生成式 AI 的進展

商務應用的生成式 AI

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp

關鍵參與者

大學

政府

企業

開源社群

大學

• 研究與理論的產地
  • GAN 於 University of Montreal 發展
• 培育並啟發研究人員
• 與產業與政府合作

政府與公民機構

• 政府負責監管並資助產業
  • DARPA 資助可解釋 AI 的研究
• 公民機構為獨立專案提供資源
  • CIFAR-10 影像資料集

企業（大小皆然）

• 生成式 AI 被快速採用
  • 取得市場優勢
  • 吸引更多資金

   

• 尤其是大型科技公司
  • 產出研究
  • 建置硬體與基礎設施
  • 併購新創

開源社群

• 提供開放取用
• 降低進入門檻
• 風險：
  • 專案無法無限期維護
  • 惡意濫用

企業與開源

優勢

• 開發者支持
• 招募人才
• 來自廣大社群的回饋

挑戰

• 競爭優勢流失
• 研究／技術被誤用

 

展望未來

加速因子：

• 降低硬體成本
• 研究與開發
• 市場競爭

減速因子：

• 技術瓶頸
• 監管
• 缺乏資金或人才

一起來練習吧！

商務應用的生成式 AI