Skip to content
AI已经大显身手，并且将事情提升到了一个新的层次。它现在也在惠及线上业务领域。借助AI启动电子商务业务可以处理公司的行动，改善客户体验，并通过新方法发展业务。为公司提供合适的AI工具，相关商人可以系统化流程，基于数据做出决策，从而使公司的效率更高。
这篇文章展示了一份详细指南，如何有效利用AI启动业务。这将对那些寻求进入AI领域的金融科技初创公司大有帮助。我们将在本文中讨论的主要内容是合适的AI工具和基于AI的解决方案。
1. 了解AI在线上业务中的角色
AI在集成最新技术到用户在不同地点访问到的数据中处于领先地位。另一方面，AI通过以下方式改变您的业务运营：
自动化： 使用AI应用程序能够自动化常规流程，例如处理客户查询、记录库存以及在后台运行电子邮件营销活动，使管理者可以腾出一些时间专注于行政管理和更加积极地参与到他们的组织中。
数据分析： AI算法 可以轻松检查大型数据集并为客户行为、营销趋势和业务效率做出有价值的预测。因此，公司应采用这种以数据为驱动的方法，以确保做出明智的决策和战略业务规划。
个性化： AI可以通过提供量身定制的推荐、有效的营销活动以及个性化的材料来给予客户特别的关注。当然，个性化的程度可以很高，因为它旨在满足客户需求。
预测分析： 具有预测能力的AI技术可以根据过去的信息预测未来的前景和客户的动向。因此，公司可以提前获得市场变化的信息，降低风险，并发现新的市场机会。
效率： AI驱动的运营可以无错误且高效地处理各种业务流程，如供应链管理和财务规划，直接影响运营成本。
2. 商业必备的AI工具
要使用AI启动线上业务，选择合适的AI工具至关重要。以下是一些必备工具和平台的概述，帮助您入门：
聊天机器人： 由AI驱动的聊天机器人可以处理客户的查询，提供支持，通过网站或社交媒体平台与用户沟通。
客户关系管理（CRM）系统： 增强了AI的CRM系统，例如由Salesforce Einstein和HubSpot开发的系统，具有预测潜在客户评分、自动化邮件回复和个性化客户洞见等功能。
营销自动化平台： AI技术 在Marketo和Mailchimp平台中被用来自动化营销活动、细分受众以及优化适合用户兴趣和偏好的内容投递。
数据分析工具： 具有AI功能的工具，如Google Analytics和Tableau，通过数据分析用户，是公司获取观众详细数据的必要工具。
3. 使用AI启动线上业务的步骤
使用AI启动线上业务涉及几个关键步骤。以下是一个分步指南，帮助您入门：
选择特定市场： 第一步是决定您要追求市场的哪一部分以及您想解决哪些问题。为了接触目标客户，应进行市场调研，评估问题成因。
绘制路线图： 制定详细的商业计划，涵盖您的愿景、客户群、回报路径和推广策略等方面。还应包括您的AI系统适应到您的会计流程的部分。
选择合适的AI工具： 根据您的业务需求选择最能支持您的运营的AI工具。考虑功能、可扩展性和集成能力等因素。
建立您的线上品牌： 创建一个高度可访问且用户友好的网站，并在上面放置您的线上商店或服务平台。引入使用 AI工具 以增强用户体验。
在营销中使用AI： 人工智能可以用于营销自动化，这意味着它可以自动化营销任务，收集和分析客户数据，并促进业务运营。当您检测到趋势时，请密切关注，并根据AI分析进行实时调整。
启动和营销业务： 设置好一切后，启动您的业务并开展推广活动。使用基于AI的营销工具与目标受众互动，并更高效地监控活动的成功。
4. 使用AI的商业优势与挑战
涉及AI的业务有很多优势，但也存在某些挑战。了解这些可以使您做出明智的决定并克服可能的困难。
优势：
提高效率： 使用AI工具的潜在好处包括降低成本，减少人工工作，从而提高效率。
数据驱动的洞察： AI帮助决策，因为它掌握了客户和其他市场趋势的详细信息。
可扩展性： AI解决方案 的主要优势之一是，当操作增加并且功能变得更加复杂时，系统不会迅速饱和。
改善客户体验： 在提供服务时，AI使客户关系更有效，特别是在交付和时间方面。
挑战：
实施成本： AI技术的成本较高。对小型企业来说，可能会非常昂贵。但在长期内，所获得的优势通常会抵消投资。
复杂性： AI工具易于安装但需要专业管理和指导才能正确使用。因此，企业可能需要在员工培训上花费更多或招聘专业人员。
数据隐私： 使用AI工具处理客户数据也带来某种形式的隐私和安全问题。确保数据处理以及数据经理符合 数据保护法规，并确保已采取良好的安全措施。
伦理考虑： AI系统及其应用不应存在伦理问题或偏见，因此应实施恰当的规划和执行。建立公平和透明的AI流程是关键。
5. AI驱动的商业未来展望
未来AI驱动的商业前景非常乐观，这通过持续的技术进步以及全球范围内的采用率上升可以看出。主要趋势包括：
AI在各个行业的集成： AI将继续渗透到不同的行业，包括医疗、金融、教育和物流，创造新的创新和增长机会。
增强的AI能力： 随着AI的不断增强，将获得更好和更先进的业务解决方案和问题解决方法。
对AI伦理的关注增加： 随着AI越来越多地集成到社会中，透明性、公平性和问责制等伦理问题将成为未来的重点。
AI初创企业的增长： 前景光明的AI相关业务和初创企业将迫使和激发新AI应用和服务的创造力。
合作与伙伴关系： 公司、学术界和技术供应商之间的密切合作将支持新AI解决方案和行业的发展。
结论
使用AI启动的线上业务为那些愿意将先进信息引入其业务的企业家提供了惊人的机会。了解AI并将其用于业务启动，选择适合的AI工具，并与 AI策略 对齐，将是您从创业走向成长和创新的路径。虽然公司将面临挑战，但将AI融入公司运营的优势也非常显著。让企业家们能够展望一个由AI塑造的业务的光明未来，并使他们成为数字营销的主力军。
常见问题
1. 使用AI启动线上业务的主要好处是什么？
主要好处包括提高效率、数据驱动的洞察、可扩展性和改善的客户体验。
2. 哪些AI工具是启动线上业务所必需的？
必备的AI工具包括聊天机器人、CRM系统、营销自动化平台、数据分析工具和电子商务平台。
3. AI如何在线上业务中提升客户体验？
AI可以通过个性化推荐、自动化支持和定向营销活动提升客户体验。
4. 业务在实施AI时可能面临哪些挑战？
挑战包括实施成本、复杂性、数据隐私问题和伦理考虑。
5. 哪些趋势正在塑造AI驱动的业务未来？
主要趋势包括AI在各个行业的集成、增强的AI能力、对AI伦理的关注增加、AI初创企业的增长以及行业中的合作。
Anthropic 诉讼：一宗新的法律案件出现了，可能对 AI 开发，尤其是在版权法和伦理标准方面，产生重大影响。
