文章主题：ChatGPT, AIGC, 人工智能
🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱浪尖端🔥，OpenAI的聊天機器人巨擘，一鳴驚人地重塑了生成式人工智能(AIGC)的新篇章。它不僅能編碼、寫劇本，還能解密難題，甚至藝術創作都不在話下！🚀與眾不同的是，ChatGPT的智慧躍升，讓人機交互變得前所未有的輕鬆便捷。語言理解力堪比人類，機翻、摘要、情感分析等多才多艺，每一句都透露著超乎想象的自然流暢。而且，效率上更是展现出驚人的效能，讓人驚嘆不已！💪ChatGPT的崛起，不僅標誌著AI技術的進步，更啟示了創意無界的可能性。🚀SEO優化提示：ChatGPT、生成式人工智能(AIGC)、智能化交流、語言理解、人類效率比拼等關鍵詞可適度融入。
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。
01
“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|智能决策)`在内的强大`认知能力`, 如 `(自动化|自我适应)`, 旨在模仿并超越我们的思考模式。自上世纪50年代初的概念提出以来，AI经历了从萌芽到现今全球热议的科技革命历程，跨越了六十余载的探索与创新。🌍
🌟认知革命：探索AI1.0时代的起源🌟追溯至1956年的智慧火花，在达特茅斯学院的学术殿堂里，一群热衷于数学、心理学、计算机科学与创新理论的年轻才俊汇聚一堂，开启了人类历史上首场人工智能（AI）的里程碑式探讨。这场被誉为“人工智能元年”的会议，不仅孕育了技术的0到1突破，更点燃了智能革命的序章。（🎉#达特茅斯学院# #人工智能元年#）当时的挑战是复杂的神经网络结构，他们以麦卡锡、明斯基等领军人物为代表，通过交叉学科的深度研究，提出并探索了如何让机器模拟人类思维。这一理论上的突破，为AI1.0时代的诞生奠定了坚实基础。（🔍#结构复杂性# #跨学科研究#）人工智能1.0时代，就像一场无声的革命，悄然地在数据与算法中编织逻辑，开启了自动化和智能化的新篇章。它不仅改变了我们的工作方式，也深远影响了社会生活的方方面面。（🌐#改变工作方式# #社会影响#）今天，AI已不再是概念，而是渗透到我们日常生活的各个角落，从智能家居到自动驾驶，它的足迹无处不在。让我们继续探索这个充满无限可能的领域，迎接AI2.0乃至未来的挑战与机遇吧！（🚀#AI2.0# #未来挑战与机遇#）
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是通过量变带来质的飞跃。2012年，AlexNet的诞生引领了CNN在图像识别领域的革命性突破，开启了机器视觉在各领域的广泛应用，标志着人工智能1.0时代的到来——一个以提升效率、赋能行业为中心的时代。🎉那时，AI的准确性首次超越人类（误差率低于4%），计算机视觉技术如雨后春笋般涌现，各行各业都感受到了它的强大潜力。然而，这个阶段也暴露出一些挑战，模型的分散和泛化能力有待加强成为当时AI1.0时代亟待解决的问题。🚀尽管如此，这些早期的里程碑为后续的技术迭代和优化奠定了基础，推动了人工智能向更深度、更全面的方向发展。
🌟人工智能已步入2.0新时代，引领技术创新浪潮！Transformer架构在2017年由Google Brain团队革新，自此成为大模型领域的基石。自2018年起，大模型迅速席卷全球，参数量的激增见证了其爆炸式发展：从亿级到2022年的5400亿亿，增长速度堪称指数级飞跃！得益于”预训练+微调”的方法，AI的泛化能力显著提升，跨越了1.0时代的局限。新一代AI技术正蓄势待发，准备开启新一轮的技术革新高潮！🌟
🏆我国AI行业发展迅猛，近267万家企业加入创新行列！🔍据统计，仅今年一季度，新增注册企业就有17万家，增长率达6.8%，展现出强劲的增长势头！广东以39.9万家遥居第一，江苏和北京紧随其后，分别拥有22.4万和21.8万家。年轻的企业力量不容忽视，53.6%的AI初创企业在1-5年内崭露头角，占比高达27.7%，充满活力！🌟在资本的热捧下，自今年1月以来，AI产业融资事件累计超143起，总金额破800亿大关，预示着未来更广阔的发展前景。💡
02
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。
03
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。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
