2024年人工智能（AI）行业的新趋势主要集中在以下几个方面：

1. 生成式AI的持续发展：生成式AI作为新一代人工智能的代表，已经从实验室走向现实，改变了AI技术与应用的发展轨迹，加速了人与AI的互动进程 (2) (18) 。这表明生成式AI将继续是AI领域的一个重要发展方向。
2. 多模态AI模型的开辟：多模态AI模型超越了传统的单模态数据处理，涵盖多种输入类型，如文本、图像和声音，这是模仿人类感知方式的一种进步 (6) (16) 。这种模型的发展有望为AI带来更广泛的应用场景。
3. 开源模型性能的提升：以GPT-4为代表的闭源模型性能日益强大，有望与闭源模型分庭抗礼 (12) 。这意味着开源模型将在AI领域扮演越来越重要的角色，促进技术的共享和创新。
4. AI在医疗领域的深入应用：AI在医疗领域的应用不仅提高了诊断的准确性和效率，还为患者带来了更好的治疗体验 (26) 。这包括虚拟助手、疾病诊断与预测、医疗影像分析等多个方面 (3) 。
5. 技术人化的趋势：随着技术变得更加直观和易于使用，AI伙伴将从知识到智慧的转变，吸引更多人群成为新客户和新员工 (9) 。这表明AI技术将更加注重用户体验和人性化设计。
6. 安全可信AI的需求增加：随着AI技术的广泛应用，安全可信的AI诉求催生了新技术和新商业工具 (12) 。这反映了社会对于AI技术安全性和可信度的日益关注。

综上所述，2024年人工智能行业的新趋势主要包括生成式AI的持续发展、多模态AI模型的开辟、开源模型性能的提升、AI在医疗领域的深入应用、技术人化的趋势以及安全可信AI的需求增加。这些趋势共同推动着AI技术的进步和应用的拓展。

生成式AI在2024年的最新应用案例是什么？

2024年生成式AI的最新应用案例主要集中在金融业。《2024年金融业生成式AI应用报告》揭示了国内外170余家银行、保险、资管等金融机构在生成式AI方面的创新能力、商业价值和政策期望，表明生成式AI正在重塑全球金融业的格局 (29) (34) 。此外，《报告》还提到生成式AI是新质生产力，能够赋能银行数字化转型，以前所未有的方式影响金融业 (27) (34) 。这些信息表明，生成式AI在金融业的应用不仅限于传统的金融服务，还包括通过技术创新推动金融行业的数字化转型和升级。

2024年生成式AI在金融业的应用案例主要体现在通过技术创新赋能银行等金融机构的数字化转型，以及在金融服务领域内的创新应用，从而重塑全球金融业的格局。

多模态AI模型如何在医疗领域提高诊断准确性和效率？

多模态AI模型在医疗领域提高诊断准确性和效率的方式主要体现在以下几个方面：

1. 综合多种医学数据：多模态AI模型能够结合影像学、文本报告、实验室检测等多种医学数据，提供更全面、准确的诊断结果。这种综合性的数据分析方法能够帮助医生做出更好的辅助诊断支持及个性化的治疗方案 (39) 。
2. 提高研究和诊断效率：通过自然语言处理等技术，AI可以对大量的医疗文献和病例数据进行自动分析，提取出有用的信息。这不仅提高了研究的效率，也为医生和研究人员提供了有价值的参考 (38) 。
3. 赋能临床决策支持系统：在基于多模态数据的医疗场景下，AI技术能够赋能临床决策支持系统，提供更加准确的辅助诊断、更有效的治疗方案和更精准的疾病预测功能。这种技术支持下的系统能够在广东省中医院等医疗机构中得到应用，显著提升了医疗服务的质量和效率 (41) 。
4. 提升放射学领域的应用：多模态AI模型在放射学领域的应用尤为突出，能够处理丰富的图像模态种类，并且与影像报告配对数据相结合，广泛应用于疾病诊断、治疗规划和患者进展监测等方面。这些模型的人工打分平均超越了GPT-4V，显示出其在放射学基础模型性能评估中的优异表现 (43) (44) 。
5. 促进医疗数据共享和学习：人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，使得计算机能够从大量的医疗数据中学习并总结出规律，进而进行诊断和治疗。这种技术的应用促进了医疗数据的共享，提高了AI赋能医疗的效率 (45) 。

