全面审视 2025 年生成式人工智能将如何发展并走向成熟
生成式人工智能在 2024 年达到了新的水平，并将在 2025 年继续保持这种势头。
AI Business 收集了各行各业公司的生成式人工智能预测，研究他们预期生成式人工智能将如何在未来一年改变行业。
以下是专家预测的 2025 年的一些主要趋势，包括媒体转型、网络安全、环境影响以及强大的训练数据和道德护栏的重要性。
Provoke Solutions首席执行官Andy Lin：
“到 2025 年，生成式人工智能将彻底改变主流媒体，电影制片厂、音乐制作人和大型品牌将利用其力量以前所未有的速度创造超现实的视觉效果、原创配乐和高质量内容。人机协作时代将模糊艺术家和算法之间的界限，引发新一轮的创意输出，从而提高生产力和想象力。
生成式人工智能将彻底改变教育行业，使平台能够根据每个学生的独特需求提供高度个性化的学习体验。通过自适应内容生成和实时反馈，学生将受益于动态调整的课程，从而促进更深入的参与并加速学习。
随着生成式人工智能变得越来越普遍，健全的道德准则和内容验证方法变得越来越重要。到 2025 年，我们可以期待建立全球标准和监管机构，重点是防止滥用和确保负责任地使用人工智能——用于识别深度伪造并确保在数字平台上采用内容真实性的工具。
以生成式人工智能为驱动力的聊天机器人和虚拟助手将进化为能够进行复杂、富有同理心的交流的实体。到 2025 年，这些人工智能模型将能够进行细致入微的对话，比以往任何时候都更接近人类互动，将客户服务、治疗和个人数字伴侣转变为高效、类似人类的体验。
生成式人工智能将变得更加普及，为个人和小型企业设计的工具将变得像办公软件一样无处不在。这种民主化将使用户无需具备丰富的技术知识即可创建专业级的内容和原型，从而在全球范围内促进创新和创业。”
Redwood Software 首席产品官 Charles Crouchman：
“中小型企业将与‘公民开发者’一起加入 AI 竞赛。在生成式 AI 和副驾驶员的帮助下，以前缺乏技术专业知识的员工将能够使用通俗易懂的语言构建工作流程。这种转变将使中小型企业能够与拥有更多资源但在采用新技术方面缺乏灵活性的大型公司竞争，甚至超越它们。”
Creatio 产品营销和战略全球副总裁 Burley Kawasaki：
“生成式人工智能将超越自动化。虽然自动化工具简化了任务，但生成式人工智能将用于复杂的决策。想象一下：人工智能模型不仅仅是自动检索数据，还将根据用户量身定制采购见解，在无需人工干预的情况下提供有关供应商谈判或风险缓解策略的建议。”
IBM 全球可持续金融和 ESG 报告服务负责人 Adam Thomson：
“数据中心的能源消耗将成为人工智能用户关注的关键问题。生成式人工智能的增长正在迅速推高数据中心所需的能源。高盛表示，ChatGPT 查询所需的电力几乎是谷歌搜索的 10 倍，到 2030 年，数据中心的电力消耗将增长 160%。这种增长与企业可持续发展的要求相冲突，首席信息官将面临压力，需要在未来一年解释他们的 IT 和预算。”
OpenText Cybersecurity 首席解决方案顾问 Matt Aldridge：
“去年，我们预测网络钓鱼攻击将变得更加复杂、更具针对性且更难发现，这在很大程度上是由于生成式人工智能的普及。我们预测这种趋势将持续下去，因为攻击者将继续使用集成人工智能的解决方案（例如下一代网络钓鱼工具包）进行更好的武装。确保覆盖所有基础将是中小企业防御者的首要任务。掌握基础知识从未如此重要。
我们即将迎来一个临界点，密码验证的替代方案将成为真正的现实。我预见到中小企业将继续增强其身份验证实施，这可能包括采用 Passkey、FIDO2 令牌和其他无密码解决方案，以在很大程度上避开攻击者当前使用的网络钓鱼和凭证填充技术。
在网络安全军备竞赛中，防御者不断尝试跟上攻击者及其最新技术的步伐。2025 年，这场猫捉老鼠的游戏将继续下去，人工智能增强型攻击将越来越多地对抗人工智能驱动的防御。防御者需要专注于了解其解决方案的人工智能功能和局限性，帮助他们避免自满，同时提高检测和应对攻击的速度和敏捷性。
Monotype 首席执行官 Ninan Chacko：
“2025 年，我们将在生成式人工智能图像中看到完美无瑕的文本。生成式人工智能可能擅长创建图像，但文本集成却落后了。新工具将会出现，无缝替换生成的视觉效果中的有缺陷的文本，从而确保与背景和基底完美对齐。”
R Systems 首席执行官 Nitesh Bansal：
“生成式人工智能已经对数字产品工程产生了重大影响，这已不是什么秘密。它从根本上改变了公司优化产品设计和功能的方式——从加速构思和原型设计到用户体验和产品性能。
