当企业领导者努力应对实施生成式人工智能的复杂性时，DataStax 首席执行官 Chet Kapoor 提出了一个令人放心的观点：当前的挑战是技术革命的正常组成部分，2025 年将是人工智能真正改变业务运营的一年。
Kapoor 站在企业实施 AI 的最前线，因为 DataStax 提供了一个操作数据库，企业在将 AI 应用程序投入生产时可以使用该数据库。其客户包括 Priceline、CapitalOne 和 Audi。
Kapoor 将生成式 AI 的现状与网络、移动和云等先前的技术革命进行了比较。“我们以前也经历过这种情况，”他说，并指出每一波浪潮通常都以高涨的热情开始，随后随着企业遇到实施挑战而进入“幻灭的低谷”。
对于中型企业的 IT、产品和数据科学领导者来说，卡普尔的信息很明确：虽然 GenAI 的实施现在可能具有挑战性，但 2024 年奠定的基础将为 2025 年的变革性应用铺平道路。
人工智能转型之路
Kapoor 概述了企业采用 GenAI 通常会经历的三个阶段：
- 委托：公司首先寻求提高 30% 的效率或削减成本，通常通过 GitHub Copilot 或内部应用程序等工具来实现。
- 加速：重点转向提高 30% 的效率而不仅仅是效率，这意味着构建可以提高生产率的应用程序。
- 发明：这是公司开始利用人工智能技术重塑自我的地方。
“我们认为 2024 年是人工智能量产的一年，”卡普尔表示。“我接触过的客户中，没有一个今年没有实施过某个项目。”不过，他认为真正的转变将在 2025 年开始：到那时，我们将看到“真正改变我们生活方式”的应用程序，他说。
克服实施挑战
Kapoor 指出了企业成功实施人工智能需要解决的三个关键领域：
- 技术堆栈：一种新的、基于开源的架构正在出现。“到 2024 年，它必须基于开源，因为你必须有透明度，你必须有精英管理，你必须有多样性，”卡普尔强调道。
- 人员：人工智能团队的组成正在发生变化。虽然数据科学家仍然很重要，但卡普尔认为关键在于赋予开发人员权力。“你需要 3000 万名开发人员才能构建它，就像网络一样，”他说。
- 流程：治理和监管变得越来越重要。卡普尔主张比以往的技术革命更早地让监管机构参与进来，同时警告不要扼杀创新。
展望 2025 年
Kapoor 强烈提倡在 GenAI 堆栈中使用开源解决方案，并建议各公司在考虑明年加大 AI 投入时围绕这一原则进行协调。“如果问题在开源中得不到解决，那么它可能就不值得解决，”他断言，强调了透明度和社区驱动的创新对于企业 AI 项目的重要性。
DataStax 首席营销官 Jason McClelland 补充说，开发人员正在引领人工智能创新。“虽然世界上大多数人都在搞清楚什么是人工智能、它是否真实存在、它是如何工作的，”他说，“但开发人员正在构建。” McClelland 指出，人工智能的变化速度是前所未有的，技术、术语和受众理解的变化速度可能每月都会达到 20%。
McClelland 还为 AI 的成熟提供了一个乐观的时间表。他预测道：“在未来 6 到 12 到 18 个月的某个时候，AI 平台将会成熟。”这一观点与 Kapoor 的观点一致，即 2025 年将是变革之年，企业领导者只有很短的时间让他们的组织为即将到来的转变做好准备。
应对生成式人工智能的挑战
在最近由 DataStax 在纽约举办的 RAG++ 活动中，专家们讨论了生成式人工智能目前面临的挑战和潜在解决方案。大家一致认为，大型语言模型 (LLM) 的未来改进不太可能仅仅来自扩大预训练过程，而这一直是迄今为止取得进步的主要驱动力。
相反，专家强调了几种创新方法将把法学硕士提升到一个新的水平：
- 增加上下文窗口：这允许 LLM 访问与用户查询相关的更精确的数据。
- “混合专家”方法：这涉及将问题或任务发送给专门的子法学硕士 (LLM)。
- 代理 AI 和行业特定的基础模型：这些定制方法旨在提高特定领域的性能。
该领域的领导者 OpenAI 最近发布了一系列名为 GPT-01 的新模型，该模型采用了“思维链”技术。这项创新使模型能够逐步解决问题，甚至自我纠正，从而显著提高复杂问题的解决能力。OpenAI 认为这是增强 LLM 的“推理”能力的关键一步，有可能解决困扰该技术的错误和幻觉问题。
尽管一些人工智能批评者仍对这些改进持怀疑态度，但研究仍在继续证明该技术的影响。沃顿商学院专门研究人工智能的教授 Ethan Mollick 进行的一项研究表明，使用 GenAI 的专业人士的生产力提高了 20-40%。“我仍然对‘GenAI 是无用之物’的说法感到困惑，”Mollick最近在推特上写道。“采用率是历史上最快的。它很有价值。”
对于在复杂的 AI 实施环境中摸索的企业领导者来说，卡普尔传达的信息是乐观与现实的结合。今天的挑战为不久的将来的变革奠定了基础。随着我们接近 2025 年，那些投资于理解和实施 AI 的人将最有可能从中获益并在其行业中处于领先地位。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/datastax-shou-xi-zhi-xing-guan-2025-nian-jiang-shi-wo-men
