生成式AI的想象，不能只困在通用大模型里
生成式AI技术无疑是当前最大的时代想象力之一。
资本、创业者、普通人都在涌入生成式AI里去一探究竟：“百模大战”连夜打响，融资规模连创新高，各种消费类产品概念不断涌现……根据Bloomberg Intelligence的报告，2022年生成式AI市场规模仅为400 亿美元，预计到2032年这一数字将突破1.3 万亿美元，未来10 年的年均复合增速高达42%。
然而，表面上看着热闹非凡，但生成式AI技术的普及和转化真的有我们想象的那么高吗？
在经历了爆发式增长之后，6月以来，生成式AI聊天产品访问量几乎都出现了不同程度的下降。最新用户调查显示，有80%-90%以上的受访者表示未来六个月都完全不会使用ChatGPT、Bard等聊天工具。从消费端看，大家目前似乎更多地把生成式AI产品当成了一种追赶时尚潮流的玩具，而非持续使用的工具。
而在企业端，这样的现象就更为明显。一旦人们切换到工作模式时，生成式AI工具便很少出现在大家的工作流程中，甚至还被很多大型公司等明令禁止或限制性使用。
关于生成式AI的狂想焦点似乎还停留在大模型和产品概念上，人们预期所想看到的繁荣生态和对经济社会所产生的变革性影响还尚未到来。
此外，通用模型并不能解决所有问题，能帮企业完成的事情非常有限。大模型的训练都是基于互联网上的公开数据完成，很多产品也相对孤立没有形成一个连贯的、整体的工作流，不具备定制化能力。意味着开发人员需要结合私有数据做大量个性化调试，开发训练门槛极高。
针对当前的生成式AI浪潮，在降本增效，追求 “有质量的增长” 与利润的背景下，企业可能更看重的是自己的痛点和需求，那么我国是如何应对这种困难呢？利用垂直大模型来解决这些针对性的场景问题。首个旅游行业垂直大模型“携程问道”、首个商查大模型“天眼妹”可信商业助理......
作为致力于将AI与RPA等自动化技术融合创新的人工智能企业，实在智能自研垂直领域的大语言模型TARS（塔斯）正式上线，开始内测，为赋能千行百业数字化转型，与AI的融合又上了个新台阶：RPA技术可以有效帮助企业减少重复、繁琐的人工操作，而AI纳入后的实在TARS垂直大模型在AI自然语言理解及逻辑知识能力归纳泛化的优势以及智能屏幕语义理解技术（ISSUT）的双重加持下，只需通过文字简单描述业务流程，即可生成一个自动化业务流程，生成一个数字员工，让流程的自动化更加简单，让自动化流程的生成更加智能、高效。
大模型之后，下一阶段生成式AI技术一定会朝着多样性和个性化方向发展，我们既可以看到比较通用的生产力工具，也会看到各种瞄准特定场景的AI产品，赋能整个经济社会的发展。
