人工智能寒冬:炒作、失望和复苏的循环

人工智能寒冬:炒作、失望和复苏的循环

术语“人工智能寒冬”指的是人工智能研发资金削减的一段时期,通常是由于过度炒作的预期未能实现所致。

从 OpenAI 的 GPT-4o 到谷歌的 AI 概览,最近的生成式 AI 系统未能兑现投资者的承诺,这种模式在今天看来太熟悉了。

Search Engine Land 报道称,人工智能寒冬历来都是伴随着兴奋与失望的循环。第一次寒冬发生在 20 世纪 70 年代,当时旨在实现机器翻译和语音识别的雄心勃勃的项目成果不佳。由于计算能力不足,对计算机在该领域能取得的成就的期望不切实际,资金被冻结。

20 世纪 80 年代的专家系统前景光明,但第二次人工智能寒冬到来时,这些系统无法处理意外输入。LISP 机器的衰落和日本第五代计算机项目的失败是导致人工智能发展放缓的其他因素。许多研究人员与人工智能保持距离,选择将他们的工作称为信息学或机器学习,以避免负面污名。

人工智能在寒冬中的韧性

人工智能在 20 世纪 90 年代取得了长足进步,尽管进展缓慢,而且大多不切实际。尽管 IBM Watson 理应彻底改变人类治疗疾病的方式,但它在现实世界的医疗实践中的应用却处处遇到挑战。人工智能机器无法解读医生的笔记,也无法满足当地民众的需求。换句话说,人工智能暴露在需要谨慎对待的微妙情况下。

21 世纪初,随着机器学习和大数据的进步,人工智能研究和资金再次激增。然而,人工智能的声誉因过去的失败而受损,导致许多人重新包装人工智能技术。区块链、自动驾驶汽车和语音命令设备等术语引起了投资者的兴趣,但当它们未能满足过高的预期时,大多数投资者的兴趣就消失了。

过去人工智能寒冬的教训

每一次人工智能寒冬都会出现一个熟悉的序列:期望导致炒作,随后是技术和财务方面的失望。人工智能研究人员退出该领域,并致力于更专注的项目。

然而,这些项目并不支持长期研究的发展,而更注重短期努力,让每个人都重新考虑人工智能的潜力。这不仅对技术产生了不良影响,而且还影响了劳动力,他们的人才最终认为这项技术不可持续。一些改变生活的项目也被放弃了。

然而,这些时期也给我们提供了宝贵的教训。它们提醒我们要对人工智能的能力保持现实态度,专注于基础研究,并与投资者和公众保持透明的沟通。

我们是否正在走向又一个人工智能寒冬?

在经历了爆炸式增长的 2023 年之后,人工智能的发展速度似乎有所放缓;生成式人工智能的突破越来越少。投资者电话会议中对人工智能的提及越来越少,企业难以实现 ChatGPT 等工具最初承诺的生产力提升。

由于存在幻觉和缺乏真正的理解等困难,生成式人工智能模型的使用受到限制。此外,在讨论现实世界的应用时,人工智能生成内容的传播以及与数据使用有关的众多问题方面也存在可能阻碍进展的问题。

然而,避免人工智能寒冬的全面到来是有可能的。开源模型正在迅速赶上封闭式替代方案,各家公司正转向在各个行业实施不同的应用程序。资金投资也没有停止,尤其是 Perplexity 的情况,尽管人们对该公司的说法普遍持怀疑态度,但该公司可能已经在搜索领域找到了一个利基市场。

人工智能的未来及其对企业的影响

很难确切地说出人工智能未来会发生什么。一方面,进步可能会继续,更好的人工智能系统将会被开发出来,搜索营销行业的生产率也会提高。另一方面,如果这项技术无法解决当前的问题——包括人工智能存在的道德问题、所用数据的安全性以及系统的准确性——对人工智能信心的下降可能会导致投资减少,从而导致行业进一步放缓。

无论如何,企业都需要真实性、信任度和战略方法来采用人工智能。搜索营销人员和人工智能专业人士必须消息灵通,了解人工智能工具的局限性。他们应该负责任地使用这些工具,并谨慎地进行试验,以寻求提高生产力,同时避免过度依赖新兴技术的陷阱。

原创文章,作者:点点,如若转载,请注明出处:https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-han-dong-chao-zuo-shi-wang-he-fu-su-de

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