ChatGPT：AI工程化的代表产品

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2023-11-02 22:08:23

人工智能产业的发展历程

人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）诞生于1956年，至今已六十余年。在漫长的岁月中，一些新技术或新方法的出现，给AI产业带来过乐观浪潮，但随之而出现的，则是数次AI寒冬。如同任何新兴事物一样，人工智能的发展没有一蹴而就，而是历经坎坷和挫折。直到近十年，得益于深度学习算法的突破，以及算力提升和大数据的积累，人工智能才真正迎来从实验室研究走向产业实践的黄金时代。

2016年，谷歌AlphaGo与人类围棋冠军李世石进行的人机大战，让AI走向社会舞台中央，同时，也推动了AI商业浪潮的来临。过去五年，人工智能与千行百业加速融合，其价值在很多场景得到释放，并催生出一大批AI公司或团队。然而，在产业实践过程中，AI也面临新的瓶颈：解决单一场景问题，AI的能力毋庸置疑，但如何复用解决更多场景的问题，成为很多AI公司盈利的掣肘。而AI工程化，是解决这一问题的重要手段。

ChatGPT：AI工程化的代表产品

ChatGPT走入大众以ChatGPT为例，它其实也是AI工程化的产物。它是一种自然语言处理的通用AI模型，因为它可以回答覆盖各种领域的问题，而不是专门针对某一个领域设计的模型。ChatGPT是在需求分析、模型设计、模型训练、模型部署等环节中，充分发挥AI工程化的作用。在需求分析阶段，需要明确人工智能技术应用的目标和需求。而在模型设计阶段，需要根据需求分析的结果，设计合适的模型来解决问题。在训练过程中，则需要通过训练大量的文本数据，让模型学习如何对话。ChatGPT能实现目前这样自然的语言交互，与过去几年AI产业在算法、算力、数据等方面的不断突破密切相关，但光有技术上的创新还不够，人们能够如此便捷的体验到ChatGPT，则是AI工程化的功劳。

AI工程化的发展趋势

AI工程化是AI大规模发展的必经之路。因为任何行业或企业，只要有场景、数据和算力，都可以落地AI应用，但落地效率、周期会远超预期。因此，AI要成为企业的生产力，就必须以工程化的技术来解决模型开发、训练、预测等全链路生命周期的问题。

在Gartner看来，AI工程化是年度战略技术趋势之一。随着工具体系、开发流程、模型管理全生命流程的高效耦合，AI工程化的发展趋势正在逐步明朗。未来，AI工程化主要聚焦于工具体系、开发流程、模型管理全生命周期的高效耦合。在工具体系层面，体系化与开放化成为研发平台技术工具链的发展特点；开发流程方面，工程化关注AI模型开发的生命流程，追求高效且标准化的持续生产、持续交付和持续部署。而模型管理方面，则需要建设对模型生命周期的管理机制，并对模型的版本历程、性能表现、相关数据、衍生的模型档案等进行标准化的管理运维。

AI企业能否快速赋能各行各业，响应多样化需求，关键因素就在于企业的工程化能力。AI工程化价值的体现，在于能够提高人类的工作效率和质量，同时也是人工智能产业致力于实现的目标。

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