穿越误解与炒作：理解生成式 AI 的真实潜力
计算机与社会
2024-10-23 v1 信息检索
多智能体系统
摘要
本文探讨了生成式 AI（genAI）的微妙领域，尤其关注基于神经网络的模型，如大语言模型（LLM）。尽管生成式 AI 既获得乐观的热情，也面临怀疑的批评，但本工作旨在提供对其能力、局限性以及对社会功能和人际互动深远影响的平衡审视。第一部分通过详细讨论 LLM 的学习方式、计算需求、与支持技术的区别特征，以及其在准确性和可靠性方面的内在局限来澄清基于语言的生成式 AI。真实世界的实例说明了这些技术的实际应用与影响。论文后半部分采用系统视角，评估将 LLM 集成到现有技术中的方式如何提升生产力并解决新兴问题。它强调需要大额投资来理解近期进步的意义，倡导在伦理负责的前提下，对生成式 AI 在各行业的整合进行充分而明智的对话。论文以前景发展和建议结束，强调以前瞻的方式充分发挥生成式 AI 的潜力，同时减轻其风险。
引用
@article{arxiv.2410.16629,
title = {Cutting Through the Confusion and Hype: Understanding the True Potential of Generative AI},
author = {Ante Prodan and Jo-An Occhipinti and Rehez Ahlip and Goran Ujdur and Harris A. Eyre and Kyle Goosen and Luke Penza and Mark Heffernan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16629},
year = {2024}
}