AI成達沃斯論壇討論熱點 各行各業更著重於結果準確性
1月19日消息,在瑞士達沃斯舉辦的世界經濟論壇2024年年會上,Salesforce、微軟和谷歌等全球最大科技公司紛紛展示自家在人工智慧方面技術實力,生成式人工智慧也成為今年會議討論的焦點。
英特爾執行長 Pat Gelsinger(Pat Gelsinger)在接受採訪時表示,雖然生成式人工智慧技術的能力已經在2023年嶄露頭角,但2024年業內重點應放在提高在結果的準確性上,這樣醫院和製造業等高風險行業的高階主管才能夠自如應用人工智慧。
「當下的人工智慧應用已經到頂了,」蓋爾辛格說。 「我相信,人工智慧的下一個發展階段是在底層模型中建立起合乎規範的準確性。」
蓋爾辛格強調,無論是醫生依靠通用人工智慧診斷疾病,還是倉庫使用這項技術來檢查裝配線故障,亦或是自動駕駛汽車,人類都需要更熟知人工智慧技術的準確性。
「目前人工智慧領域的某些問題已經解決了,但還有很多問題,」蓋爾辛格說。 「基本的預測、檢測、視覺語言,這些問題現在都已經解決了。但還有很多其他的問題。例如如何證明一個大語言模型實際上是正確的?目前有很多錯誤。所以你仍然需要清楚,本質上人工智慧技術是在提高知識工作者的生產力。但歸根結底,我需要知識工作者認定結果是正確的。」
Salesforce AI執行長史宗瑋(Clara Shih)表示,提高準確性最好的方法是透過各類實驗和人工協同測試來提升採用率。史宗瑋在接受採訪時表示,人工智慧需要調整到不同的標準差置信水平,這樣用戶才能認可人工智慧技術在各種高風險場景中的可信度。
史宗瑋表示,通用人工智慧的採用將分為三個階段。第一階段是作為工作中的一種輔助手段,積極使用人工智慧技術。第二階段是有目的地觀察自動運作模式下的人工智慧,確保準確性。她說,最後一個階段是放手,信任這項技術會發揮作用,達到人們選擇這項技術所需的可信度。
史宗瑋解釋說:「你可以要求人工智慧在高風險情況下持保守態度,直到人工協助將其訓練成能自動運行。」
Open AI執行長薩姆奧特曼(Sam Altman)在周二的小組討論中表示,這種三個階段的方法在很大程度上依賴人類對技術可靠性的接受程度,應該會讓通用人工智慧不像一些人想像的那麼可怕。
「這比我預想的更像一個工具,」奧特曼說。 「它會變得更好,但還沒有取代工作。它在提高生產力方面是一種不可思議的工具。它是一個拓展人類工作的工具,透過用人工智慧完成部分工作,也讓人們能更好地完成工作。”
納斯達克首席執行官阿迪納·弗里德曼(Adena Friedman)在接受采訪時表示,過去一年對人工智能技術來說是“發現的一年” 。弗里德曼說,包括納斯達克在內的金融業將使用人工智慧來更新舊代碼,升級老化系統,改善自動化工作流程,每天為員工節省大量時間。
「它是在一年多前出現的,」弗里德曼說。 「我們做了一些實驗。我們開始了解它的潛力。今年對我們和所有人來說都將是充滿活力的一年。」
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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
