这是一个开头
Hello大家，我是一名22年毕业参与人工智能项目的新IT同学。
如果给2023一个关键词list，里面必不可少的一定是生成式AI，有些文章里将2023年定义为生成式AI的突破之年，这一年生成式AI工具迅猛产出，遍地开花，各组织均在快速追赶生成式AI的脚步，可以说开发者在追着AI开发。生成式AI也一下子普遍进入大家的视野，各地区、各行业、各职位都不约而同的接触到了AI，业务需求及场景也在随之改变。
而我作为一名新加入IT行业，并且参与了2023年技术发展的新鲜血液，看到了生成式AI的发展，希望能做出一点总结，并且从总结中获得新感悟。
ChatGPT 的发展与进化
如果说起生成式AI，那当然要提起今年曝光量和使用量最大的 ChatGPT，它的出现可以作为一个里程碑，直至 2023 年末，ChatGPT 引发的这场人工智能革命依旧火热、依旧在改变人类对人工智能的使用和想象。
ChatGPT 从GPT-3.5的免费版本，至ChatGPT Plus的增值服务，再到 GPT-4 的发布，它的进化和发展史，同样是代表了整个人工智能行业的进化，而ChatGPT Plus的出现，一定程度上建立了生成式 AI 面向大众市场的一种商业模式，之后包括百度的文心一言，也发布了会员订阅服务，而紧接着，OpenAI 又推出了 ChatGPT 的插件系统，让它有了更多平台化的概念和能力。
23年 ChatGPT 的多次更新、推出APP移动端、语音和图像的处理能力，都在展示着 OpenAI 的野心和能力，可能最惊叹的还是 GPTs 计划，支持用户在 GPTs 商店上架自己训练后的模型并供给其他用户付费使用，这是真正的商业形态。
但对企业客户来说，即使他们早已知道 GPT 的能力，但似乎没有为 GenAI 的广泛使用做好充分准备，或者说，企业并没有准备好应对这些工具可能带来的商业风险，在麦肯锡发布的文章中为我们展示了一个数字，在他们的调查中，只有略多于20%的公司制定了 GenAI 相关风险防范政策，所以对于企业，GenAI 的大范围落地似乎还存在各种各样的阻碍。
23年的通用人工智能发展了哪些？
1.图像生成
Adobe Firefly为多样化的视觉创作提供强大的支持，这包括插画、艺术概念设计和照片编辑。Adobe Firefly 被集成进 Photoshop，从而普及了 AI 技术。
基于 ChatGPT 的 DALL·E 3 简化了图像生成过程，减少了复杂提示工程的需求。
Shutterstock，一家图库巨头，通过集成 AI 功能，让用户可以把文字提示转换成可授权使用的图像。
2.视频生成
Stable Video Diffusion，一个创新的开源视频生成模型。它有望在 AI 生成视频的各个领域发挥关键作用，这与 AI 图像生成趋势是相辅相成的。
Meta 的 Pixel Codec Avatars（PiCA）模型使我们在视频通话中看到更逼真的 3D 人脸，使远程会议效果更接近真实。
3.文本生成
Google 在 Bard 聊天机器人中融入了基于多模态数据集训练的 Gemini，它被誉为目前“最强大”的 AI 模型。
Meta 发布了 Llama 2，精调 LLM 在对话用例中经过优化，多数基准测试中超过其他开源模型。
Stack Overflow 的 OverflowAI 加强了知识整理能力，支持在 Visual Studio Code 和 Slack 中进行 AI 驱动的答案搜索。
最后
虽然GenAI技术备受瞩目，AI技术在各领域带来的效率提升是毋庸置疑的，但普及率和影响范围依然有限，这也代表着价值挖掘仍然有许多潜力。在未来的3年内，企业将加大对人工智能领域的投资力度，也将会有更多的落地企业的产品产出。