自OpenAI推出ChatGPT聊天機器人并引發全球生成式人工智能(Generative AI)熱潮以來,已經過去整整一年的時間。然而,盡管人們對AI能夠大幅提升生產力的期望很高,但在實際應用中仍存在許多待解決的問題。
在近期由路透(Reuters)主辦的NEXT大會上,多位業界高層、學術界、政界人士或公民社會領袖表示,盡管生成式AI技術已經取得了顯著的進步,但絕大多數仍處于實驗性階段。
他們還強調了生成式AI在應用中存在的一個重要問題:由于這項新興技術有捏造錯誤信息的傾向,因此對于大多數產業領域而言,它尚未帶來革命性的改變。
以降低尖端AI科技災難性風險為宗旨的非營利組織Future of Life Institute的創始人Anthony Aguirre指出,盡管AI在某種程度上可以運作,但要達到能夠針對特定目的做出足夠出色的表現,仍有一段差距。他通過自駕車的例子來說明,盡管自駕車可以在一定程度上運行,但它們的可靠性還不夠,無法取代人類。實際上,實現這一目標比原先設想的還要困難得多。
亞馬遜(Amazon)AWS應用科學協理Sherry Marcus觀察到,客戶們處在不同的應用階段。她說:“有許多生成式AI應用已經實際投入到生產工作當中,但除此之外的其他客戶,才剛剛開始使用。”
微軟(Microsoft)企業副總Lili Cheng透露,在微軟的在線程序碼儲存平臺Github當中,如今有大約一半的程序都是在Copilot智能工具的輔助下撰寫而成。她表示,許多開發人員都向微軟反映,Copilot確實提高了他們的工作效率。
然而,紐約大學教授Gary Marcus提醒大家,與其他領域一樣,程序設計中也存在AI容易犯錯的問題。他說:“對于其他不同產業而言,‘AI幻覺’都是很嚴重的問題。”
思科(Cisco)Outshift部門高端副總Vijoy Pandey強調,對于那些犯錯成本相當低的應用而言,雖然AI已經證明其具有實用性,但問題在于如何將這項技術帶往下一個階段,以助力那些敏感性更高的關鍵使用案例,例如企業法務與安全等方面。他還主張應該以保護所有人免于愚蠢行為所帶來的傷害為前提,集中力量進行技術開發以及指導原則與架構的建構。思科Outshift部門的主要業務目標,是向客戶與合作伙伴提供更具前瞻性的創新解決方案。
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