近两年来，AI 大模型技术的成熟使得人工智能迎来了重大突破，仿佛一夜之间 “开窍”，从特定领域走向了无所不能的阶段，在文字、图片、音频、视频等领域都能生成高质量内容，成为了万众瞩目的焦点。昨天，《中国科技信息》杂志就AI技术的发展趋势，采访了Gartner研究总监闫斌。闫斌分享了当前AI技术的热点话题，对《2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》进行了详细解析，揭示了未来几年内AI技术将如何演变，并预测复合式AI将成为主流。闫斌表示，AI 技术有很多类别，如人们熟知的大模型，以及多模态、复合型 AI 等等。无论哪种技术，都会经历一个发展周期。Gartner今年6月发布的《2024 年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》，完美诠释了各项 AI 技术的发展周期，并且明示了各项 AI 技术所处的发展阶段。
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2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线
该曲线是某项技术的舆论炒作关注度曲线、技术的真实发展曲线二者合并后所形成。如图所示，各项技术发展细分为五大关键阶段：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂谷底期、稳步爬升复苏期和生产成熟期五个关键阶段。闫斌在解析这张图时表示，当某项技术的舆论关注度达到顶峰时，实际上该技术的成熟度并不高，这也是最容易产生“泡沫”的阶段，半年前的大模型技术基本处于该阶段。而随着舆论对这项技术的期望值开始趋于冷静，“泡沫”也会被慢慢挤出，很多企业也会在这个阶段被兼并购，企业数量明显减少。但是这一阶段也意味着这个技术已经足够成熟，并且能走向市场。未来两到五年，大量具有颠覆性或较高影响力的创新技术将会走向成熟，并实现大规模应用。
| 企业选择模型应综合考虑性能、速度与成本
谈及大模型的选择时，闫斌强调了延时性和成本效益的重要性。闫斌认为，大模型的选择存在诸多考量因素，并非仅仅局限于质量，还需考虑速度和价格等方面。在速度方面，延时性是一个极为重要的考量因素。比如，有些大模型质量虽高，然而回复速度却很慢，需要延时回答，这会给很多客户带来困扰，其中最典型的案例便是 OpenAI-O1。此外，价格也是关键因素之一，一些模型虽然质量出色，但价格高昂，使得一些企业无法承担这一成本。
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模型选择曲线图
闫斌展示了一幅关于大模型如何选择的曲线图，图中横坐标代表模型规模增大或推理成本提高，纵坐标表示准确度提升。所有模型大致符合这样一条曲线：随着模型增大，能力变强。然而，其投入产出比不成正比，投入增加但能力增长呈现疲态。因此，对于企业而言，应在这条曲线上选择合适的模型，比如小模型或中等规模的模型，以实现最佳效益。
| 中国生成式AI发展慢于预期
闫斌表示，和生成式AI相关的技术，例如大语言模型、多模态、领域模型、AI 智能体，目前的舆论热度都很高，并且在逐渐走向成熟。然而，中国生成式AI的落地情况慢于预期。在2023年4月曾有一份调查，当时有6%的中国企业已将生成式AI部署在生产环境，26%在实验阶段，24%计划在半年内部署。一年过后的再次调查显示，中国生成式AI的增长从6%仅增长到8%，与全球相比速度较慢——而全球的生成式AI落地情况呈稳步增长态势，从去年3月的4%增长到今年 1月的21%。闫斌认为，中国生成式AI落地速度较慢，主要可总结为三点原因。第一，未找到契合点，投入产出比不成正比。目前很多企业的生成式 AI或大语言模型尚未找到契合点，其业务价值的投入产出比不太理想，企业仍在探索生成式AI的应用场景。第二，模型能力及产品成熟度不够，与全球相比存在差距。第三，企业自身数据质量不佳。在使用生成式AI时，随着应用的深入，内部数据与模型的结合非常重要。但目前企业知识库质量不佳，从而影响了生成式AI的落地应用。
| 2/3生成式AI将淘汰，复合式AI 将走到台前
尽管被寄予厚望，但是生成式AI的发展如今依旧面临很多困境。闫斌表示，到2025年，至少三分之二的生成式AI项目将在概念验证后被淘汰。其原因主要有以下几点：数据质量差、风险控制不足、成本上升以及业务价值不明确。不仅如此，企业在使用生成式Al时，也会面临很多挑战，其中包括缺乏恰当的使用案例和无法证明的商业价值、模型能力不足以及通用产品成熟度不够以及企业数据准备不足等。未来，复合式AI将会成为弥补生成式AI短板的关键技术。闫斌表示，复合式AI是将基于数据驱动的AI和基于逻辑、规则的符号AI这两类不同方向的AI技术整合在一起的人工智能模式。在这个模式中，不同的AI模型仿佛处于一个小社会，有着不同的角色分工，诸如生产者、老师、运动员、裁判员、指挥等，通过协同工作来实现特定的任务。由此可见，复合式AI有多种模式，能够在不同场景下发挥不同模型的优势，实现更务实的应用。比如大语言模型与安全护栏的组合，以及交响乐团式的大小模型协同工作等。因此，未来很多企业会转向复合式AI，在合适的场景使用合适的技术，避免“拿一个锤子看谁都像钉子”的单一化应用方式。
文/中国科技信息 沈丛
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