高通的Gen AI：超越创新的独特机会

高通公司在过去几年中积极开发和整合基因生成式 AI 能力，并将其应用于广泛的半导体产品线中。对于那些完全脱离信息网格的少数人来说，AI 使用智能算法根据已有数据创作新的原创作品，如照片、图像、电影和音乐等。

高通的生成式人工智能战略采用这项技术改善其产品与服务的不同方面。该公司表示，其技术可实现各种非凡的用例，但在智能手机上本地执行，从每个查询的成本和可扩展性的角度来看，会添加更多的价值。

在此背景下，让我们讨论高通构建跨越设备到云端的混合人工智能功能的能力。

有关这种潜力的讨论始于今年早些时候的Mobile World Congress，由高通发起。这种方法需要特定的、独特的硬件修改和大量的软件调整，从而产生一个大型模型——被称为稳定扩散的深度学习文本到图像模型，该模型于2022年推出。

稳定扩散的主要应用是根据文本描述创建详细的图像。此外，稳定扩散还可用于其他任务，如图像修复（修补）和修改超出原始图像边界的AI生成图像（出图）。

重要的是要注意，参数是机器学习算法的基础，使功能性基因AI应用成为可能。它们构成了使用过去数据进行训练的模型的部分。一般来说，在语言领域中，参数数量与复杂度之间的关系仍然相当可靠。过去用于基因AI风格应用程序的近似数量在100亿个参数范围内。

设备上的人工智能稳定扩散

根据高通公司的称述，其实现稳定扩散技术仅需要10亿个参数，可以压缩进一个智能手机大小的设备中。这项稳定扩散技术能够让用户在不使用手机互联网功能的情况下，通过输入文本查询来本地生成一张图片。

由于高通公司的演示在飞行模式下运作，从文本查询产生该图像所需的所有数据都存储在设备上。在高通公司看来，稳定扩散是首选模型，因为其巨大的大小和由大量数据派生的培训——它可以真正理解广泛范围的概念，而不限于特定或小型主题。

目前，高通声称自己是唯一能让这种模型在基于Android的设备上运行的公司。参数模型不断缩小，使得令人信服的基因AI应用程序仅在设备上运行。如果你沿着这条思路继续推进，相似的生成式AI用例可以在所有类型的移动设备上执行。

从平台角度来看，可伸缩性是高通的关键，因为很少有其他企业具有可比的对整个终端设备生态系统中的设备影响力。高通的“已建立”的Snapdragon基础现在已超过20亿台设备，其中许多没有互联网连接。

高通生成式人工智能方法的优势

高通由于在智能手机行业的历史，拥有独特的优势，尽管英伟达经常在人工智能领域占据新闻头条。

高通可以利用其生成式人工智能来产生更沉浸式和逼真的内容，增强用户体验。例如，增强现实（AR）应用可以创建高质量的照片和视频，增强用户体验，并使其更具参与性。

此外，高通的能力为企业提供了产品测试和开发的重要优势。高通可以使用生成式人工智能模拟和创建真实模型进行测试和开发，这可能会加快设计过程，节省开支，并提高产品开发的效率。

此外，高通的OEM制造商可能会从AI领域的个性化潜力中受益，而高通的解决方案可能为消费者提供利用生成AI的定制体验。

很容易看出高通的解决方案如何促进创建专业建议、独特用户界面或根据个人偏好和行为模式提供可适应性答案。

高通必须告诉我们更多

正如我的大多数读者所知，我一直在提高人们对使用通用人工智能时所涉及的伦理问题的意识。生成式人工智能提出了许多道德问题，特别是在深度伪造和可能的AI创造素材的剥削方面。高通必须确保其生成式AI技术的用户在道德和法律的范围内行事。

有理由担心。

最近，当我问一个拥有文本转图片的人工智能程序的CEO，公司是否要求所创建的材料包含永久水印或元标记指纹时，他表现得轻蔑，并否定了我的问题。

在最近的技术会议上，一位知名CEO兴奋地谈论了基于人工智能技术的员工绩效评估应用的前景。如果这种应用被使用，将会引发无法想象的诉讼。

然而，最近在与高通公司的分析师电话会议中，该公司似乎明白了它需要在这个领域扮演道德领导角色，建议将在随后的会议上披露更多此类信息。

公司承认希望消费者最大限度地发挥其设备上的通用人工智能功能，但也强调区分原创材料和通用人工智能修改的内容是多么关键。

很容易想像，例如面部识别技术，可以在此方面起到相当好的作用。然而，也有一些生物识别硬件功能可能也很有用。

一个勇敢的新世界。但我们会更安全吗？

毫无疑问，高通公司对通用人工智能的重视以及将此能力持续融入公司广泛的硅片产品组合的工作，具有改变我们所知道的技术景观的潜力。其生产力和节省时间的优势是实实在在、重大的，几乎是难以理解的。

潜力巨大，因为高通现在可以在智能手机和其他移动设备（包括 PC）上强劲地运行这些应用程序，而无需互联网连接。信息扭曲和隐私侵犯的潜力也是痛苦明显的。

高通必须保护用户数据并遵守严格的隐私法律，以缓解这些担忧，并确保在开发或部署生成式 AI 模型时使用的任何个人可识别信息（PII）适当地匿名化以防止个人识别。

此外，在为生成式人工智能收集或使用用户数据之前，高通必须获得用户的明确批准。关于数据使用、共享和存储程序的开放沟通对于保持用户信心至关重要。

安全和道德挑战

高通必须实施强大的安全措施，以保护用户数据免受未经授权的访问、侵犯和潜在的滥用，特别是在生成式人工智能的情况下。访问限制、加密和定期安全审核都是其中的一部分。通过整合全面的隐私计划，高通可以增强用户信心并确保其生成式人工智能解决方案尊重用户隐私。

我还主张高通公司要求OEM合作伙伴在将下一代人工智能解决方案纳入其消费品中时，要求消费者披露任何由此类设备创建的内容是否为人工智能生成的。

对于这一披露，会倾向于完全将责任放在设备制造商身上，他们会期望最终用户承担这一责任。尽管如此，我仍希望高通公司在这个问题上采取公开的领导地位。

遗憾的是，过度依赖生成式人工智能技术可能会贬低人类创造力和直觉。

我对由生成式人工智能创建的图像和视频的前景感到惊恐，因为它们很可能会被即将到来的总统选举的双方使用，这将使得几乎不可能分辨真假。

高通必须在自动化和人类参与之间建立平衡，以确保创造新颖和有价值的解决方案。这个方面是高通的gen AI的机遇。

Mark Vena是位于硅谷的SmartTech研究机构的CEO兼首席分析师。作为一位拥有超过25年技术行业经验的老将，Mark涵盖了许多消费科技主题，包括个人电脑、智能手机、智能家居、连接健康、安全、PC和游戏控制台、流媒体解决方案等。Mark曾在康柏、戴尔、Alienware、Synaptics、Sling Media和Neato Robotics担任高级市场营销和业务领导职位。Mark曾出现在CNBC、NBC新闻、ABC新闻、今日商业、探索频道和其他媒体机构上。Mark的分析和评论曾出现在Forbes.com和其他知名商业新闻和研究网站上。他对消费科技领域的评论一再出现在《华尔街日报》、《纽约时报》、《今日美国》、《TechNewsWorld》和其他新闻出版物上。

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