ChatGPT 的巨大成功迫使每家科技公司開始投資人工智慧研究，並找出如何將人工智慧整合到他們的產品中。這是我們從未見過的情況，然而，人工智慧才剛開始。

但這不僅僅是花哨的人工智慧聊天機器人和文字到圖像生成器。一些高度猜測但令人印象深刻的人工智慧工具即將出現。

使用向量資料庫進行語意搜尋

語意搜尋查詢正在進行測試，以便為人們提供更好的搜尋結果。搜尋引擎目前使用以關鍵字為中心的演算法向用戶提供相關資訊。然而，過度依賴關鍵字會帶來一些問題，例如上下文理解有限、行銷人員利用搜尋引擎優化以及由於難以表達複雜查詢而導致搜尋結果品質低下。

與傳統搜尋演算法不同，語意搜尋在提供搜尋結果之前使用詞嵌入和語意映射來理解查詢的上下文。因此，語義搜尋不是依賴一堆關鍵字，而是根據給定查詢的語義或含義提供結果。

語意搜尋的概念已經存在相當長一段時間了。然而，由於語義搜尋速度緩慢且佔用大量資源，公司很難實現此類功能。

解決方案是繪製向量嵌入並將其儲存在大型向量資料庫中。這樣做可以大大降低計算能力要求，並透過將結果縮小到最相關的資訊來加快搜尋結果的速度。

Pinecone、Redis 和 Milvus 等大型科技公司和新創公司目前正在投資向量資料庫，為推薦系統、搜尋引擎、內容管理系統和聊天機器人提供語義搜尋功能。

人工智慧民主化

雖然不一定是技術進步，但一些大型科技公司對人工智慧民主化感興趣。無論好壞，開源人工智慧模型現在正在接受培訓，並為組織提供更寬鬆的使用和微調許可。

《華爾街日報》報道稱，Meta 正在購買 Nvidia H100 AI 加速器，旨在開發與 OpenAI 最近的 GPT-4 模型競爭的 AI。

目前尚未公開的 LLM 可以與 GPT-4 的原始效能相符。但隨著 Meta 承諾推出具有更寬鬆許可的競爭產品，公司最終可以微調強大的法學碩士，而無需承擔商業機密和敏感資料被揭露和使用的風險。

人工智慧代理和多代理新創公司

目前正在進行幾個實驗項目，用於開發人工智慧代理，這些代理幾乎不需要任何指令即可實現特定目標。您可能還記得 Auto-GPT 中的 AI 代理程式概念，Auto-GPT 是一種自動執行操作的 AI 工具。

這個想法是讓代理人透過不斷的自我評估和自我修正來獲得完全的自主權。實現自我反思和糾正的工作理念是Agent在每一步中不斷提示自己需要做什麼、如何做、犯了哪些錯誤以及可以改進哪些方面。

問題是人工智慧代理中使用的當前模型幾乎沒有語義理解。這會導致智能體產生幻覺並提示錯誤訊息，從而導致他們陷入自我評估和糾正的無限循環中。

像 MetaGPT 多代理框架這樣的專案旨在透過同時使用多個人工智慧代理來減少此類幻覺來解決這個問題。多代理框架的建立是為了模擬新創公司的運作方式。該新創公司中的每個代理商將被分配到專案經理、專案設計師、程式設計師和測試員等職位。透過將複雜的目標分解為較小的任務並將其委託給不同的人工智慧代理，這些代理更有可能實現其既定目標。

當然，這些框架還處於開發初期，還有很多問題需要解決。但隨著更強大的模型、更好的人工智慧基礎設施以及不斷的研究和開發，有效的人工智慧代理和多代理人工智慧公司成為現實只是時間問題。

以人工智慧塑造我們的未來

大型企業和新創公司正在大力投資人工智慧及其基礎設施的研發。因此，我們可以預期生成式人工智慧的未來將透過語義搜尋、完全自主的人工智慧代理和人工智慧公司，以及供公司和個人使用和微調的免費高效能模型，提供更好的有用資訊獲取方式。

雖然令人興奮，但我們花時間考慮人工智慧道德、用戶隱私以及人工智慧系統和基礎設施的負責任開發也很重要。讓我們記住，生成式人工智慧的發展不僅在於建構更智慧的系統；還在於建構更智慧的系統。它還涉及重塑我們的思想並對我們使用技術的方式負責。