近年來，生成式人工智慧（AI）不僅在技術界引起了廣泛關注，更成為了推動多個行業革新的關鍵力量。這種技術之所以備受矚目，不僅在於其獨特的創造性和高效性，還在於它對未來商業模式和社會結構可能產生的深遠影響。在這篇文章中，我們將全面介紹生成式AI的概念、定義、應用以及潛在風險，並對比Chat和Agent兩種形式，分析它們在未來的發展前景中誰更具優勢。
生成式AI
生成式AI，即AI-Generated Content，指的是利用人工智慧技術自動生成內容，這些內容可以是文字、影像、音影片等多種形式。生成式AI與其他內容生產模式（如職業生產內容OGC、專業生產內容PGC和使用者生產內容UGC）相比，具有更高的自動化程度和創新性。
在國內，生成式AI技術的迅猛發展已經催生了一系列備受矚目的產品和應用。例如，盤古、文心一言、千問、混元以及Kimi等聊天機器人應用，它們透過模擬人類的對話方式，為使用者提供了前所未有的互動體驗。這些應用不僅在智慧問答和日常對話中表現出色，更在特定領域展現了其獨特的優勢，如文心一言在古詩詞創作方面的精湛技藝，以及Kimi在處理長文字方面的技術突破。
除此之外，國內外還湧現出了眾多以生成音樂、影片和圖片為主的創新產品，如Midjourney和Stable Diffusion等，它們利用先進的演算法生成令人驚歎的視覺藝術作品。通義舞王和suna等產品則在舞蹈和音樂創作領域展現了AI的無限潛力。
儘管國內的生成式AI產品在某些方面已經能夠與國際上的GPT技術相媲美，但我們也必須認識到，國外的GPT技術是在多年的深入研究和大量資料積累的基礎上發展起來的。國內的AI技術雖然起步較晚，但發展速度迅猛，已經在多個細分領域展現出了強大的競爭力和創新能力。隨著技術的不斷進步和市場的日益成熟，我們有理由相信，國內的生成式AI產品將在未來的競爭中佔據更加重要的地位，並在全球AI領域中發揮更加關鍵的作用。
生成式AI技術雖然在多個領域展現出了其強大的能力和廣泛的應用前景，但與此同時，我們也不得不正視它所面臨的一些挑戰和侷限性。首先，能源消耗問題是生成式AI技術的一個重要缺點。這些模型通常需要大量的計算資源來進行訓練和執行，這不僅涉及到龐大的電力需求，還關係到能源的可持續性和環境影響。即便是在業界領先的OpenAI等機構，也面臨著高昂的運營成本和資源投入，這在一定程度上限制了技術的普及和應用。
其次，生成式AI模型的體積問題也不容忽視。當前的AI模型往往擁有數十億甚至數百億的引數，這使得模型的儲存和運算要求變得極為苛刻。這種對大規模資料和計算力的依賴，不僅增加了模型部署的複雜性，也限制了其在資源受限環境下的應用可能性。此外，為了實現全方位的效能提升，模型的規模和複雜度不斷增加，這進一步加劇了能源消耗和儲存需求的問題。這兩個缺點在本質上是相互關聯的。
AIGC與Agent的區別
AIGC通常指的是基於規則或機器學習模型的系統，能夠與使用者進行互動式對話。Chat的主要目的是提供資訊、解答疑問或進行娛樂對話。它通常不具備長期記憶和複雜的個性化特徵。
在開發和使用生成式AI模型的過程中，尤其是透過API進行封裝和應用時，我們經常會面臨上下文管理的挑戰。這裡的上下文限制並不僅僅是指代token數量的消耗，而是更深層次地涉及到模型對於長對話記憶的能力。儘管一些國內的AI產品，如Kimi，已經在處理長文字對話方面取得了顯著進展，但要讓這些chat模型像人類一樣記住並理解整個對話歷史仍然是一個巨大的挑戰。
這是因為，目前的chat模型大多是基於短期記憶設計的，它們主要依賴於最近的對話片段來生成回應。這些模型在底層訓練時，並沒有接觸到需要長期記憶和複雜上下文管理的資料集，因此它們在處理跨越長時間跨度的對話時，往往無法像人類那樣保持連貫性和一致性。這意味著，無論chat模型在技術上如何進步，它們在處理長對話記憶方面仍然存在侷限性。
Agent則更為複雜，它不僅能夠進行互動對話，還具備一定的個性化特徵、長期記憶和情感表達能力。Agent的設計初衷是透過模擬一個具有獨立個性和情感的完整個體，來與使用者在多種不同的情境中進行深入的互動和交流，從而建立起更加豐富和有意義的情感聯絡。在當前眾多的Agent產品中，coze無疑是其中的佼佼者，它透過先進的技術和創新的設計理念，成功地吸引了大量使用者的關注和喜愛。同時，我也投身於這一領域，嘗試開發了自己的bot應用，以期探索和實現更加智慧化和個性化的使用者體驗。
