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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


生成式AI≠万能药,哪些场景不适合使用?
发布日期:2024-07-17 07:39:55 浏览次数: 1864 来源:沙丘社区


自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来,生成式AI技术受到了业界的广泛关注,在企业侧的采用率呈现爆炸式增长。

根据沙丘智库发布的《2024生成式AI案例研究简报(6月)》,共收录了198个当前已产生阶段性成果、值得企业参考的生成式AI技术落地案例,生成式AI应用可谓“遍地开花”,其中金融、消费品、制造等行业最为突出,企业通常在多个业务部门的多种用例中探索生成式AI技术落地。

尽管生成式AI技术的应用前景广阔,但也会使企业面临过度聚焦于生成式AI而忽视AI领域其他技术应用的风险。实际上,生成式AI技术仅仅是人工智能技术版图中的一小部分。

生成式AI技术并不是万能的,对于大多数AI用例来说,生成式AI技术往往不是最合适的。一方面,受限于大模型的不可解释性,在控制类场景,短期内大模型更多是用于对人类决策的辅助;另一方面成熟度高、性价比好的小模型(如人脸识别、OCR等)也不需要用大模型进行替代。此外,企业面临的很多问题需要综合利用不同的AI技术来进行解决。

由于目前市场上对生成式AI技术的期望值很高,很可能导致企业将生成式AI技术应用于不合适的用例。如果企业只是短视地专注于生成式AI,很可能会忽略其他AI技术,不仅可能导致人工智能项目的失败,也有可能错失大多数AI技术的机会。

为了避免生成式AI项目的失败,企业应当考虑:

• 生成式AI技术是否适用于某一用例?

• 是否应该考虑其他AI技术?

• 何时应将生成式AI技术与其他AI技术结合使用?



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