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回顧這一年，技術的變革讓我們的工作和生活產生了影響。本文將回顧GPT大模型這一年的成果與變化，并總結了5大頂級公司預測的2024年AI產品的走向與趨勢，一起來看看吧。

一、OpenAI重組董事會和核心團隊

OpenAI用黃金一代推出了GPT大模型下ChatGPT這個Killer APP。

曾經的內核團隊成員如上圖如下文：

• Greg：大管家和沖鋒隊長，工程能力和基礎設施的打造者；
• Ilya：DL 啟蒙者，幫 OpenAI 及時走上 Transformer 路線 ；
• Wojiciech：攻堅手，親手放棄機器人探索后打造 CodeX ；
• John Schulman：RLHF 的開創者；
• Jan Leike：落地 instruct GPT , 把 Alignment 帶到新高度 ；
• Andrej：從 Tesla 回歸的創始成員和 CV 大牛，多模態的加速器 ；
• Mira：新晉 CTO，AI 人機交互領域最重要的 PM 之一；
• Lilian Weng：前沿技術和應用研究的橋梁；
• Jakub Pachocki：GPT-4預訓練的核心 Lead；等等幾乎是硅谷甚至是全球AI算法和AI工程最佳戰隊！

過去和如今內核成員的變化如下：

開發 GPT-4 至少需要六個方向的一流團隊：

①預訓練（Pretraining）

②長上下文語義理解（Long context）

③視覺理解（Vision）

④強化學習和對齊（RL & alignment）

⑤評估分析（Evaluation & analysis）

⑥部署（Deployment）。這六個部分不分主次，缺一不可

OpenAI 用人均92.5萬美金薪水網羅了 Google Brain 和整個硅谷最好的 AI 工程人才。

這里看到iLya一時沖動后OpenAI內核團隊的變化，也是對6大方向人才的一點點尊重，iLya不是不優秀，尤其在堅持Transformer架構采用上是有獨門絕技的，但像GPT-4這樣的復雜MOE架構產品，一個人再強也得靠團隊的支撐。

暫時無法在飛書文檔外展示此內容。

二、激蕩大模型時代

不僅大佬忙于大模型，小佬也忙于大模型，Nobody忙于大模型，Somebody也忙于大模型。

在這個大模型時代，不僅大佬們忙于探索，就連小佬們也沉浸在大模型的忙碌中。無論是Nobody還是Somebody，大家都投身于大模型的浪潮中，尋求著創新和突破。

案例：一位名不見經傳的開發者月之暗面，投身于大模型的研究，通過構建一個創新的語言模型，在社交媒體上引起轟動。他的模型不僅能夠處理文字信息，還能夠理解語音和圖像，為用戶提供更全面的體驗。這個小佬（未來的大佬）的努力不僅讓他個人脫穎而出，也為大模型領域帶來了新的思路和可能性。

這不僅僅是一場技術革命，更是一場激蕩人才與創新的浪潮。在大模型的引領下，無論你是大佬還是小佬，每個人都有機會在這個激動人心的時代中嶄露頭角。讓我們一起投身于大模型的忙碌中，共同見證技術的巔峰和未來的可能！

截至去年11月30日，非營利性研究機構OpenAI推出了AI聊天機器人ChatGPT。這一智能工具在全球范圍內掀起了一場AI的“狂飆”，引發了業界的一場百模大戰。在與大模型相關的人群中，記者詢問的每個人都以“忙”為最常出現的詞匯。

這種繁忙的景象不僅在國內出現，就連那些原本習慣于“慢慢”打磨產品的大洋彼岸的AI專家們也進入了“滿負荷”狀態。梁正表示：“在谷歌、微軟或OpenAI的辦公室里，你能感受到他們的工作節奏至少比之前快了兩倍。”

