生成式人工智慧和聊天機器人的未來會是什麼樣子？

ChatGPT的驚人成功迫使每家科技公司開始投資人工智慧研究，並尋找將人工智慧整合到其產品中的方法。然而，這只是人工智慧的開始。

事情不僅僅是花哨的人工智慧聊天機器人和文字到圖像工具。一些令人印象深刻的人工智慧工具即將問世。

使用向量資料庫進行語義搜尋

用谷歌搜尋

語義搜尋查詢正在進行測試，以便為每個人提供更好的搜尋結果。搜尋引擎現在使用以關鍵字為中心的演算法向用戶提供相關資訊。然而，過度依賴關鍵字會產生許多問題，例如上下文理解有限、行銷人員利用 SEO 以及由於難以表達複雜查詢而導致搜尋結果品質低下。

與傳統的搜尋演算法不同，語義搜尋在提供搜尋結果之前使用詞嵌入和語義映射來理解查詢的上下文。因此，語義搜尋不是依賴一系列關鍵字，而是根據給定查詢的語義或含義提供結果。

語意搜尋的概念已經存在很久了。然而，由於語義搜尋過程緩慢且佔用資源，公司很難實現此功能。

解決方案是繪製向量嵌入並將其儲存在大型向量資料庫中。這樣做可以顯著降低計算能力要求，並透過將結果縮小到最相關的資訊來加快搜尋結果的速度。

Pinecone、Redis 和 Milvus 等大型科技公司和新創公司現在正在投資向量資料庫，以提供跨推薦系統、搜尋引擎、內容管理系統、內容和聊天機器人的語義搜尋功能。

人工智慧民主化

雖然不一定是技術進步，但一些主要科技公司仍然對人工智慧民主化感興趣。無論好壞，開源人工智慧模型現在都可以更輕鬆地進行培訓和許可，以供組織使用和微調。

根據《華爾街日報》報道，Meta 正在購買 Nvidia H100 AI 加速器，旨在開發與 OpenAI 最近的 GPT-4 模型競爭的 AI。

目前還沒有公開的法學碩士可以與 GPT-4 的原始性能相匹配。但隨著 Meta 承諾推出具有更容易許可的競爭產品，公司最終可以完善強大的法學碩士，而不必擔心暴露的商業機密和敏感數據再次被用來打擊他們。

人工智慧代理和多代理新創公司

目前正在進行幾個試點項目，開發人工智慧代理，只需很少或不需要指令即可實現給定目標。您可能還記得 Auto-GPT 中的 AI 代理程式概念，也就是自動執行操作的 AI 引擎。

這個想法是讓代理人透過不斷的自我評估和錯誤糾正來實現完全的自主。這個理念旨在實現自我反省和糾正，讓員工不斷一步步提醒自己應該採取的行動、如何做的步驟、犯過的錯誤以及可以改進的地方。

問題在於，目前人工智慧代理中使用的模型對語義的理解很少。這會導致特工產生幻覺並提供虛假訊息，使他們陷入自我評估和糾正的無限循環中。

像 MetaGPT 多智能體框架這樣的專案旨在透過同時使用多個人工智慧智能體來緩解這種情況。建立多代理框架來模擬新創公司的運作方式。該新創公司中的每個代理商將被分配到專案經理、專案設計師、程式設計師和測試員等職位。透過將複雜的目標分解為較小的任務並將其分配給不同的人工智慧代理，這些代理更有可能實現給定的目標。

當然，這些框架仍處於非常早期的發展階段，仍有許多問題需要解決。但隨著更強大的模式、更好的AI基礎設施以及不斷的研發，有效的AI代理和多代理AI公司成為現實的時間問題。

用人工智慧塑造未來

大型企業和新創公司正在大力投資人工智慧及其基礎設施的研發。因此，我們可以預期下一代人工智慧的未來將透過語義搜尋、完全自主的人工智慧代理和人工智慧公司以及完全自主的人工智慧模型提供對有用資訊的更好存取。高性能成像儀對公司和企業免費提供。個人使用和調整。

雖然令人興奮，但重要的是我們花時間考慮與人工智慧、用戶隱私以及世衛組織負責任的系統和基礎設施開發相關的道德問題。請記住，生成式人工智慧的發展不僅僅是建立更智慧的系統；而是關於建立更智慧的系統。它還涉及重塑我們的思維並對我們如何使用技術承擔責任。