Anthropic 诉讼的核心指控是什么？
Anthropic 诉讼的核心指控集中在版权侵权和未经授权使用盗版材料的主张上。原告，作家 Andrea Bartz、Charles Graeber 和 Kirk Wallace Johnson 声称，Anthropic 在未经授权或未给予补偿的情况下，使用了他们的版权作品来训练其 AI 模型 Claude。具体来说，诉讼声称，Anthropic 使用了一个名为 The Pile 的开源数据集中的盗版书籍训练了 Claude 这样的大型语言模型（LLMs），使其能够生成与原作品非常相似的长篇内容。
诉讼进一步认为，Anthropic 的行为通过促进 AI 生成内容的创建，使原告的收入减少，这些内容与他们的原始书籍竞争或稀释了市场。原告认为，Anthropic 的 Claude 模型的成功和利润是建立在大规模版权侵权的基础上的，而对原始内容创作者没有任何补偿。这些指控触及了关于 AI 技术应如何互动并尊重现有知识产权法的持续辩论的核心。
Anthropic 是一家知名的 AI 公司，由前 OpenAI 员工创立，自诩为 AI 行业的道德楷模（图片来源）
Anthropic 诉讼中涉及的主要当事人是谁？
Anthropic 诉讼中涉及的主要当事人包括原告——作家 Andrea Bartz、Charles Graeber 和 Kirk Wallace Johnson——以及被告 Anthropic 人工智能公司，这家公司因其 Claude 聊天机器人模型闻名。Andrea Bartz 是一位著名的心理惊悚小说作家，Charles Graeber 是一位获奖记者和作家，Kirk Wallace Johnson 因其调查性非虚构作品而闻名。这些作家声称他们的版权作品被 Anthropic 非法用于训练其 AI 模型，因此提起了集体诉讼。
另一方面，Anthropic 是一家由前 OpenAI 员工创立的知名 AI 公司，自诩为 AI 行业的道德楷模。该公司最近获得了亚马逊的巨额支持，宣传其 Claude 模型是基于安全和责任的原则开发的。诉讼质疑这一形象，质疑 Anthropic 在版权和知识产权方面的做法。此外，此案是在涉及其他 AI 公司的更广泛法律行动背景下进行的，例如 OpenAI，也面临类似的指控。这起诉讼加剧了 AI 开发者在使用版权材料方面面临的法律审查。
使用生成 AI 时的一些伦理考量是什么
Anthropic 诉讼揭示了当前影响 AI 的版权法的哪些内容？
Anthropic 诉讼凸显了现行版权法在与 AI 开发相关时所面临的重大挑战和不确定性。诉讼的核心问题是，未经权利持有人明确许可使用版权材料来训练 AI 模型是否构成版权侵权。原告主张，Anthropic 在训练其 Claude 聊天机器人模型时使用他们的书籍是未经授权的，并使他们失去了潜在的收入。这种情况突显了围绕大型语言模型（LLMs）应如何使用现有内容进行训练的更广泛的法律和伦理争议。
现行版权法，包括“合理使用”原则，提供了一些指导，但它们并不足以应对 AI 技术带来的复杂性。合理使用允许在某些条件下未经许可重新利用版权材料，例如评论、批评或教育目的。然而，将合理使用原则应用于 AI 训练数据集仍是一个灰色地带，因为尚不清楚可以使用多少版权材料以及在什么情况下被视为转换或合理。
针对 Anthropic 的诉讼可能会树立一个先例，可能加强或挑战现行对版权法的解释，促使立法者重新审视和完善这些法律，以更好地解决 AI 带来的独特挑战。
Anthropic 诉讼的结果可能对 AI 开发的未来产生重大影响（图片来源）
Anthropic 诉讼的结果可能如何影响未来的 AI 开发？
Anthropic 诉讼的结果可能对 AI 开发的未来产生重大影响，特别是在 AI 公司如何处理训练模型时使用版权材料的问题。如果法院裁定原告胜诉，这可能会树立一个先例，要求 AI 开发者在使用训练数据集中的版权内容之前获得明确许可或许可证。这可能会增加 AI 公司的成本和后勤挑战，因为他们需要解决复杂的许可协议，并可能补偿众多内容创作者。
这样的裁决还可能鼓励开发新的、符合法律的数据集，专门用于 AI 训练，不包含版权材料，或者实施更先进的技术来匿名化或抽象数据，以避免版权侵权。另一方面，如果诉讼被驳回或判决对 Anthropic 有利，这可能会加强目前假定合理使用的大规模数据集的做法，并可能鼓励其他 AI 开发者继续类似的方法。
除了法律影响外，这个案例还可能影响公众对 AI 公司的看法及其对伦理实践的承诺。对于 Anthropic 的负面结果可能会损害其作为行业道德楷模的声誉，而积极的结果则可能增强其地位，并为负责的 AI 开发设立标准。最终，该案例可能在创新 AI 与保护知识产权之间的平衡中发挥关键作用。
我从（AI咨询）客户那里收到的最常见请求是“ 给我做一个定制的聊天机器人”。虽然这是解决某些问题的好方法，但远非万能药。在本文中，我分享了三种企业可以在销售背景下使用AI产生价值的替代方法。这些方法涵盖生成式AI、深度学习和机器学习。
图片来自Canva。
大型语言模型（LLM）已经占领了商业领域，现在每家公司都在尝试使用生成式AI。虽然像ChatGPT这样的工具显然很强大，但目前还不清楚企业如何可靠地使用这种技术来 产生价值。
对于我服务的许多企业客户来说，“ 使用AI”意味着构建聊天机器人、助手、AI代理或AI助手。然而，随着对这些解决方案的初步兴奋逐渐消退，组织开始意识到围绕LLM构建系统的主要挑战。
一个核心挑战是，LLM本质上是不可预测的（甚至比传统的学习系统更甚）。因此， 让它们可预测地解决特定问题并不容易。
例如，解决幻觉问题的一种方法是让“评审” LLM审查系统响应的准确性和适当性。然而，增加LLM的数量会导致系统的成本、复杂性和不确定性增加。
这并不是说生成式AI（及其朋友）不值得追求。AI已经让无数公司变得非常富有，我不认为这种情况会很快停止。
关键点在于，通过解决问题而不是仅仅使用AI来产生价值。AI的潜力在于企业 找出 正确 的问题来解决，例如Netflix的推荐系统、UPS的配送路线优化、沃尔玛的库存管理等。
虽然“解决正确的问题”容易说，但并不容易做到。为了帮助解决这个问题，在这里我分享了3种企业都关心的——销售——的AI应用案例。我的希望是激发你的想象力，并通过具体示例展示如何实施它们。
三个案例是：
特征工程（Feature Engineering） —— 从文本中提取特征
