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当我们站在2024年的边缘时，人工智能(AI)的发展轨迹将重新定义创新的边界。回顾生成式人工智能的历史，很明显，像ChatGPT和Bard这样的模型主要专注于文本处理。虽然具有开创性，但其影响很大程度上局限于语言任务，被称为“大语言模型”（LLM）。然而，随着人工智能领域的发展，“LLM”一词的局限性变得明显，尤其是在文本、图像、音频、视频甚至物理和科学交互等多模态领域的集成。

拓展语言任务之外的视野：

生成式人工智能的演变标志着，其从以语言为中心的任务过渡到更全面的方法。2024年，随着人工智能系统越来越擅长处理和综合各种模式的信息，我们将见证一种范式转变。这种超越文本处理的扩展不仅是技术上的飞跃，也是技术上的飞跃。其代表了对人工智能能力的根本性重新定义。

“LLM”一词可能不再体现这些先进模型的本质，因为其现在无缝地浏览不同的数据类型，开辟了从医疗保健和科学研究到创意艺术和娱乐等应用的新领域。多模式功能的集成，正在推动人工智能进入以前未知的领域，为前所未有的进步奠定了基础。

AIOps和自主操作：

2024年，组织将以新的活力拥抱人工智能IT运营(AIOps)。AIOps在先进的生成式人工智能功能的推动下，正在为自主运营铺平道路。忙碌的团队正在寻求人工智能驱动工具的支持，这些工具可以在最少的人工干预下预测、检测和解决IT问题。AIOps和生成式人工智能之间的协同作用，正在推动组织迈向一个运营流程简化、高效且高度自治的未来。

随着人工智能工具的注入，IT服务管理(ITSM)正在经历一场变革。将人工智能融入ITSM可以实现更快、更成功的IT成果。从优化工作流程到增强用户体验，人工智能正在成为ITSM战略不可或缺的一部分，为全球组织的IT服务发展做出贡献。

生成式人工智能的补充作用：

虽然生成式人工智能已在各种应用中证明了其实力，但必须承认其不能满足所有的角色。到2024年，组织预计将转变观点，从将生成式人工智能视为一种独立的技术，转变为将其作为特定行业人工智能战略的补充。GenAI不是替代品，而是成为一个强大的增强工具，增强和丰富了现有的人工智能框架，以满足各个行业的独特需求。

步入2024年，人工智能的未来展现出前所未有的潜力。生成式人工智能时代超越了语言界限，拥抱多模式功能，重新定义了创新格局。由先进AI模型提供支持的AIOps和自主运营正在重塑组织管理IT基础设施的方式。生成式人工智能与特定行业的人工智能战略之间的共生关系，意味着一种全面利用人工智能全部潜力的方法。

在这个动态的格局中，适应这些进步并将其整合到其框架中的组织将引领塑造人工智能的未来，释放曾经仅限于科幻小说领域的可能性。进入2024年的旅程不仅预示着技术的进步，而且预示着我们对人工智能可以实现什么，以及其如何无缝融入我们的日常生活和职业努力的了解将发生根本性的转变。