Gartner认为生成式AI正处於「过高期望的膨胀期」 https://bit.ly/3qKXmoi Gartner在1995年提出「炒作周期 」（Hype Cycle）的理论，用来分析新兴技术标准采用 模型的胜与衰之生命周期变化。其中，许多新兴技术由於走不出「过高期望的膨胀期」（ Peak of Inflated Expectations），就面临雷声大雨点小的情况，结束了飙涨之旅。例 如：2021年位於「过高期望的膨胀期」的NFT（Nonfungible tokens），於2022年底就面 临围绕在该技术的炒作逐渐式微的情况，加上元宇宙没起飞，未来NFT的发展只能一步一 步来了。 这一次Gartner提出的2023年Hype Cycle的新兴技术指标是生成式AI。 Gartner表示，生成式AI当然不是一项单一技术。从基础、扩散模型到即时工程工具都涵 盖其中，这些都成为推动了生成式AI的趋势。 可是不可否认的，整个生成式AI正进入过高期望的膨胀期。Gartner解释，如今每个供应 商都会向企业资讯长或技术长推销其已经将生成式AI放入其产品中。但是对於高阶主管来 说，其必须弄清楚生成式AI对其安全和隐私可能带来好处和缺点。 简单来说，Gartner认为AI已经达到炒作周期顶峰的主要原因是大量产品声称内建了生成 式AI。因为许多企业无法分辨其好处，因而出现混乱的现象。如何让生成式AI确保在面向 客户的案例中而不会产生幻觉就是个挑战。 生成式AI在技术炒作周期的下一步是泡沫化的低谷期。Gartner认为，从某种意义上，生 成式AI已经发生幻灭低谷的情况，只是现在的案例尚不多，所以还足以支撑整个生成式AI 往上的力量。 如今最大的问题是，这项技术能否为企业甚至整个社会带来长期增加的价值？ 根据 Gartner的追踪，其看到了一些早期证据，但是尚未有客户说「我已经试过了，未来再也 不想在这领域花一分钱」的情况，简单来说，就是没有出现戏剧性的幻灭。 根据Gartner的长期研究，有些新兴技术会从「过高期望的膨胀期」直接跳到「实质生产 的高峰期」(Plateau of Productivity)。也就是说，经过市场的尝试采用之後，快速进 入主流采用阶段，并且得到广泛性的市场采用，以及相关性的明显回报。就在这种正向循 环之下，对社会带来非常大的效益。可是以目前所有评估生成式AI来看，其对未来社会冲 击是有的，所以到底会形成多少反抗力量，这关系着生成式AI的未来走向啊！ --

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