结构化非结构化数据 —— 使文本分析准备好
线索评分 —— 确定你的最佳机会
3个AI应用案例。图片由作者提供。
特征工程 包括 创建可用于训练机器学习模型 或进行某些分析的变量。例如，给定一组领英资料，提取当前职位、工作年限和行业等信息，然后以数字形式表示它们。
从简历文本中提取工作年限和行业。图片由作者提供。
传统上，这有两种方法。1）手动创建特征，或2）从第三方购买特征（例如FICO的信用评分，D\&B的公司收入）。然而， LLM创造了第三种方法 来完成此事。
示例：从简历中提取特征
假设你正在为一款SaaS产品进行线索资格审查。该软件帮助中型企业防止网络安全威胁。目标客户是决定哪些供应商适合其公司的IT领导者。
你有一堆从各种来源收集来的10万份专业档案和简历，这些档案基于“IT”、“网络安全”、“领导者”、“VP”等标签。然而，问题是这些线索质量不高，往往包括非IT领导者、初级IT专业人员和其他不符合客户资料的人。
为了确保销售工作集中在正确的客户上， 目标是过滤掉低质量线索，只包括IT领导者。以下是解决这个问题的一些方法。
想法1：手动审查所有10万条线索。 问题：对于一个人或一个小型销售团队来说是不切实际的。
想法2：编写基于规则的逻辑来过滤简历。 问题：简历的格式多种多样，逻辑表现不佳。
想法3：向数据供应商购买此信息。 问题：这将显著增加客户获取成本（每条线索约0.10美元）。
鉴于上述想法的问题，让我们考虑如何用大型语言模型解决这个问题。一个简单的策略是编写一个提示，指示LLM从简历中提取所需信息。下面是一个示例。
``
分析从简历中提取的以下文本，确定该人是否在IT行业工作。如果此人不在IT行业工作，返回 0 ，如果在则返回 1`。并提供一个简短的解释你的结论。
简历文本：
{简历文本}“`这个解决方案完美融合了上述三种想法。它（1）审查每条线索以查找特定信息，（2）由计算机程序自动化，（3）且成本较低（每条线索约0.001美元）。
**额外奖励** : 对于那些有兴趣实现类似功能的人，我在这里分享了一个示例Python脚本 链接 该脚本使用OpenAI API从领英资料中提取工作年限。
来自电子邮件、支持票证、客户评论、社交媒体资料和通话记录的数据都是 非结构化数据 的例子。这仅仅意味着它不像Excel电子表格或.csv文件那样 按行和列组织。
结构化数据与非结构化数据。图片由作者提供。
非结构化数据的问题在于它不适合分析，使得获取洞察变得困难。这与 结构化数据 形成对比（即 按行和列组织的数字）。将非结构化数据转换为结构化格式是自然语言处理（NLP）和深度学习最新进展可以帮助解决的另一个领域。
示例：将简历转换为（有意义的）数字
考虑与前一个例子相同的商业案例。假设我们成功地从10万条线索中挑出了1万名IT领导者。尽管你的销售人员可以开始拨打电话和撰写电子邮件，你首先希望看看是否可以 提炼列表 以优先考虑与过去客户相似的线索。
一种方法是定义附加特征，这些特征提供理想客户资料的更多细节（如行业、合规要求、技术栈、地理位置），可以类似于案例1提取。然而， 识别这些指标可能具有挑战性，开发附加的自动化过程也要付出成本。
另一种方法是使用所谓的 文本嵌入。文本嵌入只是 一段文本的数字表示，具有语义意义。可以将其看作是将简历转换为一组数字。
将文本转换为文本嵌入。图片由作者提供。
文本嵌入的价值在于它们将非结构化文本转换为结构化的数字表格，这对传统的分析和计算方法更友好。例如，在这种情况下，可以使用文本嵌入 数学上评估哪些线索与过去的客户最相似，哪些线索最不同。
最后一个案例是 线索评分，即 根据关键预测指标（如职位、公司收入、客户行为等）评估线索质量。虽然这并不是新的概念，但最近AI的进展提高了解析非结构化数据的能力，可以将其馈送到线索评分模型中。
示例：基于质量评分线索
为了总结我们的业务案例，让我们讨论如何 使用文本嵌入来优先考虑潜在客户。假设我们有一个包含1000个过去线索的列表，其中500个购买了产品，500个没有。对于每条线索，我们都有一个包含关键信息的档案，例如职位、工作经验、当前公司、行业和关键技能。
这些线索可以用来训练一个预测模型，该模型根据客户资料估算其购买产品的概率。虽然开发这种模型有许多细微差别，但基本思路是 我们可以使用这个模型的预测来为每条线索定义等级（例如，A、B、C、D），从而可以用来分类和优先处理1万条新线索。
**额外奖励**：对于那些更技术的读者，希望实现这些方法，我在这段视频中展示了应用于实际销售数据的三个例子。另外，示例代码在GitHub上可免费获取。
AI对企业有着巨大的潜力。然而，实现这种潜力需要找到 合适 的问题来解决。
随着像ChatGPT这样的工具的普及，解决方案的想法很容易局限于AI助手范式。为了帮助拓展可能的空间，我分享了3个实用的AI应用案例，采用了替代的方法。
量子计算在变革某些算法和应用方面显示出巨大潜力，并有望与传统的高性能计算（HPC）环境合作。此外，噪声中等规模量子（NISQ）设备已成为强大的计算平台，但它们面临有限的量子比特相干时间和高错误率等挑战。由于量子算法的复杂性，错误更正显得尤为关键，进一步增加了复杂性。在开发、测试和调试量子算法时，量子模拟器在提供一个受控的、无错误的环境中发挥了重要作用。在物理资源有限时，它还增强了可用性。
现有的工作包括各种将量子计算集成到高性能计算（HPC）环境中的方法。这种集成技术利用了量子算法的力量，同时保持了传统计算的可靠性和多功能性。这些方法分为两大类：松散集成和紧密集成。松散集成使量子和经典系统之间的耦合更加灵活，而紧密集成则将量子处理单元（QPU）直接集成到HPC节点中，类似于将图形处理单元（GPU）集成到HPC计算节点。此种结合允许经典系统处理传统任务，而量子处理器解决它们最擅长的特定问题。然而，管理资源和优化性能对这些混合系统提出了挑战。
美国田纳西州橡树岭国家实验室的研究人员提出了一个量子框架（QFw），重点关注量子计算与HPC环境的松散集成。该方法将量子计算机视为更大HPC系统中的独立组件，并专注于本地集成。在这种情况下，量子机器通过高带宽互连和分布式文件系统与HPC中心连接，并与经典HPC系统连接。该框架为混合应用提供了统一的解决方案，最大限度地利用高性能计算进行量子模拟，并简化向实际量子硬件的过渡。它还在Frontier超级计算机上提供了一个灵活的基础设施，支持各种量子电路构建工具和模拟器。
