2024年人工智能AIGC领域的五大技术难题

随着人工智能技术的快速发展，AIGC（人工智能生成内容）领域面临着多项技术挑战。2024年，五大技术难题成为该领域的焦点：高性能推理硬件成本、AI幻觉率、图像多语种文字生成、内容生成一致性、以及文本生成视频。

1. 高性能推理硬件成本：复杂模型需要高性能计算资源。例如，OpenAI的GPT-4模型需要投入巨资打造更高性能的芯片。尽管如此，硬件性能几乎已压榨到极限，特别是在访存带宽方面。2024年，关于系统效率，尤其是端到端推理延迟的优化，仍是一个未知数。此外，如何提高部署和服务效率，以及降低系统成本，也是未来的重要研究方向。

2. AI幻觉率：AI幻觉是指大语言模型（LLM）自信地编造事实，并将编造的事实与多个段落的连贯性和一致性编织在一起，指称为真实信息的情况。研究表明，高达96%的互联网用户知道AI幻觉，大约86%的人亲身经历过。约72%的人相信AI能提供可靠和真实的信息，然而，他们中的大多数人（75%）至少被AI误导过一次。解决AI幻觉的方法包括过程监督、使用多重提示、过滤参数、谨慎使用AI执行计算等。

3. 图像多语种文字生成：多模态融合是将来自不同类型（例如文本、图像、声音等）的数据合并，利用跨模态技术产生一个综合的数据表示或输出。其核心挑战是如何有效地融合这些模式以提供连贯和有意义的输出。多模态数据的应用痛点涉及到数据对齐、融合、检索和生成、时序处理以及多模态交互等方面。

4. 内容生成一致性：内容生成一致性是指保持内容整体风格、预警和样式等特征的一致性。这涉及到数据对齐、融合、检索和生成、时序处理以及多模态交互等方面，解决这些难点将有助于推动多模态技术的进一步发展，并实现更多实际应用的落地。

5. 文本生成视频：文本生成视频技术关注场景、动作一致性连续性以及性感等的深度理解。AIGCBench是一个全面而可扩展的基准，旨在评估各种视频生成任务，主要关注图像到视频（I2V）生成。它包括11个指标，涵盖控制-视频对齐、运动效果、时间一致性和视频质量等四个维度。AIGCBench解决了现有基准的局限性问题，为了解当前I2V算法的优势和劣势提供了见解，代表了在更广泛的AIGC领域创建标准基准的重要一步。

2024年人工智能AIGC领域的这五大技术难题，不仅是对现有技术的挑战，也是未来技术发展的机遇。随着研究的深入和技术的进步，预计将有更多的创新和突破。