文章主题：ChatGPT, AIGC, 人工智能
🎨💻📝🎨——ChatGPT引领AI新纪元！💡自从2022年底惊艳亮相以来，OpenAI的ChatGPT在全球范围内引发了前所未有的关注热潮，它以超凡的生成式人工智能(AIGC)实力，颠覆了传统聊天机器人的认知。🔥相较于前辈，ChatGPT展现出强大的智能化，让互动沟通变得简单易行，仿佛拥有超越人类的自然语言理解力。🌍从翻译到摘要，再到情感解读，ChatGPT的功能全面且精准，其效率之高，令人赞叹不已。🚀它不仅是文字艺术的创作者，更是问题解决者和创新思维的推动者，引领我们步入一个AI新时代！🌐欲了解更多，敬请关注生成式AI的最新动态。👩💻👨💻
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💡‘学习’与🧠‘推理’等高度认知领域，旨在模仿并超越我们的思考方式。自上世纪50年代的概念初现，AI已经经历了长达六十余载的探索之旅，引领科技潮流，深刻改变着世界。🌍
🌟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、计算机科学与神经学的青年才俊，由麦卡锡和明斯基引领，共同铸就了人工智能历史上的里程碑。他们以解决神经网络的”复杂结构”挑战为初衷，开启了人类对智慧模拟的探索之旅，这一会议不仅定义了AI的诞生，也让那一年成为人工智能元年，熠熠生辉。在这个创新的起点上，人工智能1.0时代象征着从无到有的突破，它标志着技术的原始孕育和理论体系的奠基。当时的焦点是通过数学和信息论的深度挖掘，逐步搭建起一个能够自我学习、适应环境的智能模型，开启了人类对智慧本质的全新认知。SEO优化词汇：#达特茅斯学院# #人工智能元年# #结构复杂挑战# #智慧模拟探索# #技术孕育与理论基础
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是通过量变积累引发质变的必然过程。2012年，AlexNet的诞生犹如一声惊雷，引领CNN在图像识别领域的大爆发，开启了机器视觉时代，精准度直逼人类（误差率低于4%），自此，AI技术广泛渗透于各行各业，催生了人工智能1.0时代的创新热潮。🏆那时，“AI”开始成为各行各业的革新引擎，显著提升了效率。然而，这个阶段也暴露出一些挑战，如模型的多样化和泛化能力有待加强。🚀尽管如此，AI的发展并未止步，它持续进步，等待着质的飞跃的到来。
🌟人工智能已步入2.0新时代，Transformer架构引领变革🚀2017年Google Brain的里程碑——Transformer，奠定了大模型算法的黄金标准。自此，大模型如雨后春笋般涌现，2018年的亿级参数突破标志着新时代的到来。到2022年，这一数字激增至5400亿，呈几何级增长！通过”预训练+微调”，AI泛化问题得到有效解决，技术迭代进入新纪元。新一代AI技术正蓄势待发，准备开启前所未有的技术创新周期。🌍
🏆我国AI行业正加速崛起，据统计，近267万家企业已在这条科技高速路上崭露头角！🌟2023一季度，新增注册企业更是达到了惊人的17万家，增长率高达6.8%，展现出强劲的生命力！🔍广东以39.9万的领先位置引领潮流，江苏与北京紧随其后，分别拥有22.4万和21.8万家。🌱近半数的企业在1-5年内成立，年轻而充满活力！特别是在资本市场的热捧下，自今年1月以来，AI产业的融资事件已达143起，总金额更是超过800亿大关，每一步都书写着创新与繁荣的篇章！💰这些数据不仅展示了人工智能在我国的蓬勃发展，也预示着未来无限可能。让我们期待这个领域带来更多惊喜和突破吧！🚀
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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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