這一切都是因為以ChatGPT為代表的大語言模型展示出了前所未有的能力，為通往AGI（通用人工智能）的道路打開了一扇大門。在這一年里，人工智能領域發生的事件比前十年加起來還要多。據不完全統計，國內已有超過100個AI大模型。除了百度、阿里等互聯網大廠外，科技行業的領軍人物如創新工場CEO李開復、美團創始人王興、搜狗創始人王小川等“科技老兵”也紛紛加入大模型領域。

在這一年里，大模型改變了公眾的關注點?？铝炙乖~典統計顯示，今年人們提及“AI”的次數是去年的4倍。與AI是否會取代人類的擔憂也比以往任何時候都更為緊迫而強烈。這標志著人工智能領域迎來了前所未有的發展和關注。

三、增長最快的Killer APP

繼去年 12 月以最快速度（5天）突破百萬用戶之后，ChatGPT又創造了一個新的歷史記錄。

在昨日宣布服務之后，OpenAI 又迎來了一大利好消息，ChatGPT 月活用戶達到了 1 億！

今日，瑞士銀行巨頭瑞銀集團的一份報告顯示，在 ChatGPT 推出僅兩個月后，它在 2023 年 1 月末的月活用戶已經突破了 1 億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。根據 Sensor Tower 的數據，TikTok 達到 1 億用戶用了 9 個月，Instagram 則花了 2 年半的時間。

該報告援引分析公司 Similarweb 的數據表明，1 月期間，ChatGPT 平均每天大約有 1300 萬獨立訪客，這一數據是 2022 年 12 月的兩倍之多。

此外，World of Engineering 整理的一份「達到全球 1 億用戶所用時間」排名顯示，iTunes 達到 1 億用戶用了 6 年半、Twitter 用了 5 年、Meta（Facebook）用了 4 年半、WhatsApp 用了 3 年半。

“這是傾盆大雨前的一場雨，是一個分水嶺?！边@是OpenAI首席科學家伊利亞·蘇茨克維對ChatGPT誕生的形容。

一年來，ChatGPT從只能處理文字信息的應用，演變成了同時處理文字、語音、圖像信息的超級應用，每周吸引上億人使用。OpenAI也從非營利性研究機構變成了估值900億美元的超級“獨角獸”，聚攏了200萬開發者。在最新演示中，ChatGPT的表現甚至超越了“神筆馬良”——概念說給GPT-4Turbo聽，兩三分鐘后生成一個應用。

ChatGPT幾乎以一己之力改變了AI研究生態。在它爆火之前，谷歌是領先的翹楚，但現在幾乎所有人都涌向由OpenAI引領的生成式AI方向。今年2月，復旦大學發布國內首個類ChatGPT模型“MOSS”，也曾因用戶涌入而“宕機”。

與谷歌技術路線相比，OpenAI是“力大磚飛”的代表?！拔覀兊乃惴ǚ浅：唵??！币晾麃啞ぬK茨克維直言不諱。ChatGPT上線后，全球大科技公司發布了自己的大語言模型，但GPT模型是“獨一檔的存在”，這被解釋為OpenAI的幸運。

四、前所未有的ALL IN AI

硅谷幾乎ALL IN AI。

AI成為商業關鍵，周鴻祎點評硅谷風向

周鴻祎在硅谷考察后震驚表示，沒有AI的公司已經不值得投資考慮。這反映了美國整個商業體系對AI的全面擁抱。創業者都在以AI為核心，標志著AI已經成為企業發展的不二之選。

在中國，創新成為社會發展的引擎，政策鼓勵企業自主發展。周鴻祎認為，中國企業如華為若能抓住國產AI芯片機會，結合通用訓練框架，將是對國內大模型發展的突破性機會。企業必須擁抱企業家精神，而不是追求“卷、潤、躺平”。

這一觀點強調了AI在商業中的關鍵地位，對中國企業來說，抓住AI時代的機遇，積極投入創新和技術領域是實現超越的關鍵路徑。在這個全球AI角逐的時代，不敢忽視AI的重要性，正是對未來的負責任態度。