所提议的QFw旨在使研究人员能够充分利用高性能计算资源进行量子计算，同时允许在模拟后端和实际量子硬件之间无缝切换。通过QFw，应用程序可以分别为经典和量子任务分配高性能计算资源，并使用他们喜欢的任何电路组合软件。该框架提供了一个后端，将本地量子电路结构转换为QASM 2.0，一种常见的量子任务格式。量子任务管理（QTM）层应用特定的工作流，如电路切割和结果聚合。量子平台管理（QPM）处理与平台的通信，通过特定的平台操作执行量子任务。
QFw使用不同的前端（如Qiskit和PennyLane）和后端（如TNQVM和NWQ-Sim）进行评估。SupermarQ基准用于生成一个20量子比特的GHZ电路，并测量性能。评估QFw的结果表明，其在同时运行多个模拟的效率很高，8次模拟完成只需66.97秒，而单次模拟需52.47秒。这突显出同时模拟独立电路时节省时间的潜力和智能资源管理的好处。此外，PennyLane应用程序成功集成，展示了QFw在结合不同前端和后端方面的灵活性。
最后，美国田纳西州橡树岭国家实验室的研究人员介绍了一种量子框架（QFw），使研究人员能够在Frontier超级计算机上毫无技术障碍地推进量子研究。它允许用户将任何前端电路构建软件与任何后端模拟包结合使用，使研究人员更容易专注于他们的任务。QFw使高性能计算系统上的模拟超越正常限制，并轻松过渡到物理量子硬件。其多功能性允许集成不同的量子平台，而无需更改基础设施或应用程序。而且，QFw的插件架构提供了一个通用API，便于新平台的轻松集成。
文本到SQL的转换是自然语言处理（NLP）的一个重要环节，它使用户可以使用日常语言而不是技术性的SQL命令来查询数据库。这一过程非常重要，因为它允许个人无缝地与复杂的数据库交互，不论他们的技术能力如何。挑战在于自然语言查询和SQL的结构化语言之间的差异，尤其是在数据库模式变得更加复杂、查询变得日益复杂之时。因此，开发高效且准确的文本转SQL模型对于增强各种应用中的数据可访问性和可用性至关重要。
将自然语言翻译成SQL的难度来源于多个因素，包括数据库模式的复杂性和用户查询的多面性。许多现有方法难以应对这些挑战，导致这些模型的性能与人类之间存在显著差距，尤其是在像BIRD这样要求严格的数据集上。例如，BIRD数据集因为其大规模数据库和需要外部知识的复杂查询，带来了重大挑战。性能差距表明我们需要更高级的方法来有效处理自然语言和复杂数据库交互中的细微差异。
迄今为止，已有方法用于解决文本到SQL的问题。上下文学习（ICL）和监督学习是最常见的方法。这些方法虽然在一定程度上成功，但通常需要从语言模型中进行广泛的微调和大规模取样。然而，这些技术存在局限性。它们在面对复杂的数据库模式时往往难以应对，从而导致生成SQL过程中的不准确性。例如，虽然MAC-SQL方法是一项重要进展，但使用GPT-4在BIRD数据集上仅实现了57.56%的基线准确率，这远未达到实际应用所需的理想性能水平。
来自华南理工大学和清华大学的研究团队引入了 MAG-SQL，这是一种增强文本到SQL过程的新型多智能体生成方法。该创新方法结合了多个智能体协同工作以提高SQL生成的准确性。MAG-SQL框架包括软模式链接器、目标条件分解器、子SQL生成器和子SQL精炼器，每一个都在从自然语言输入生成SQL查询的过程中起着关键作用。通过引入软模式链接和迭代子SQL精炼，研究人员创建了一种显著优于以往方法的方法。
软模式链接器组件旨在过滤数据库模式，只选择最相关的列用于SQL生成。这一过程对于减少无关信息并提高生成SQL命令的准确性尤为关键。目标条件分解器将复杂查询分解成更易于管理的子查询，然后由子SQL生成器迭代处理。这一生成器基于前一个子查询创建SQL子查询，确保SQL命令逐步精炼。最后，子SQL精炼器修改生成SQL查询中的任何错误，进一步提高整体过程的准确性。
MAG-SQL在BIRD数据集上的表现突显了其有效性。使用GPT-4进行测试时，MAG-SQL实现了61.08%的执行准确率，相较于普通GPT-4的46.35%基线准确率有显著提高。此外，甚至在使用GPT-3.5时，MAG-SQL也以57.62%的准确率超越了MAC-SQL方法，展示了其鲁棒性和多智能体生成方法的显著潜力。MAG-SQL在另一个复杂基准Spider数据集上的表现显示出比GPT-4的零样本基线提高了11.9%，证明其在不同数据集上具有普适性和有效性。
总之，MAG-SQL解决了将自然语言翻译成SQL命令的关键挑战。通过使用多智能体框架并且注重迭代精炼，MAG-SQL提供了一种更准确和可靠的生成SQL查询的方法，特别是在大规模数据库和复杂查询的应用场景中。这一研究团队的方法不仅提高了在像BIRD和Spider这样具有挑战性的基准上的表现，还展示了多智能体系统在增强大型语言模型能力方面的潜力。
查看 论文。 研究的所有功劳归于该项目的研究人员。同时， 关注我们，并加入我们的 Telegram频道 和LinkedIn群组。 如果您喜欢我们的工作，您将会喜欢我们的 通讯。
别忘了加入我们的 48k+ ML SubReddit
在此查看即将举办的AI网络研讨会
这篇关于MAG-SQL的文章MAG-SQL：一种多智能体生成方法，使用GPT-4在BIRD数据集上实现61%的准确率以增强文本到SQL查询的优化最初发布在MarkTechPost。
随着人工智能的不断发展，其应用变得越来越复杂，特别是在图像生成领域。AI图像生成器彻底改变了我们创建和操控视觉内容的方式，为艺术家、设计师和企业提供了强大的工具。在2024年，AI图像生成器市场比以往任何时候都更具竞争力，提供了各种满足不同需求和专业水平的工具。本文探讨了2024年十大最佳AI图像生成工具，研究了它们的功能、能力和理想的用例。
1. DALL-E 3
DALL-E 3是由OpenAI开发的，是2024年最先进的AI图像生成器之一。在其前作的成功基础上，DALL-E 3在从文本描述生成详细而复杂的图像方面提供了提升的能力。该工具允许用户创建高分辨率图像，能够以惊人的准确性描绘出奇幻场景、现实物体和抽象概念。
DALL-E 3的一大特点是在一幅图像中保持多个元素的一致性，确保即便是复杂场景也能统一展示。这使得它成为艺术家和设计师创建独特、高质量视觉内容的理想工具，适用于从数字艺术到营销材料的各种应用。
2. MidJourney
MidJourney是AI图像生成领域的另一顶尖竞争者，以其用户友好的界面和强大的生成能力而著称。MidJourney擅长创建超现实的图像，使其在广告、娱乐和虚拟现实等行业中特别受欢迎。
