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新一輪AI下的人機關(guān)系:人類生活中的 AI

來源:財新智庫      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/12/7      主題:其他   [加盟]

2024 年 7 月,OpenAI 公司向公眾披露了其對 AI 發(fā)展階段的界定標準,以幫助人們更清晰地理解 AI 的安全和未來發(fā)展。

結(jié)合文本、語音、圖像等多模態(tài)能力的大模型不僅改變了人機交互方式,還催生了新的“工種”——智能體。

業(yè)界通常認為,AI 智能體是指具有自主性、反應(yīng)性、交互性等特征的智能“代理”,能夠自主理解、規(guī)劃決策并執(zhí)行復(fù)雜任 務(wù)。其核心在于自主性的增強,即能夠獨立完成某項工作,無需人類進行過多的審核校正,可以顯著降低時間、金錢 等成本。對于人來說,這將極大程度地解放生產(chǎn)力,助力創(chuàng)新和提升效率。特別是通過在個人智能終端或邊緣設(shè)備 (如電腦、手機、平板、頭顯乃至汽車)上運行 AI 大模型壓縮技術(shù),通過自然交互接收指令并執(zhí)行推理,形成個人智 能體(Agent)。

在這些搭載了智能體的設(shè)備上,AI 大模型能夠依據(jù)個人旅行記錄、購物偏好等信息,更好地進行推理并采取行動;它甚至可以根據(jù)用戶的思維模式和行為頻率預(yù)測下一個任務(wù),并主動提出建議、自主尋找解決方案, 促使人機之間形成更佳的協(xié)同關(guān)系。最終,智能化系統(tǒng)將逐漸具備自主決策和行動能力,不僅能提供建議,更能代 表人類行動和自主處理信息——人與機器之間的界限將被重新界定。



新一輪AI的特質(zhì):引領(lǐng)了生成式 AI 的新范式

強大的生成能力使 AI 能夠在沒有直接人類指令的情況下創(chuàng)作出全新的作品;便利的自然語言交互;廣泛的應(yīng)用場景可以在醫(yī)療診斷、金融分析和技術(shù)故障排查等領(lǐng)域 發(fā)揮重要作用

人工智能技術(shù)的發(fā)展歷經(jīng)了 七個階段共四輪發(fā)展浪潮

起步發(fā)展期(1943-1960 年);黃金時代(1960-1974 年);第一次寒冬(1974-1980 年);再次繁榮(1980-1987 年);第二次寒冬(1987-1993 年);深化發(fā)展(1993-2015 年)

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具身智能發(fā)展報告(2024年):概念內(nèi)涵,演進歷程,技術(shù)體系,應(yīng)用潛力與可能影響

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智能世界2030報告(2024版):醫(yī),食, 住,行,城市,企業(yè),能源,數(shù)字可信八個維度在下一個十年的展望

通過對“醫(yī)”、“食”、 “住”、“行”、“城市”、“企業(yè)”、“能源”、“數(shù)字可信”八個維度在下一個十年的展望,來嘗試 描繪智能世界 2030 的美好圖景,智能 世界擁有無限可能

國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系建設(shè)指南:標準成果的比例達到 60%以上,,標準50 項以上,企業(yè)超過 1000 家

性關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用開發(fā)類計劃項目形成 標準成果的比例達到 60%以上,標準與產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的聯(lián) 動水平持續(xù)提升,新制定國家標準和行業(yè)標準50 項以上

全球95+家人形機器人企業(yè)深度調(diào)研:基本概述,融資情況,人形機器人產(chǎn)品及參數(shù),產(chǎn)品迭代及商業(yè)化進展,產(chǎn)品參數(shù)和商業(yè)化進展對比

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2024中國存力發(fā)展報告:存力,未來經(jīng)濟的“超級發(fā)動機”

深入分析了全球存儲行業(yè)的現(xiàn)狀與格局?梢哉f,存儲行業(yè)的“強者恒強”趨勢十分明顯;未來全球數(shù)據(jù)量將以每年超過30%的速度增長

先進安全應(yīng)急裝備推廣目錄(工業(yè)領(lǐng)域2024版) 工信廳安全函〔2024〕377號

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“新質(zhì)生產(chǎn)力”成長投資系列八:中國科技產(chǎn)業(yè)鏈估值,跨國比較與中國實踐

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汽車-低空經(jīng)濟蓄勢待發(fā)-基建先行-商業(yè)化運營在即,2026年有望突破10000億元

2023年中國低空經(jīng)濟規(guī)模突破5000億元,2026年有望突破10000億元。低空經(jīng)濟存在 三層萬億空間,第一層是低空飛行活動牽引,第二層是低空空域管理與開發(fā)利用帶動

視頻大模型奇點時刻加速到來-視頻大模型迎來Sora時刻

視頻生成模型算法主要由基于SD逐幀生成和基于時空Patches兩種范式構(gòu)成,是效率與效益的比拼;Sora訓(xùn)練算力需求是GPT-4的4.5倍,而推理算力需求接近GPT-4的400倍
 
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