五、前所未有的三次大反轉

OpenAI美國時間11月17日突發聲明，宣布公司首席執行官山姆·奧特曼將被解雇，公司現首席技術官米拉·穆拉（Mira Murati ）蒂被任命為臨時首席執行官。山姆·奧特曼被罷免震驚了中美科技圈。

第一次反轉在19日，山姆·奧特曼奧特曼正談判重返OpenAI擔任首席執行官。作為交易的一部分內容，OpenAI的非營利董事會董事可能會辭職。

雖然不占有董事會席位，但微軟在OpenAI的“宮斗”戲中扮演著最重要的角色。微軟 CEO 納德拉是在 OpenAI 高管、投資人和董事會之間談判斡旋的核心人物，并一直親自協助臨時 CEO Mira Murati 討論山姆·奧特曼回歸的事宜。

在微軟CEO 薩提亞·納德拉的斡旋下，山姆·奧特曼也以訪客身份回回到了 OpenAI 舊金山總部。他在 X 上表示，“這是我第一次也是最后一次佩戴訪客牌?！?/p>

第二次反轉很快到來，Ilya Sutskever 對員工表示，盡管 OpenAI 高管試圖讓山姆·奧特曼回歸，但他不會再擔任公司首席執行官一職，視頻流媒體網站 Twitch 聯合創始人 Emmett Shear 將接任臨時首席執行官。

20日下午四點，微軟首席執行官納德拉宣布，OpenAI創始人山姆·奧特曼和Brockman將加入微軟，領導一個新的高級AI研究團隊。

然而，第三次反轉很快到來，僅僅一天之后，山姆·奧特曼就宣布了回歸。

六、AI大模型下半年和明年上半年觀察：實際問題悄然浮現，創新之路仍待探索

今年上半年，大家對AI大模型的狂熱如同烈火烹油，然而，下半年卻顯得更為務實。雖然眾多公司在全力解決大模型的復雜度、多模態融合、模型評測等問題，但實際上仍有更多的困擾需要面對。

相反在多模態領域華人做的風生水起。

1. HeyGen

HeyGen和詩云科技的成功故事不僅展示了數字人技術的巨大潛力，也彰顯了中國初創公司在AI領域的突破與創新。這一技術的未來發展將繼續受到關注，為我們帶來更多令人驚嘆的創新應用。如此炫目的黑科技，不妨體驗一下HeyGen的免費試用版。

2. Pika

Pika是一家領先的公司，致力于打造一個創意至視頻的平臺，能夠將創意概念無縫轉化為引人入勝的動態內容。該公司專注于提供一個充滿活力且用戶友好的環境，在這里，個人和企業可以通過視頻媒體將他們的想法具體呈現出來。

七、另外過去這一年AI領域還留有以下問題

• 實際問題：復雜度、融合、評測，多模態，長文本依然具有挑戰性。
• 國內挑戰：國內相對還有算力與數據卡脖子的問題。
• 國內大模型面臨的主要挑戰來自算力和數據。巨大的參數需要昂貴的A100 GPU支持，這讓運行大模型成為一項“燒錢”的任務。與國外高質量數據相比，國內大模型的用戶畫像也存在差異，這使得國內的迭代速度相對較慢。
• 質疑大模型：不是唯一正確的路

Meta首席AI科學家楊樂昆對大模型的發展提出質疑。他認為，大模型是“一條下坡路”，遠離了通往更強大AI的道路。這一觀點引發思考，是不是大模型真的是AI發展的唯一正確路徑？

另外還有Hinton等人質疑AI大模型會攻擊人類等等問題。

八、走向流量的過程，也是走向爭議的過程

這句話對大模型和網紅都適用！

九、Hugging Face的聯合創始人兼首席執行官六大關于2024年人工智能的預測

• 一家備受矚目的人工智能公司將破產或以極低價格被收購。
• 開源的大型語言模型（LLMs）將達到最好的閉源LLMs的水平。
• 在視頻、時間序列、生物學和化學方面，人工智能將取得重大突破。
• 我們將更多地討論人工智能的成本（貨幣和環境）。
• 一家受歡迎的媒體將主要由人工智能生成。
• Hugging Face上將有一千萬的人工智能開發者，但這并不會導致失業率的增加。

