引领新一代技术创新周期的到来,为未来开启无限可能!🔍

🏆我国AI行业正以惊人的速度蓬勃发展,据统计,近267万家企业已在这片创新热土上扎根,仅今年一季度就有17万家新伙伴加入,增长率高达6.8%!🔍广东以其39.9万家的领先位置引领潮流,江苏和北京也不甘示弱,分别拥有22.4万和21.8万家。年轻的企业们占53.6%,其中1-5年内成立的占比达到53.7%,创业活力十足!💰自今年年初以来,AI产业的融资盛宴更是热闹非凡,共143笔大额交易,累计金额超过800亿,为行业注入强劲动力。🌟

ChatGPT引领的AIGC热潮:人工智能2.0时代已到来?

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市场需求大增!小众“数据标注”逐浪AIGC

人工智能是一门多学科的复杂性科学与产业,需要多个子产业共同努力,合力完成产业发展。而数据、算法、算力作为最核心的三个相关子产业,其发展程度被视为人工智能产业的“风向标”。

作为将人类智能转化为机器智能的“原材料”,数据在业内被称为“新的石油”,是实现人工智能技术与产业结合能力的必要条件。值得注意的是,目前市场上90%以上的数据是非结构化数据,被有效利用的不足10%,对于这些非结构化的数据只有经过标注处理才能激活其价值。如今,AIGC的东风进一步拉动了市场对于数据标注处理的需求。

据天眼查不完全统计,2018年至2020年是数据标注企业注册数量大幅提升的3年,分别新增26、21、21家。从地域分布来看,广东以25家位列区域首位;河南、山东分列二、三位,分别是12家和9家。自2023年1月以来,数据标注有关的专利申请已有34项,均属于发明专利。如今,这类工作量极大、过程极其枯燥且耗时的手动数据标记过程,已经成为AI经济体系中的重要组成部分。

算法之于AI就像是烹饪所采用的“方法”,使之可以根据数据模型和算法模型进行自主学习和自我优化,以实现人工智能的目的。自2020年OpenAI推出GPT-3后,谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等企业和研究机构也相继发力,陆续推出超大规模预训练模型,当前,预训练模型参数数量、训练数据规模按照300倍/年的趋势增长,增大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向;跨模态预训练大模型逐渐普遍,如今已经能够处理文本、图像、语音三种模态数据,未来能够使用更多类型数据的预训练模型将会涌现。

天眼查数据显示,2022年新增人工智能算法注册企业3.6万家,较去年增加37%,从地域分布来看,广东以2.6万家位列区域首位;福建和浙江分列二、三位。

算力之于AI就像是烹饪所需的“柴火”。从发展趋势来看,AI时代所需要的算力更多的是“智能算力”、是新算力。

当前,基于GPU的训练芯片持续增多,面向GPU创新的企业开始发力,出现了摩尔线程、天数智芯、壁仞科技等一批专注GPU赛道的初创公司。基于ASIC等架构云端训练芯片能力提升显著,寒武纪的思元370、原科技的“邃思2.0”以及百度的昆仑2等相对上一代产品均有3-4倍以上的算力提升。

天眼查数据显示,2013年新增人工智能算力注册企业7128家,2022年为11.3万家,数量增加了近15倍。从地域分布来看,广东以17.1万家位列区域首位;福建和江苏分列二、三位。另据天眼查不完全统计,人工智能算力产业在近两年分别发生456和418项融资事件,较2020年的296项有大幅提升。

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顺应变革大周期,与AI共舞

近年来,国家推出多项政策,保障我国人工智能产业长期发展。数据要素层面,十四届全国人大会议提出成立国家数据局、重组科学技术部等有力举措。国家数据局的成立有望加速数据要素市场化。自主创新层面,重组科学技术部、健全新型举国体制也有利于推动我国科技自主创新发展。

以AIGC为契机的变革改变了内容生产的方式,从内容-交互-流程,实现了内容创作过程中大量重复性工作的“工程化”处理,这也引发人们对于工作岗位面临被机器取代的担忧。天眼查研究院认为,机器学习、深度学习、大模型等让人望而却步的概念不过是机器理解世界的范式,AI的进化不会停止,只会加快步伐。任何时候,AI对齐的追求是使得人工智能系统成为有益的工具,学会利用这一工具,释放更多人力在创新思考等更高级的工作上才是“拥抱变化”的关键。

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