從ChatGPT推出以來，全世界都為AI的巨大潛力而著迷。ChatGPT開啟了生成式AI時代，生成式AI利用基于大量數據訓練的模型，可根據簡單文本或語音提示生成全新內容。

在大語言模型（LLM）問世前，傳統(tǒng)AI應用和解決方案基于有限規(guī)模的數據集進行學習，利用學習結果進行數據分析和預測。傳統(tǒng)AI已在許多行業(yè)得到廣泛應用，如自主系統(tǒng)控制、聊天機器人、客戶服務代理、欺詐檢測、游戲娛樂、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、風險分析、系統(tǒng)管理和安全監(jiān)控等。傳統(tǒng)AI應用將持續(xù)增長，但生成式AI將開啟全新世界。

借助能夠學習海量數據的能力，大語言模型能夠識別、總結、預測和生成新文本、音頻、圖像甚至視頻，帶領AI開辟過去人類無法實現的全新功能領域。

1、內容創(chuàng)作

生成式AI的最初推動領域是內容創(chuàng)作，即修改現有內容和/或創(chuàng)作獨特全新內容的能力。對于文本創(chuàng)作形式，既可以是簡單的電子郵件，也可以是文章、博客、詩歌或故事等復雜形式。

針對音頻格式，生成式AI的響應形式可以是語音回復、生成一系列聲音、甚至是完整的歌曲。針對圖像格式，可以是逼真或奇幻的圖片、圖形設計，以及創(chuàng)建或刪除圖片中的元素。這些功能還可擴展至視頻格式，也就是一系列圖像再加上音頻，視頻內容形式可以是游戲、電影、合成的游戲角色、甚至是完整的元宇宙環(huán)境。

生成式AI還將使創(chuàng)建教育資產不再繁瑣。例如，醫(yī)療專業(yè)人員可以將生成式AI用于病人康復訓練，教育工作者可以利用生成式AI制定優(yōu)化學習計劃。

設計領域有著巨大的生成式AI應用潛力。生成式AI能夠結合材質信息、風格、環(huán)境信息、以及工程知識來設計服裝、汽車、消費品和建筑等。這讓任何企業(yè)在設計任何尺寸或形狀的產品時，有望實現獨特或定制設計，縮短產品上市時間，提高靈活性和可靠性，同時為DIY項目提供全新工具。

2、個性化

生成式AI將對社會產生深遠影響，個性化數字助手支持情境感知，并且能夠以更像人類的方式溝通交流。

高通技術公司高級副總裁兼技術、規(guī)劃和邊緣解決方案業(yè)務總經理馬德嘉近期接受采訪時舉了這樣一個例子，試想用戶的數字助手能夠訪問用戶的汽車或智能手機等任意終端，根據用戶個人偏好、飲食忌口和位置信息推薦餐廳，基于用戶可能的到達時間進行預訂，甚至直接幫用戶進行點餐。

生成式AI可用于制定飲食、鍛煉和娛樂日程表，甚至為用戶支付日常生活賬單。

3、代碼生成

創(chuàng)建代碼是生成式AI的一大關鍵應用，也是支撐我們生活當中所有技術的基石。

在生成式AI協助下，程序員有望在整個應用生命周期創(chuàng)建、測試、更新和維護代碼，節(jié)省數百萬工時，并確保更新的及時性。

伴隨自動化機器的使用和應用的日益復雜化，代碼的復雜性和規(guī)模也在不斷增加，這讓生成式AI的應用日益重要。

4、自然交互

生成式AI將為終端交互方式帶來前所未有的變革。針對文本或語音的自然語言理解已實現了大幅提升，讓終端能夠通過自然的對話式交互完成任務。

與觸控相比，語音可以成為更加直觀的終端交互方式。與研究需要找到哪個應用、如何使用或如何查找設置相比，能與終端對話顯然簡單得多。它能夠隱藏處理的復雜性，讓卓越體驗能夠惠及廣泛用戶。

生成式AI可以使用多種語言，不僅包括英語、中文或西班牙語，還包括二進制代碼等編程語言和圖像，或是用戶能夠想到的任何模態(tài)。這意味著多個應用、程序和終端可以無縫地協同工作，解決機器對機器通信的接口難題，從而改善人們的生活。

因此，得益于生成式AI用戶能夠更輕松地檢查汽車胎壓、解讀洗衣機的報錯信息、或在夜間限制智能手機屏幕產生藍光。

5、研究

生成式AI在科研分析方面具有幾乎無限的潛力，對于藥物研究、化學分析、材料設計乃至大氣建模，推薦、建模和模擬交互能力都具有巨大潛力。

當現有數據有限或難以獲取時，生成式AI甚至可以用于創(chuàng)建模擬數據，以進一步改善研究和分析效果。生成式AI的持續(xù)應用將助力科學研究的不斷突破。

生成式AI擁有無限可能

正如任何變革性新技術，生成式AI對應用、使用模式和各個行業(yè)的影響將遠遠超出任何人的預測。

一些目前使用傳統(tǒng)AI模型的應用未來也可能使用生成式AI。如今一切皆有可能，隨著模型不斷完善和優(yōu)化，生成式AI應用將持續(xù)增強和擴展，支持越來越多的個性化版本，以及不同平臺。

無論是智能手機、筆記本電腦還是汽車，高通技術公司正與業(yè)界合作，以確保安全、隱私、對社會負責且即時的方式發(fā)揮終端側生成式AI的強大能力。

本文內容來自高通技術公司技術市場總監(jiān)Pat Lawlor、高通技術公司市場資深經理Jerry Chang的署名博客。