在2024年，MidJourney引入了几项新功能，包括增强的纹理映射和光照控制，使用户能够更大程度地微调图像的美学。该工具生成几乎无法辨识为照片的图像的能力，使其成为需要高细节和现实感视觉内容的专业人士的首选。
3. Stable Diffusion XL
Stable Diffusion XL是一个开源的AI图像生成器，以其多功能性和易用性获得了广泛的欢迎。与一些竞争对手不同，Stable Diffusion XL高度可定制，允许用户调整参数以满足特定需求。
这种灵活性使Stable Diffusion XL特别吸引开发者和技术娴熟的用户，他们希望在图像生成过程中拥有更多控制权。此外，这是由开源社区不断增强的，因此Stable Diffusion XL一直保持在最前沿，确保它始终处于AI图像生成技术的前沿。
4. Runway ML
Runway ML作为AI驱动的创意工具平台，在图像生成能力方面树立了领先地位。在2024年，Runway ML的图像生成器升级后包括更广泛的风格和定制选项，成为数字艺术家和内容创作者的最爱。
该平台的直观界面和与其他创意软件的无缝集成，使用户能够轻松地将AI生成的图像集成到工作流程中。无论是创建艺术、设计图形还是开发社交媒体内容，Runway ML都提供了多功能的工具集，可以帮助实现您的创意。
5. Artbreeder
Artbreeder是一款独特的AI图像生成器，允许用户通过协作创作过程混合和进化图像。在2024年，Artbreeder继续扩展其图像风格和定制选项库，使其成为生成从肖像到风景的强大工具。
Artbreeder的独特之处在于其社区驱动的内容创作。用户可以采用现有图像进行修改，然后与社区分享他们的创作，其他人可以进一步发展这些图像。这种协作方法使Artbreeder成为喜欢在社交背景中实验AI生成艺术的艺术家和创作者的迷人工具。
6. DeepArt
DeepArt利用神经网络的力量，将照片转化为名画风格的艺术作品。在2024年，DeepArt优化了其算法，生成更准确和美观的结果，使其成为生成AI驱动艺术作品的最佳工具之一。
用户可以上传自己的照片或从现有图像中选择，然后应用各种艺术风格来创建独特的艺术品。DeepArt在喜欢探索其图像在梵高、毕加索或其他大师风格下会如何呈现的摄影师和艺术家中尤其受欢迎。
7. Jasper Art
Jasper Art是一个AI图像生成器，是更大的Jasper AI套件的一部分，以其内容创作能力而闻名。在2024年，Jasper Art因其能够快速生成适用于博客、社交媒体帖子和其他数字内容的高质量图像而受到关注。
Jasper Art的优点在于其速度和简洁性。用户可以输入简短的描述，工具即可在几秒钟内生成相关图像。这使其成为营销人员、内容创作者以及任何需要在紧迫期限内生成视觉内容的人的理想选择。
8. NightCafe Creator
NightCafe Creator是一个AI图像生成器，其重点是创建梦幻般的超现实图像，从而在市场上开创了自己的独特领域。在2024年，NightCafe Creator继续以其生成高艺术质量的超现实作品的能力打动用户。
该平台提供各种风格和设置，允许用户创建从抽象到奇幻的图像。NightCafe Creator特别适合那些希望探索AI生成艺术边界并创建真正独特视觉效果的艺术家和创意人士。
9. BigGAN
BigGAN是一个基于生成对抗网络(GANs)的AI图像生成器，以其生成高分辨率、逼真图像的能力而闻名。在2024年，BigGAN仍然是需要为各种应用生成逼真图像的研究人员和开发人员的领先工具。
BigGAN的一个关键特点是其生成高度多样化图像的能力，使其适用于需要广泛视觉效果的任务。这使得BigGAN成为计算机视觉、人工智能研究甚至视频游戏开发等领域项目的宝贵工具。
10. Deep Dream Generator
Deep Dream Generator是最早的AI图像生成工具之一，最初由Google开发。在2024年，它继续成为那些受到其独特风格吸引的艺术家和爱好者的热门选择，通常会生成拥有丰富图案和纹理的图像。
Deep Dream Generator允许用户创建高度风格化和超现实的图像，这使得其在那些喜欢推动AI生成艺术边界的创作者中备受欢迎。该工具独特的美学风格激发了从数字艺术到音乐视频的广泛创意项目。
2024年AI图像生成领域景观多样而充满活力，各种工具能满足不同水平的专业需求和创意需求。无论您是专业艺术家、内容创作者还是开发人员，都有一款AI图像生成器可以帮助您实现您的愿景。从DALL-E 3和MidJourney的高级功能到Artbreeder的社区驱动方法和NightCafe Creator的超现实美学，最佳AI图像生成器提供了广泛的创意表达可能性。随着这些技术的不断进步，我们可以期待AI驱动图像生成领域出现更多令人兴奋的发展。
人工智能霸主地位的竞赛迎来了一个新竞争者：中东。在这场技术革命的前沿站着亚历山大·范德希，这位全球金融领袖的见解正在帮助塑造该地区的AI格局。
全球主权人工智能基金（GSAI）是一项由海湾合作委员会国家主导的开创性倡议，吸引了全球投资者和科技爱好者的关注。作为该基金的坚定倡导者，范德希在其策略中看到了巨大的潜力。他解释道：“GSAI对中东乃至全球来说是一个关键时刻。这不仅是关于资金，而是关于创建一个全球生态系统，在其中，下一代ChatGPT可能会从迪拜、利雅得或世界任何地方涌现。”
GSAI代表了主权财富基金在技术发展方式上的一个范式转变。传统上这些基金以保守投资闻名，但现在它们正利用其财力在AI革命中领先。该基金的战略包括促进主要主权财富基金的合作投资，以建立具有全球影响力的世界级AI公司。
“我们的目标，”范德希说道，“是建立与全球AI领导者相媲美的运营公司，同时确保在海湾地区有重要的存在。”这种方法不仅旨在吸引全球顶尖人才，还在于培养中东地区强大的AI生态系统。
范德希在金融和技术方面的专长为GSAI的潜在影响提供了宝贵的视角。他代表全球投资者投资前沿AI公司的经验，包括像埃隆·马斯克的xAI这样的企业，展示了主权财富在全球科技舞台上的日益影响力。
这种转变的影响深远。正如范德希指出的那样，“通过发展一个与海湾地区有强大联系的全球AI产业，我们可以多元化经济，创造全球范围内的高技能工作岗位，并将中东定位为全球科技中心网络中的关键角色。”这一步骤可能会改变全球技术力量的平衡，使中东成为AI研究和发展的前沿。