十、德勤TMT 2024預測摘要：生成式AI

生成式AI崛起：

生成式AI芯片銷售額可能超過500億美元，軟件收入預計將在2024年增加100億美元。

生成式AI芯片價格高，但隨著供應增加，價格可能下降。

幾乎所有企業軟件公司計劃在2024年將生成式AI整合到其產品中。

十一、Forrester Research預測2024年GEN AI

百分之六十的員工將使用自己的AI執行工作和任務：

員工繞過組織的安全政策，因為他們認為這是完成任務的最有效方式。AI也將不例外。

在2024年，由于組織難以應對普遍引入自有AI（BYOAI）而無法跟上監管、隱私和安全問題，將出現影子AI。除了genAI工具之外，員工還將使用個人擁有的AI增強軟件進行工作，從而在未來一年中進一步推動BYOAI的激增。

百分之八十五的企業將使用開源模型擴展AI：

在2023年，genAI實驗和采用的激增很大程度上是由OpenAI的專有模型推動的。

然而，隨著企業更深入地使用genAI進行構建，其中許多公司正在轉向開源模型，如GPT-J、BERT和FLAN-T5。便攜式模型系列（如Llama 2）、Hugging Face等市場以及企業對這些項目的投資將進一步加速這一趨勢。這并不意味著專有模型的終結，但它將為構建genAI戰略提供更多選擇。

一家主要保險公司將提供專門的AI風險幻覺保險：

genAI對幻覺或錯誤的傾向改變了風險管理和復雜風險轉移策略的計算方式。

盡管保險公司一直在努力彌補涉及AI幻覺的保險漏洞，但鑒于genAI的預期增長，先鋒保險公司將更愿意承保像幻覺這樣獨特且難以保險的風險。事實上，在2024年，幻覺保險將成為一項利潤豐厚的大生意。

十二、Snowflake云數據平臺預測

2024將是人工智能的重要過渡年。2023年是生成式人工智能（genAI）和大型語言模型（LLM）的公開亮相之年，充滿了驚奇、興奮、偶爾的恐慌，以及不可否認的大量炒作。新的一年將是企業開始使先進人工智能的承諾變為現實的時刻，我們將開始看到它對我們的工作和生活產生影響。

人們已經開始理解生成式人工智能和大型語言模型的概念。在經過一年的實質性進展后，幾乎每個人都嘗試過ChatGPT、DALL-E 3或編程協作伙伴。我們已經閱讀了關于人工智能未來潛在奇跡和恐怖的新聞文章，而且我們都在思考它何時將完全到來。

生成式人工智能將強化未來領先企業的數據戰略。數據將更早地交到決策者手中，最優秀的高管將因為能夠輕松詢問數據而得到更為細致入微的視圖。雖然AI并沒有新的戰略，一個打破孤立、倡導安全性和治理的統一平臺仍然是關鍵，但投資和創新的速度將加快。

大型語言模型的應用將變得司空見慣，但大多數人將使用更小的模型。隨著大型語言模型變得更加民主化，大多數組織將開始縮小規模；更小但卓越能力的語言模型將成為行業標準。AI模型的創建將變得標準化、外包和專業化，供應商將為特定行業和用例微調更小的模型，這些模型將在公司或部門層面運行。

有關AI的倫理規范將比其他技術動蕩更快地出現，既有來自私營部門又有來自公共部門。有效監管技術非常困難，但對新技術潛在隱私影響的擔憂已經引發了行業和監管機構之間更早、更明智的討論。