到 2025 年，我们将看到更多这样的情况，但我们也将看到组织采取更实际的方法来利用人工智能。人工智能一直备受关注，而且这种情况还将继续，但越来越多的技术领导者将更加重视确保可衡量的投资回报率，尤其是在同一财年或 12 个月内可以实现的投资回报率。例如，如果组织需要复杂的编码来增强新产品，那么使用人工智能来自动化常规开发任务可以节省所需时间并获得立竿见影的收益。
良好、干净的数据对于企业充分利用 AI 至关重要。在所有情况下，AI 本质上都会受到所用数据质量的影响。例如，如果一家公司在聊天机器人功能中利用 AI，则必须考虑使用哪些数据来训练生成式 AI 模型并提出关键问题。模型从哪里获得数据？包含哪种数据？是否已对数据进行评估和审查以确保其准确性？质量差、不准确或不完整的数据可能会导致 AI 训练和输出出现多个问题，最终抵消 AI 最初旨在创造的好处。
组织还需要脱颖而出。简单地为应用程序添加特性和功能已远远不够 – 组织必须利用其所有数据通过预测分析、个性化和最终用户定制来创造所需的战略优势 – 无论是内部还是外部。”
Domino 数据实验室人工智能战略主管 Kjell Carlsson：
“两年前 ChatGPT 的推出引发了一场‘人工智能之夏’，人们对此兴奋不已，纷纷投资。根据 CNBC 最近的一份报告，近 500 笔生成式人工智能交易共计投资 268 亿美元，延续了 2023 年的趋势，当时生成式人工智能公司筹集了 259 亿美元。
虽然“泡沫”不太可能在 2025 年破裂，但随着各组织努力扩大人工智能的实施，投资者、商界领袖和董事会开始期待投资回报，我们正在进入“人工智能衰退期”。这一调整可能会导致生成式人工智能初创公司的资金逐年减少，资金将进一步集中在少数受到市场关注的初创公司身上。
预计发达经济体不会因人工智能而出现净就业岗位流失，而在美国，随着企业寻求满足满足特定业务用例的定制人工智能解决方案的需求，人工智能实际上可能会推动创造就业机会。然而，拥有大量客户服务和后台处理行业的发展中国家可能会出现大量就业岗位流失，部分原因是人工智能。
Altair 分析和物联网高级副总裁 Christian Buckner：
“到 2025 年，由 ChatGPT 引发的生成式人工智能的最初炒作将随着技术的成熟而趋于平稳。这些工具将不断发展，以更有效地满足业务用户的特定需求。基础模型将继续发展，提供越来越准确和相关的响应。与此同时，更广泛的市场将开发必要的基础设施和工具，将生成式人工智能融入日常运营中。我们将看到新的护栏、建立信任的增强技术以及聊天机器人之外更广泛的用例的出现。将部署更多“人工智能代理”来自动化业务流程并直接向用户提供见解。因此，提供生成式人工智能治理的平台和创建代理的工具将变得越来越重要。
知识图谱提供了一个语义层，它以人类的术语描述企业数据生态系统，同时在以前断开连接的数据源之间创建新的逻辑连接。由于生成式 AI 模型以更人性化的方式思考，知识图谱使模型和业务用户都能“理解”可用数据，并随后对其产生真正的见解。
随着组织寻求使其数据民主化以获得竞争优势，知识图谱为业务用户提供了一种更简单的方法来访问和利用这些数据。知识图谱就像一个智能助手，将分散的数据组织成一种人类和人工智能都可以轻松理解和利用的格式。这简化了生成人工智能提供有价值见解的能力，并让人们能够做出更明智的决策，就像虚拟助手可以帮助你规划公路旅行一样。”
Bitwarden 首席运营官 Gary Orenstein：
“人工智能增强的社会工程骗局将继续主导威胁格局。2024 年 Bitwarden 网络安全脉搏调查发现，89% 的技术领导者已经对生成式人工智能增强的现有和新兴社会工程策略感到担忧，这凸显了风险的增加。到 2025 年，人们可能会适应更可信的攻击，但这些威胁的速度和复杂性可能会超过防御措施。对抗这些威胁的最佳方式将是分层安全——结合无密码解决方案、多因素身份验证 (MFA) 和对员工进行持续教育以识别潜在的骗局。”
Lucidworks 产品管理副总裁 Keri Rich：
“我预计明年将看到不同的生成式人工智能体验无缝融入整个商业搜索和发现体验，包括告别搜索栏。我们已经看到亚马逊等公司计划使用生成式人工智能来加快客户研究并简化产品比较。零售商首先需要了解购物者旅程的哪些部分可以从增强个性化和提高效率中受益，然后开发人工智能解决方案来帮助他们实现这一目标。”
Lucidworks 首席执行官 Mike Sinoway：
“对于希望实施生成式 AI 的组织来说，成本、速度和访问控制仍将是关键的用例考虑因素。首席信息官和首席技术官将期望每个软件包都嵌入 AI 工具。公司将购买集成的 AI 解决方案包，这些解决方案包包含数据、功能、安全性和输出，可用于特定的业务功能和流程。”
