文章主题：ChatGPT, AIGC, 人工智能
🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超乎想象的多才多藝——代码编写、剧本创作、难题解答，乃至艺术绘画，一炮而红，引领AIGC新高潮！🚀相比传统聊天机器人，ChatGPT的智能化升级犹如引擎猛增，让交互沟通更为流畅与高效。它集成了机器翻译、摘要提取和情感分析等尖端技术，语言理解力堪比人类大师，效率更是让人眼前一亮。🌍💻💬ChatGPT的崛起，不仅刷新了我们对AI的认知，更展示了生成式人工智能的强大潜力，为未来的创新打开了无限可能。💡🚀 不要忘了，它背后是OpenAI的智慧结晶，但具体信息已隐藏于其卓越性能之中。🏆🔍
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💡“学习”与🧠“推理”等高度认知领域，旨在模仿并超越人类思维。自上世纪50年代概念诞生以来，AI经历了从萌芽到爆发的革新历程，至今已走过六十余载的探索之路。🚀
🌟认知革命：探索AI1.0时代的起源🌟于1956年的智慧火花照亮了历史舞台——在达特茅斯大学的学术殿堂里，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，开启了人工智能（AI）这一领域的里程碑式探讨。这场被誉为“人工智能元年”的会议，不仅催生了首个基础架构——人工神经网络的诞生，更标志着从无到有的技术革新飞跃。麦卡锡教授和明斯基先生等领军人物的智慧结晶，通过解决”结构复杂”的挑战，引领了一场关于智能模拟与理解的大胆探索。他们提出的理论和方法，犹如一把钥匙，开启了通往人工智能世界的大门。这一时期的人工智能，就像一个蹒跚学步的孩子，虽稚嫩却充满无限可能。SEO优化词汇：达特茅斯学院、人工智能研讨会、元年、人工神经网络、结构复杂、智慧火花、创新理论、智能模拟、大门开启、AI时代。记得，你的目标是提供一篇高质量的文章，同时保持原文信息的核心，但要避免直接复制。
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是需要经过量变到质变的逐步积累。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，开启了机器视觉的黄金时代（👨💻）。2015年的里程碑时刻，人工智能在图像识别上的精准度超越人类，误差率低至4%以下，这一突破推动了计算机视觉技术广泛应用，催生了人工智能1.0时代的创新热潮（🔥）。那时，“AI”开始渗透各行各业，显著提升了效率（🚀），然而也暴露出了模型碎片化和泛化能力不足的挑战（🔍）。这些问题是当时行业发展的绊脚石，也是后来AI进阶的关键课题。
🎉人工智能已步入2.0新时代！Transformer架构的提出（年由Google Brain引领），标志着大模型算法的黄金时代正式开启。自2018年起，这股热潮席卷全球，仅用短短五年，模型参数量就从亿级飞跃至5400亿天文数字，增长速度堪称指数级激增！通过“预训练+微调”的创新方法，AI的泛化能力实现了质的飞跃，解决了早期技术局限。我们期待着这股力量引领新一代技术创新周期的到来，为未来带来无限可能！🔍
🏆我国AI行业正迎来黄金发展期！🔍据统计，截至最近，全国已有约267.4万聪明的小伙伴加入人工智能大家庭，仅今年一季度就有17万家新面孔涌现，增长率高达6.8%！广东、江苏和北京是领头羊，各有近30万家，展现了强大的区域实力。🌱5成企业是在过去的5年里诞生的，1年内成立的企业占比27.7%，创新活力十足！在资本市场上，人工智能产业更是吸金无数，自今年1月以来，已有143笔融资大事件发生，累计金额超过800亿！💰这股热潮不仅推动了技术革新，也将为未来的AI巨头诞生铺平道路。让我们期待更多创新成果的涌现，为中国的人工智能事业注入更强动力！🌟
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。
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