然而，这条道路并非没有挑战。要发展一个繁荣的AI生态系统，不仅仅需要资金；还需要一个支持性的监管环境、教育基础设施和创新文化。范德希强调了满足这些需求对像GSAI这样的项目取得成功的重要性。
“不仅仅是建立公司，更是培养全球范围内的AI研究人员、开发者和企业家的一代，”范德希说道。他主张采取整体性方法，包括与大学、编程训练营和国际科技公司的合作，以创建一个横跨大陆的强大人才供应链。
GSAI计划还旨在通过AI解决全球挑战，特别关注中东和其他新兴市场相关的问题。从阿拉伯语自然语言处理到管理沙漠环境和可持续城市发展的AI解决方案，潜在的应用范围广泛多样。
随着GSAI的势头不断增强，它正在吸引全球科技领袖和投资者的关注。范德希对该基金愿景，即建立一个全球连接的AI创新网络，并在其中有强大中东参与的热情溢于言表。他预测，“在十年内，我们可能会看到通过GSAI开发的AI解决方案在全球范围内被采用，并有来自中东的人才和资源的重大贡献。”
这一雄心勃勃的项目的成功不仅可以重新定义中东在全球技术中的角色，还可能重新塑造AI发展的格局。随着亚历山大·范德希继续提供宝贵见解和支持，全球将密切关注这个AI故事新篇章的展开，全球主权人工智能基金将在其中发挥关键作用，连接地区并促进全球创新。
硅谷巨头AMD签署了一项协议，以大约49亿美元的现金和股票收购ZT Systems，将这一庞大的AI系统制造商纳入其武器库，因为竞争对手Nvidia的AI业务正如日中天。
这笔交易不仅金额接近50亿美元，意义重大，还因为它将显著影响AMD在企业和消费者层面的业务。
“ZT Systems 对公司的主要贡献是让我们可以销售更多GPU。”
AMD CEO Dr. Lisa Su
虽然ZT Systems主要以向微软等公司提供云计算服务器硬件闻名，但AMD收购这家公司不仅是为了加强其数据中心业务。根据AMD CEO Dr. Lisa Su的说法，收购ZT Systems的目的是帮助其加速GPU开发，并销售更多GPU给客户。
随着显卡及其驱动的处理器成为现代AI服务的关键组件，AMD显然渴望提高其开发和交付优化AI芯片的能力。
这包括从我们在Computex 2024上看到的新Ryzen AI 300 Copilot+ PC CPU到公司出售给AI企业的AMD Instinct MI300加速器。AMD将Meta和微软等大公司视为其系统客户，公司的CEO Dr. Su告诉路透社，“AI系统是我们的首要战略重点。”
根据与投资者召开的一次电话会议，AMD将在此次收购中增加大约1000名工程师和1500名制造员工。这些团队将与AMD现有的工程师团队合作，以更快、更高效地开发优化AI的芯片和系统。
“这将有助于大规模加速AMD的发展，”Dr. Su在回应一个问题时说道。“这涉及到CPU、GPU、网络系统和集群，如何确保这些系统的可靠性。这支团队将帮助我们做到这一点，因为他们已经做到过，并且是在大规模上做到的。”
然而，AMD确实计划剥离并出售ZT Systems数据中心制造业务的至少一部分。
底线
这笔交易在短期内可能不会影响一般的AMD用户，因为预计要到2025年交易才能完成。但在AMD、英特尔和Nvidia等公司之间展开的AI军备竞赛中，这是一个重要时刻，因为它向我们展示了这些公司对AI和云计算公司作为客户看重的程度。
通过收购ZT Systems，AMD已收购了一个向微软等公司提供系统的供应商，并将让其团队与ZT公司的新成员一起工作，以加快开发企业级芯片并改进它向需要复杂服务器和系统的客户提供的服务。
这一切正发生在AI技术快速进步的同时。我们现在可以在几秒钟内创建逼真的AI视频，还能为AI角色生成声音，但当我们似乎从无中生有地实现这些技巧时，实际上在某个遥远的服务器中的计算机需要强大的处理能力——而AMD刚刚投注了50亿美元，赌这些服务器在未来几年会有很大的需求。
而那些在考虑购买AMD或Nvidia的下一代游戏PC GPU升级的人们可能暂时不需要担心这笔交易，但谁知道呢——未来的几年里，我们或许会看到这笔交易的好处逐渐渗透到AMD的消费级GPU业务中。
多年来，人工智能（AI）不断发展，成为各个领域演进中的重要参与者，自然语言处理（NLP）就是其中之一。这一领域令人瞩目的成就是大型语言模型（LLMs），它们彻底改变了机器如何解释、理解和生成人类智能。这类模型开创了许多以前无法想象的新应用和能力。本文主要探讨什么是大型语言模型、它们的发展历史、LLMs的应用、特点等细节。
大型语言模型（LLMs）分析
LLMs 是用于理解和生成自然语言的复杂深度学习架构。它们从大量的现实数据中学习，包括各种文本，如书籍、文章以及网站。得益于深度学习技术的开发，这些模型能够理解和操纵语言，从而能够生成文本、翻译文本、总结文本等。LLMs 的复杂性在于它们对上下文的关注，因此它们是当代人工智能系统中不可替代的组成部分。
历史与发展
语言模型经历了漫长的发展过程，最初是基于 n-grams 的较简单技术，这些技术通过查看前面的词来估计后续的词。然而，这些模型存在一些缺陷，特别是在表示文本中的长距离依赖关系方面。接下来的突破是循环神经网络（RNNs）和长短期记忆（LSTM）网络的出现，它们允许模型在短期内记住文本中发生的事情。
语言模型中可能最大的一次转变是变压器的发现，一种改变 NLP 的大型神经网络利用方式。与 RNNs 相比，变压器可以处理整个句子甚至段落，意味着它们能够处理上下文。这种架构上的改变促生了 BERT（双向编码器表示的变压器）和 GPT（生成预训练变压器）等模式，在语言理解和生成方面设定了很高的标准。
重要性
最近，LLMs 已成为帮助 AI 改善人类语言处理的驱动力。它们被广泛应用于客户支持和内容创作、健康服务、教学和学习等领域。在当前世界中，LLMs 对数字世界至关重要，它们被积极用于改造各行业，提供更好的解决方案，使机器能够像人类一样理解和生成语言。
大型语言模型的主要特点
深度学习技术
使用高级形式的人工神经网络处理数据形成了 LLMs 的基础。其中，尤其是变压器，在建模语言的细节方面非常有效，因此可以成功应用于文本生成、文本翻译、文本摘要等应用中。因此，深度学习中的“深度”表示网络中涉及的各层，这些层增强了对输入数据的理解。
训练数据
训练数据的质量和种类决定了 LLMs 的有效性。这些模型通过大量的数据进行训练；这些数据涵盖了各种语言使用情况、情境和主题。从这些输入源中，LLMs 能够生成连贯的文本内容，在上下文和风格以及写作风格方面都有所体现。用于训练 LLMs 的数据规模前所未有，有时可达数十亿个单词和短语，使得模型能够在任务之间无缝切换。
