划重点
012024年，AI应用落地元年，各种AI应用深入到日常生活方方面面，如生成式AI在文本图像、音视频等内容创作方面取得突破。
02以大模型为核心的AI革命对人类的影响是跃迁性的，AI正在融入社会结构，成为不可分割的一部分。
03然而，AI仍存在技术应用、商业变现和安全伦理等方面的待解之题，如语言模型的局限性、商业化尚未大规模爆发以及安全伦理问题。
04为此，人类应学会驾驭AI，发挥各自优势，实现人机互补，而非担心工作机会被取代。
05同时，人类具有AI所不具备的独特技能，如复杂情感理解、创造力和批判性思维等。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
2024年，一个被人类历史铭记的年份，AI应用落地元年的大幕拉开。各种各样的AI应用如火如荼，深入到我们日常生活的方方面面。比如生成式AI在文本图像、音视频等内容创作方面有了突破。AI助手在各行各业的支持，也更智能。
同时，这些应用又把搜集和分析得到的海量数据，用于更进一步的训练，帮助我们创造出更高效精准的产品。
毋庸置疑，以大模型为核心的AI革命，是一场类似电力革命的存在，它对人类的影响是跃迁性的。而在人类和AI循环流动当中，人类和AI的关系这么近，又那么远。但毫无疑问，AI正在融入我们的社会结构，成为不可分割的一部分。
2025年，也将会用迎来大模型落地爆发，它带来的商业价值也将超乎想象。未来，人类和AI的关系将会在很大程度上决定我们的命运。
这一年，「商业秀」也在不断记录着这个变化的时代，记录AI的发展进程。岁末年初，我们来总结探讨如何与 AI 共处，以及人类究竟该何去何从，同时我们也会加入一些产品应用的内容，希望能对大家有所帮助，我们一起看看 AI 如今所处的发展阶段，以及我们自身该如何迎接 AI、与它共存发展。
首先，让我们回顾这一年出现的那些惊艳的大模型产品。不得不提的，就是 ChatGPT，自它诞生以来，每一次进化都在全球范围内掀起了对 AI 的关注和研究热潮。今年，ChatGPT 推出的 GPT-4o 模型实现了语音和视觉的结合，能够接受文本、音频和图像的任意组合输入。
不过，即便像 ChatGPT 这样的顶尖模型，也存在模糊、误解和回答不准确的情况，大家对它以及其他大模型的进化期待，都集中在使生成文本在逻辑、连贯性上更接近人类思维和表达水平上。
有数据显示，ChatGPT 4.0 版本在对话理解任务上的准确性相比 3.5 版本提升了约 87%，但仍有提升空间。
其次是 Sora，自今年 2月 16 首次发布后，它将文字直接转化为视频的能力惊艳众人。当然，人们对它的期待不止于此，更希望它生成视频的质量能更高，接近甚至超越专业视频制作水平，并且加强与其他音频、文本等模态的融合。
除了国外的模型产品，国内主要有豆包、Kimi、文心一言、混元、Qwen 等等，这里就不详细赘述了，感兴趣的朋友可以查看「一览弘观」之前的视频。 这些产品应用的爆发，离不开背后重要公司的重大技术突破。
比如OpenAI 年初推出了 o1 推理模型，到 12 月又推出了o3模型，这些模型让聊天机器人、写作助手等软件变得更聪明、回答更准确。谷歌的 Gemini 2.0 比之前的版本快了两倍。
值得一提的是英伟达，其生产的 GPU 就像给 AI 准备的超级发动机，助力提升 AI 训练和运行速度，正是因为有了更快的硬件支持，才有了更好的 AI 应用。 此外，2024 年还有一个重要的发展趋势，那就是开源 AI，这使得 AI 开发更加多元化，开发者和企业有了更多选择。
梳理完重要的大模型产品以及公司后，我们来看看目前 AI 还存在哪些待解之题，主要体现在三大方面：一是技术应用，二是商业变现，三是安全伦理。
在技术应用层面，目前人工智能技术还处于早期。无论是基础理论还是模型性能，都存在很大的局限性。比如语言模型在复杂的语义理解、逻辑推理和上下文长期依赖等方面，可能出现错误或不准确的情况，也就是我们所说的“幻觉”。而且大模型的训练和推理过程需要消耗大量的计算资源和能源，成本高昂。
在商业变现层面，由于产品和技术的局限性，AI 的商业化尚未迎来大规模爆发。「商业秀」在走访企业的过程中发现，部分决策者担心 AI 系统在关键业务决策中给出不准确的建议，从而给企业造成损失，而且 AI 技术在某些复杂业务场景下的适配性不佳，难以确定投资回报率，尤其是在传统制造业中，将 AI 融入生产流程和质量控制环节，需要克服诸多技术和管理难题。
在过去一年「商业秀」的调研走访中，我们发也现多数企业认为很难准确衡量 AI 产品或服务为其带来的具体价值，定价也较为困难。
在安全伦理问题上，AI 系统中用户的大量数据被大规模收集和使用，攻击手段也更加 AI 化，风险更高。伦理层面，AI 的决策过程和行为结果引发了一系列讨论，例如自动驾驶汽车在面临不可避免的碰撞时，应优先保护车内乘客还是行人，以及 AI 生成的内容可能存在虚假、诈骗、误导性信息等问题。
关于人类与 AI 的关系，虽然有人担心人类的工作机会会被 AI 取代，但我们更应该探索如何与 AI 更好地协作，发挥各自的优势，实现人机互补。我更赞成 AI 的本质就是一个工具，而不是对人类构成威胁，我们应该要学会驾驭它，掌握与之协作的能力，让 AI帮助我们 做初级工作，我们则可以专注于深度分析和战略决策等层面。
AI 时代已经来临，但一切才刚刚开始。除了拥抱时代，我们也要看到人类具有 AI 所不具备的独特技能。
比如复杂情感理解和共情能力，如果你在线上做 AI 心理测试和咨询，那只是冷冰冰的体验，而心理咨询师与来访者面对面交流的那种情感连接，是 AI所 无法取代的。
还有创造力，艺术家通过作品传递情感，这是基于人类共同生活经历的价值观共鸣，AI 虽能模拟情感表达，但难以真正理解情感的内涵。
以及，人类具备批判性思维和价值判断能力。在信息爆炸的时代，人类更需要去甄别和判断信息，像新闻调查记者、医护人员等工种背后的伦理权衡和人文关怀，都是 AI 的冰冷算法难以企及的。
一言以蔽之，不管 AI 如何发展，它始终无法掌握人类追求意义感和向内探索的能力。 「完」
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