在這個過程中，我深刻地認識到，儘管大型的AI模型宛如一個強大的大腦，提供了豐富的知識和處理能力，但Agent則更進一步，它不僅具備智慧，還擁有模擬人類行為和情感的能力。Agent可以透過整合各種專門的外掛和工具，來解決那些即使是最強大的AI模型也難以應對的問題。這種方法不僅極大地擴充套件了Agent的功能範圍，還顯著降低了能源消耗，並且在很大程度上減少了模型訓練的時間和成本。
在當前的人工智慧應用市場中，基於知識庫的對話系統無疑是最為廣泛部署和使用的解決方案之一。這類系統的核心機制通常涉及使用向量資料庫來儲存和檢索知識，進而利用大型語言模型（LLM）對檢索到的資訊進行深入分析和對話生成。雖然語言模型的質量和效能直接影響著對話的準確性和流暢性，但這種基於知識庫的方法已經在很大程度上解決了長期記憶的問題。得益於向量資料庫的高效儲存能力，系統能夠維護大量資訊，並保持快速響應。
此外，為了進一步提升AI系統的功能性和使用者體驗，各種外掛的開發和整合成為了關鍵環節。在國內，許多領先的大型語言模型都已經建立了自己的外掛商店，使得開發者可以輕鬆地為AI系統新增新的功能和服務。以coze為例，它提供了一套完整的外掛開發、釋出和上架流程，極大地擴充套件了AI系統的能力範圍。其中，最初引起廣泛關注的外掛之一就是程式碼執行器，它使得AI不僅能夠理解程式碼，還能實際執行程式設計任務。
除了單一功能的外掛，更為複雜的應用場景往往需要透過工作流開發來實現。透過將不同的功能和外掛進行組合，可以建立出更加人性化和前沿化的對話流程。這樣的工作流不僅能夠提高機器人回答的質量和相關性，還能夠根據使用者的特定需求進行定製化，使得AI系統在各種複雜情境下都能提供恰當、及時且富有創意的響應。
生成式AI的應用與風險
生成式AI的應用範圍非常廣泛，從自動寫作、藝術創作到虛擬助手和遊戲角色設計等。它能夠極大地提高內容生產的效率，降低成本，併為使用者提供個性化的體驗。
然而，生成式AI也帶來了一些風險，包括資訊的真實性、版權問題、以及可能的倫理和社會影響。至今各個國家也沒有對AI釋出相應的版權法律法規。因為這也是一個比較難纏的問題，我們就不多說了。但是AI確實影響了我們大部分生活。我簡單說說風險：
- 資訊真實性：生成式AI可能會產生虛假或誤導性的內容，尤其是在新聞和社交媒體上，這可能導致資訊的誤傳和信任危機。
- 版權問題：AI生成的內容可能涉及版權爭議，尤其是當AI學習並模仿特定作者或藝術家的風格時，版權歸屬可能變得模糊。
- 倫理與隱私：生成式AI可能會無意中洩露敏感資訊，尤其是在處理個人資料時，需要確保遵守隱私保護法規和倫理標準。
- 工作替代：在某些領域，生成式AI可能會替代人類的工作，引發就業問題和職業轉型的挑戰。
- 社會影響：生成式AI可能會加劇社會分化，特別是在教育資源和經濟機會分配不均的情況下，技術的發展可能不惠及所有人。
- 技術濫用：生成式AI技術可能被用於製造虛假證據、網路釣魚和其他惡意活動，對社會秩序和個人安全構成威脅。
總結
Chat的優勢在於其簡單、易於實現和部署。它適用於提供快速響應和標準化服務的場景，如客戶支援和常見問題解答。然而，Chat的侷限性在於缺乏深度個性化和長期記憶，這限制了它在建立深度使用者關係方面的潛力。
Agent則提供了更為豐富和複雜的互動體驗。它可以模擬真實人物的行為和情感，為使用者提供更為沉浸式的體驗。Agent的挑戰在於其開發和維護的複雜性，以及對大量資料和計算資源的需求。
隨著時間的推移，將生成式人工智慧無縫融入現有產品已經成為一種普遍的趨勢。這意味著人工智慧不再僅僅是獨立存在的應用，而是與其他產品和服務緊密結合，為使用者提供更加智慧化和個性化的體驗。舉例來說，各種小助手等等層出不窮，為使用者提供幫助。這只是冰山一角，還有更多類似的應用。
儘管生成式AI在實際應用中面臨著一系列挑戰和侷限性，但這並不足以否定其廣闊的發展前景。實際上，AI生成內容（AIGC）與智慧代理（Agent）之間的關係更像是一種互為補充的夥伴關係，而非相互排斥的競爭關係。AIGC的高效內容生產能力和大規模資料處理能力使其成為資金雄厚的大公司的理想選擇，這些公司通常擁有足夠的資源來投資於複雜的AI系統，並從中獲得商業價值。相比之下，智慧代理（Agent）以其靈活性和個性化服務的特點，更受到資源有限的小型公司的青睞，它們可以利用Agent的定製化互動和易於整合的特性來提升使用者體驗和服務質量。
在AI技術的發展過程中，不存在萬能的解決方案，即所謂的“銀彈”。每個組織都需要根據自身的具體情況，包括技術能力、資金狀況、市場需求等因素，來選擇最適合自己的技術路徑和實施方案。關鍵在於能否準確識別自身的優勢和劣勢，並在此基礎上做出明智的決策。只要所選擇的發展策略能夠為組織帶來價值，無論是採用AIGC還是Agent，或是兩者的結合，都是值得探索和實施的。