神经网络架构
变压器是所有现代 LLMs 的核心。它们不同于其他类型的神经网络，例如 RNNs，因为它们可以一次性考虑整个句子或段落中的全部文本，而不是逐个元素。这使得变压器能够从文本中的远距离位置学习，从而使它们更好地理解上下文，从而生成更连贯的响应。为了实现自我注意机制，变压器的架构包括允许模型决定句子中哪些词最适合上下文的方法，从而帮助模型生成上下文相关的文本。
自我监督学习
已知的自我监督学习应用，这是一种训练范式，其中模型在没有监督的情况下学习预测输入的一部分。例如，模型可以被设计为进行预测下一个词的任务。这有助于模型学习语言模式和结构，并消除了手动标注数据的需求，而手动标注在大规模数据中是耗时且不可行的。
著名的大型语言模型
GPT-4
概述： GPT-4 是由开放AI开发的一个最准确的大型语言模型之一。继前代模型成功之后，GPT-4 拥有更多的参数，使其成为更强大的语言模型，能够生成类似人类的文本，并执行大量语言相关任务。
能力： 在生成、翻译、摘要和回答问题方面，GPT-4 非常智能。这就是为什么它在内容生成、对话 AI 等领域成功应用的原因。
影响： 到目前为止，GPT-4 已在各个领域深刻整合。从客户关系和招生到写作和编程，GPT-4 通过提供新机会和提高效率，使其在几乎所有领域都变得有价值。
BERT
概述： Google 的 BERT 通过在句子中从词／短语两侧（上下文双向）结合上下文信息，革新了语言建模。这种双向标签使 BERT 能够基于整个句子而不仅仅是前面的词理解词义。
能力： 特别是在破解预训练任务如情感分析、命名实体识别和问答方面。由于其捕捉上下文数据的能力，它被认为是解释和分析语言的出色工具。
影响： BERT 现在是许多 NLP 基准的最佳实践，并被应用于许多用例如搜索引擎和聊天机器人。它还激发了 NLP 研究和发展的其他领域。
T5（文本到文本转换变压器）
概述： Google 开发的第二个模型，称为 T5，将所有 NLP 任务视为文本到文本的问题，其中输入和期望输出都是文本序列。这使得只需添加新层就可以实现模型的实施，无论要解决的问题类型如何。
能力： T5 可以解决翻译、摘要和文本分类等操作，因为它们被调整为文本到文本任务。这种灵活性使 T5 成为不同 NLP 用例的首选工具，如后续部分所示。
影响： 由于其简单性和高度高效的结果，T5 已成为 NLP 任务中最受欢迎的模型之一。其重点是文本到文本，这使得开发期缩短，适合研究人员和开发人员开发强大的应用。
其他著名模型
一些其他值得注意的 LLMs 是 Roberta、XLNet 和 Megatron-Turing NLG。这些模型都为 NLP 带来了不少改进和增强，每个模型都有其独特之处。例如，RoBERTa 是一个改进的 BERT 模型，而 XLNet 设计为同时利用变压器和自回归模型。NVIDIA 和 Microsoft 的 Megatron-Turing NLG 是最大的模型之一，专为挑战性的 NLP 工作而构建。
大型语言模型的应用
文本生成
它们还改变了文本生成的方式，通过使用类似人类的文本进行很好的一致性和语法操作。这种能力应用于内容生成、叙述和其他多个写作过程中。例如，LLMs 可以写博客文章、文章甚至小说，大大提高了该领域的效率。
语言翻译
语言翻译也是被 LLMs 转变的领域之一。这些模型在翻译中更加准确和自然，并且能够翻译多种语言和方言。通过消除沟通和合作中的语言障碍所带来的便利，使 LLMs 成为商业、政府和人们活动中的必备资源。
内容摘要
这种在短时间内提取大量文本信息的能力在信息过载的世界中尤为有用。由于 LLMs 能够从广泛且冗长的文档中总结相关信息，它们在新闻、研究活动、商业等需要即时获取数据的领域中非常有用。
情感分析
LLMs 还用于情感分析，模型可以分析文本数据的正面、中性或负面情绪比例。此应用对于希望衡量客户对其产品和服务的意见、监控社交媒体存在以及通过基于用户设定的语调对答复进行分类以增强客户支持的企业非常有用。
聊天机器人和虚拟助理
通过使用 LLMs，智能聊天机器人和虚拟助理的增长得到了极大促进。此类模型有助于提高聊天机器人回答用户查询、执行自定义工作或执行重复性任务的能力。因此，LLMs 通过提高用户满意度并同时减少组织支出，改善了企业客户服务。
挑战与伦理考虑
偏见和公平性
问题： LLMs 研究的另一个关注点是偏见。由于这些模型从包含偏见信息的大数据中学习，因此它们也会以偏见的方式行事，并可能导致歧视。这在决策过程中是一个重大问题，包括雇佣、信贷授予和警务，因为这些结果可能会非常偏颇。
解决方案： 消除 LLMs 中的偏见不仅涉及解决所用数据中的偏见，还涉及创建检测偏见的方法并不断审查生成的结果。它也是一个构建 LLM 模型以尽可能公平和均衡的活跃研究领域，但在 AI 中仍然是一个尚待解决的话题。
未来展望
随着未来技术的进步，预计数据科学在电信、交通和环境科学中的应用将达到更高的水平。在电信领域，随着 5G 网络的发展和物联网设备的不断增长，将积累更多数据，而这些复杂系统只能在一定程度上通过高级数据科学工具进行维护。预测性分析、人工智能、智能客户支持和实时网络优化将成为最佳实践，有助于提高绩效指标以及客户满意度水平。
结论
多年来，数据科学的理念在通信、交通和环境科学等多个领域成为了一种现象。在数据的帮助下，企业和其他机构可以改进他们的工作方式，从而提高他们为公众提供服务的方式。在电信领域，数据科学改进了网络质量，促进了客户满意度，并打击欺诈。在交通运输方面，它提高了交通控制，增强了维护计划预测，并作为自动驾驶汽车的支柱。在环境研究中，大数据用于气候变化预测、保护物种、农业和污染防治。
展望未来，数据科学的发展将在解决这些领域的许多问题中发挥重要作用。分析和解释大数据的能力将使企业和政府能够在日益数字化的社会中创建、发展和成功。但结合所有这些，数据科学在许多进展背后发挥着重要作用：提高客户满意度，提高交通运输的安全性和效率，保护全球自然资源等，数据科学是我们为自己设想的更美好世界的背后推手。
很少有发展像人工智能一样吸引我们的想象力。 在人工智能的众多分支中，生成式AI特别引人注目。它不仅仅处理信息，还会创造，不论是创作优美的文章，绘制生动的画作，还是谱写旋律。它是一种几乎以人类方式说话、思考和做梦的AI。
但这种力量伴随着一种微妙的责任。随着我们向这个勇敢的新世界迈进，有必要将生成式AI与责任型AI结合起来，以确保这种技术继续成为一种积极的力量。