Lucidworks 零售/电子商务战略与创新高级副总裁 Phil Ryan：
“除了为消费者提供个性化推荐之外，还会有生成性人工智能应用。人工智能驱动的工具将根据客户行为和偏好，使用实时数据和深度学习模型生成动态内容、自定义产品配置和超相关产品图像，即自动化 AR。
未来 12 个月，客户将有更多直观、便捷的方式与电商平台互动，包括非文本查询。客户无需在搜索栏中输入文字即可提问。例如，上传图片来查找类似产品。
人工智能将通过提供基于异常的管理、识别表现不佳或表现过度的产品、自动化产品管理以及根据实时销售和行为洞察优化定价策略来越来越多地协助销售人员。
2025 年，对话式商务将最终取代传统的搜索和发现购物方式，成为消费者与品牌互动和完成在线购买的主要方式。
丰富工具将利用生成式人工智能为产品添加新的元数据，包括 PDF 源文档，从而节省搜索团队和销售人员的时间。”
Vero AI 首席执行官 Eric Sydell：
“随着组织面临企业范围部署的现实，最初的生成式人工智能狂热正在让位于实际挑战。虽然个别人工智能工具前景光明，但有效扩展它们需要的不仅仅是技术。展望 2025 年，成功的组织将专注于三个关键要素：重组工作流程以增强而不是取代人类员工，利用强大的评估工具来评估人工智能的有效性，并使用科学方法来大规模测量人工智能系统。
随着基础 AI 模型的不断发展，由于它们依赖大量数据，因此其智能程度是有限的。下一个前沿是使用专门的附加组件来增强这些模型，以提高其适应性和特定领域的能力。预计生成式 AI 将变得更加情境感知、定制化并深度融入行业工作流程，将先进的机器学习从技术奇迹转变为一种实用的、不可或缺的工具，可增强各个领域的人类潜力。
新兴技术提供商正在基础生成式 AI 模型之上构建可扩展的工具，以更有针对性和更实用的方式增强其能力。正如云计算让所有人都能获得强大的计算能力一样，这些“认知架构”将使任何规模的企业都能利用先进的 AI，而无需高昂的前期成本。规模化生成式 AI 的创新方法为企业创造了公平的竞争环境，使中小型企业能够有效地创新和制定战略，与大型竞争对手的效率相媲美。
随着人工智能越来越多地融入工作流程，数字鸿沟必将扩大。那些学习和利用先进工具（尤其是生成模型）的人将获得显著的生产力优势，推动职业发展和企业生产力。这种转变将创造对人工智能素养和技能提升计划的不断增长的需求。虽然人工智能将自动化日常任务，推动组织变革并取代一些角色，但它也将创造管理和监督人工智能系统的新机会。对人工智能治理和人类监督的需求将加剧，要求企业在机器效率和人类专业知识之间取得平衡。”
WalkMe 战略定位副总裁 Ofir Bloch：
“生成式人工智能 2.0‘文本到行动’将推动企业实现超高生产力。迄今为止，许多企业对生成式人工智能的使用都是‘文本到文本’——输入文本提示并得到文本响应。明年，企业将通过解锁‘文本到行动’将生成式人工智能提升到一个新的水平。输入提示的用户将自动触发操作，释放人工‘处理时间’，从而让日常任务更快地完成。
这种即将到来的转变并不意味着人工智能将“抢走人们的工作”。然而，这确实意味着，劳动力能够以前所未有的方式利用人工智能输出，这一点比以往任何时候都更加重要。不愿或无法适应的企业和员工将开始落后。反过来，能够成功利用文本采取行动的组织将走上解锁超高生产力的正确轨道——实现前所未有的绩效水平。毕竟，人工智能不会抢走你的工作——但能够更好地利用人工智能的人可能会。”
Subex 企业战略副总裁兼 AI 业务负责人 Harsha Angeli：
“生成式人工智能欺诈将变得更加普遍，并在新闻中引起更大的关注——深度伪造音频和视频越来越民主化，并且有大量开源可用，因此我们将看到更多利用这种欺诈手段的账户接管欺诈。
账户接管和各种身份欺诈，包括合成身份使用技术，例如 SIM 卡交换和克隆或利用设备获取非法收益。这已成为跨地域的主要用例，并将继续如此。生成式 AI 将加速账户接管。”
SUSE 产品组合解决方案和服务副总裁 Abhinav Puri：
“生成式人工智能治理将成为新年的焦点。在过去两年中，许多组织在人工智能用例方面投入了大量资金，而世界各国政府也制定并实施了越来越严格的关于如何利用人工智能的法规。随着我们从人工智能的实验阶段转向实施阶段，组织的风险和安全管理将受到更严格的审查。
我预计，2025 年将有更多投资和并购活动专注于人工智能治理。供应商将被问及他们提供的技术如何为组织提供风险、信任和安全管理。”
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/2025-nian-de-sheng-cheng-shi-ren-gong-zhi-neng-sheng-chan