對于安全團隊，gen AI將改善入侵檢測等方面，但首先將成為網絡犯罪分子的福音。負責任、深思熟慮地推出新的安全工具需要時間。采用AI的攻擊者將在早期占據優勢。

高層數據角色將更有趣。隨著先進的人工智能工具使非技術用戶更容易訪問數據并生成見解，數據科學家、工程師和分析師將獲得自由，從事有趣的創造性工作。

在企業層面，成功的未來始于每個企業將人工智能的進步應用于自己的數據。通過用行業特定的數據集和自有專有數據微調基礎模型，可以提供新的見解和機會。當然，即使有了自然語言界面和生成性編碼助手，你仍然必須努力管理和治理你的數據。但高級人工智能將放大你對數據的運用，使我們有更大的能力將靈感變為現實。要明確的是，人工智能將協助和放大人類創造力，而不是取代它。

在更高層次上，我對人工智能進步對社會產生的影響很感興趣。毫無疑問，將會有一些混亂。在過去的一個月里，人們對即將迎來美國大選年的大量令人信服的Deepfake的擔憂加劇。此外，有合理的擔憂，即在短期內，我們可以共同標記為“知識工作”的大量工作將被淘汰。在長期內，新的角色、公司，甚至可能是整個行業將由這場人工智能革命創造出來，但在這個過程中會有不確定性和一些痛苦。

在更高的層次上，我非常擔心新的、不均衡的AI工具推出可能會加劇數字鴻溝。我希望相反，它們將激發和賦予新一代創業者和活動家的靈感，為未受服務的社區創造財富和機會。

人們說人工智能將是革命性的，我們應該記住，過去的技術革命，從工業革命到汽車或個人計算機的出現，都需要艱難的調整。但在每種情況下，這些革命推動著世界向前發展，創造出一個更富有、更有機會的社會，就業率更高。人工智能革命的到來獨特之處在于它推動變革的速度。我希望我們能找到一種加速邁向積極結果的方式。

十三、領英2024AI八大預測

AI在2024年將迎來一系列創新，這將是人工智能持續發展的關鍵時刻。文章回顧了AI的演進歷程，從20世紀初的雛形到如今已成為我們日常生活不可或缺的一部分。當前，AI已經廣泛應用于各行各業，成為醫療、金融等領域的重要組成部分。

在2024年，人們對AI的應用有了更多期待，以下是對AI在未來幾年的一些預測：

• 自然語言理解提升： AI在理解和回應人類語言方面將取得新的突破。對話型AI、聊天機器人和虛擬助手將變得更加流利和強大。
• AI在醫療領域的增強應用： AI將在醫療領域發揮更大作用，個性化治療方案、早期疾病檢測和醫學診斷將成為標準實踐。
• 自動駕駛汽車的普及： 自動駕駛汽車和自治交通系統將繼續發展，更多城市將其引入，以實現更安全、高效的城市出行。
• 教育領域的AI應用： 教育領域將進一步整合AI，提供個性化學習體驗。AI導師和自適應學習系統將滿足個體學生的需求。
• AI驅動的網絡安全： AI將在識別和防范不斷進化的網絡威脅方面發揮關鍵作用。AI驅動的安全系統將實時調整以防范新的攻擊。
• AI驅動的創意： AI將參與創意工作，從生成藝術和音樂到內容創作。我們將看到更多形式的AI生成內容。
• 可持續發展的AI： AI將被應用于解決環境挑戰，促進可持續發展。它將幫助優化資源分配、能源管理和氣候建模。
• AI倫理和監管： 隨著AI的不斷發展，政府和組織將實施更嚴格的監管和倫理考量，以規范其發展和使用。
• 量子AI： 量子計算和AI的融合將在問題解決和數據處理方面開辟新的領域，攻克此前難以逾越的難題。
• 人機協作： 人類與AI之間的協作將加深。我們將看到更多增強人類能力的AI工具和平臺，使復雜任務變得更加容易。

未來的發展方向包括自然語言理解、計算機視覺、強化學習等方面的進一步提升。文章總結指出，隨著我們步入2024年及以后，AI將持續取得穩健而持續的進展，鞏固其作為塑造我們世界的不可或缺的現實的地位。