生成式AI：创造者
生成式AI就像一个数字缪斯，可以生成新的原创内容。想象一下，一台可以随意创作诗歌或设计出符合品牌灵魂的徽标的机器。 这种技术是一个创作者、创新者和问题解决者。它可以突破我们认为可能的界限。但与任何强大的工具一样，其影响取决于如何使用。
同样的算法可以生成杰作，也可以引起混乱。深度伪造——那些看似逼真的但完全假冒的图像和视频就是一个很好的例子。一个用于创造性的工具在错误的手中变成了一种武器，能够传播错误信息、操控公众舆论、破坏信任。
这种生成式AI的双重性说明了用道德指南引导其发展的重要性。我们不能仅仅惊讶于它能做什么，还要考虑它应该做什么。
将责任型AI与生成式AI结合确保了道德创新，防止滥用，同时最大化创造性和社会效益
责任型AI：良知
责任型AI是人工智能的良知。它不仅询问我们能不能做，还探讨我们应不应该做。它旨在确保AI系统的设计和部署对伦理考量、社会价值观和人权有深刻的尊重。 这不仅仅是避免伤害，还要积极做好事。
责任型AI坚持公平，努力消除可能潜入AI系统并扭曲其输出的偏见。它要求透明，让AI决策背后的过程清晰易懂。它提倡问责制，确保当AI系统出问题时，有一个明确的途径来解决其后果。
当我们谈到将生成式AI与责任型AI结合时，实际上是将创造力与伦理相融合——将AI的非凡潜力与保护和提升社会的原则融合在一起。
使用生成式AI时的一些伦理考虑
为什么这种结合很重要
AI系统从输入的数据中学习，不幸的是，这些数据往往带有我们的世界偏见。 生成式AI在训练于偏见数据集时，可能无意间在其输出中传播这些偏见。想象一下，一个生成内容反映刻板印象或完全排除某些群体的AI。这不仅仅是技术上的失败，更是道德上的失败。
通过整合责任型AI，我们可以设立防范这样的结果。它不仅仅是在系统中编程伦理，而是对公平的持续承诺。这意味着积极策划多样化的数据集，定期审计AI输出的偏见，确保内容反映我们渴望创建的包容性世界。
透明性和信任
生成式AI通常是一个“黑箱”操作——一个复杂的、不透明的系统，产生我们无法轻易解释的输出。 这是一个问题，尤其是当理解决策背后的原因至关重要时。在医疗或法律系统中，仅知道AI的决定是不够的；我们需要知道为什么。
责任型AI强调透明性，推动系统不仅强大而且可理解。这不是将AI简化，而是让其过程和决策对人类理解可及。当我们知道AI为什么做出某个选择时，我们可以更加信任它。信任是任何希望融入我们生活的技术的基石。
将责任型AI与生成式AI结合，使创新兼顾创造力和伦理，确保进步是公平、透明并符合人类价值观的
防止误导信息
生成式AI创造的能力与其欺骗的潜力相匹配。 深度伪造只是冰山一角。随着AI变得更加复杂，生成令人信服但完全虚假内容的潜力也在增加。其对公共话语、民主进程甚至个人声誉的影响是深远的。
责任型AI是我们应对这些威胁的屏障。它通过设立标准和创建工具来检测和标记AI生成的内容，确保我们可以区分真实与虚假。这不仅是一个技术挑战，更是一个社会责任。通过嵌入这些安全措施，我们可以在发挥生成式AI的创造力潜力的同时，保护我们共同现实的完整性。
AI时代的隐私保护
生成式AI不仅仅凭空产生想法；它来自于庞大的数据集，通常包括个人信息。 这引发了重大的隐私问题。当AI系统在其输出中意外透露敏感信息时会发生什么？在AI访问如此多个人数据的情况下，我们如何保护隐私？
责任型AI从一开始就优先考虑数据隐私和安全。它鼓励使用如差分隐私等技术，使AI可以从数据中学习而不泄露个人信息。这意味着在技术进步的同时，我们不牺牲基本的隐私和自主权利。
问责制：谁在负责？
随着AI系统变得更加自主，责任问题也愈发突出。如果AI生成的内容导致了伤害，谁应当负责？开发人员？用户？AI本身？ 这些不仅仅是理论问题，而是需要明确答案的现实挑战。
责任型AI坚持问责制。它确保有机制可以追溯决策的起源，了解谁或什么是负责的，并解决任何导致的伤害。这不是在分配责任，而是在创建可靠、安全和值得信赖的系统。通过将生成式AI与责任型AI结合，我们确保始终有一只人类之手引导这台机器，准备在需要时承担责任。
将责任型AI与生成式AI相结合，可防止偏见和错误信息，使得AI驱动的解决方案值得信赖并具有社会责任感
现实世界的应用
在追求进步的过程中，不仅仅是我们能用AI实现什么，而是我们选择如何应用它，这将决定在塑造未来时，创新与责任之间的平衡。
精准医疗
生成式AI在医疗领域的潜力巨大。想象一下，AI系统可以根据患者的独特基因组成、医疗记录和生活方式创建个性化的治疗方案。但这种力量也带来了加深健康差距或侵犯患者隐私的风险。
责任型AI指导这些应用，确保它们在增强护理的同时不违反伦理标准。它在创建尊重患者自主权、透明推荐理由并且无论背景如何都能为所有人提供服务的AI系统。通过将生成式AI与责任型AI结合，我们可以推动个性化医学的边界，同时确保它公平地为每个人服务。
教育的完整性
生成式AI可以在教育中创建适应每个学生需求和学习风格的定制化学习体验。但如果没有仔细监督，这些系统可能会强化现有的不平等或引入新的偏见。
责任型AI确保教育AI系统的设计具备公平性和包容性。它在创建透明、问责并与教育者和学生合作设计的工具。这种方法确保AI驱动的教育创新既有效又公平，为所有学生提供茁壮成长的机会。
媒体中的创造力
生成式AI正在广泛改变媒体和娱乐领域，从AI生成的音乐到电子游戏中的虚拟角色。但创造力与操控之间的界限可能很模糊，尤其是当AI被用来创建深度伪造或其他欺骗性内容时。
责任型AI帮助应对这些伦理挑战，通过为AI生成内容的创造和使用设立标准。它在确保AI驱动的创造力增强而不是破坏信任，以及我们用AI创建的新世界既有伦理又具想象力。
将责任型AI与生成式AI相结合，促进尊重隐私、公平和问责的创新
为什么将责任型AI与生成式AI相结合很重要？
将责任型AI与生成式AI结合对于创造一个创造力与良知并存的未来至关重要。这种协同确保AI生成的创新不仅是突破性的，而且在道德上也是健全的，防止偏见、错误信息和隐私泄露。通过将这些方法结合起来，我们创造了一个平衡的技术环境，使AI在增强人类体验的同时也保持最高标准的公平和诚信。
整合责任型AI与生成式AI的旅程并非没有挑战。它需要资源、专业知识以及对某些情况下可能减缓创新步伐的伦理原则的承诺。平衡创造力与谨慎，平衡创新与监管并非易事。
但另一种选择——没有道德监督的不受限制的技术进步——则更加困难。 为了走好这条路，合作是关键。AI开发人员、伦理学家、政策制定者和社会必须共同努力创建一个支持创新同时防范伤害的框架。