多模态AI模型通过综合多种医学数据、提高研究和诊断效率、赋能临床决策支持系统、提升放射学领域的应用以及促进医疗数据共享和学习等方式，在医疗领域显著提高了诊断准确性和效率。

GPT-4与其他开源模型在性能上的具体比较结果是什么？

GPT-4与其他开源模型在性能上的具体比较结果显示，GPT-4在多个方面展现出了显著的优势。首先，GPT-4相比于Gemini Pro以及Llama-2等其他开源模型，在涉及道德敏感性问题和安全可信问题时表现出非常谨慎的态度 (48) 。这表明GPT-4在处理复杂和敏感问题时具有更高的可靠性和安全性。

此外，有研究指出，与所有开源和闭源模型相比，GPT-4在某些特定任务上能够提供更优的性能 (50) 。这意味着GPT-4不仅在安全性方面表现出色，而且在执行特定任务时也能够超越其他模型。

然而，也有研究表明，尽管开源大模型在追赶GPT-4的过程中取得了一定的进步，但最好的开源模型能达到GPT-4性能的68% (52) 。这表明虽然开源社区正在迅速发展并缩小与GPT-4之间的差距，但GPT-4仍然保持着一定的领先优势。

GPT-4在性能上相比于其他开源模型展现出了显著的优势，无论是在处理敏感问题的安全性方面，还是在执行特定任务的效率方面。同时，尽管开源模型正在努力追赶，但GPT-4仍保持一定的领先地位 (48) (50) (52) 。

技术人化的趋势如何影响用户体验和人性化设计的未来方向？

技术人化的趋势对用户体验和人性化设计的未来方向产生了显著影响。首先，随着人工智能和机器学习等新技术的发展，设计师需要朝更人性化的方向发展，这不仅要求设计师具备创新的设计思维，还需要他们能够理解和预测用户的需求和行为 (57) 。这种趋势促使设计师在设计过程中更加注重用户体验，通过技术手段提升用户的使用感受和满意度。

其次，客户体验的多元化和包容性将成为未来发展的重要趋势。这意味着未来的设计师需要具备跨学科的知识和技能，以便更好地理解和满足不同用户群体的需求 (58) 。例如，AI技术的应用不仅可以提升用户体验的专业性，还可以通过个性化推荐等方式增强用户体验的多样性和丰富性 (59) 。

此外，禅宗思维的应用也为人性化设计提供了新的视角。通过超越传统边界，深入思考AI的发展方向和对人类社会的影响，设计师可以创造出更加人性化、更具包容性的设计方案 (60) 。这种思维方式有助于设计师在设计过程中更加注重人的本质需求，从而创造出更加符合人类情感和心理的设计作品。

技术人化的趋势将推动用户体验和人性化设计向更加个性化、多元化和包容性的方向发展。设计师需要不断学习新技术，同时结合跨学科的知识和思维方式，以更好地理解和满足用户的需求，创造出更加人性化、更具吸引力的设计方案。

安全可信AI的需求增加具体表现在哪些新技术和商业工具上？

安全可信AI的需求增加主要体现在以下几个新技术和商业工具上：

1. 芯片、软件、工具、算力和数据资源：随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的发布，鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源，这表明在硬件和软件层面，对安全可信技术的需求正在增加 (73) 。
2. 大模型的应用：在城市、行业、企业数字化转型到智能化的过程中，大模型的应用被认为是推动安全可信AI发展的重要方向。这不仅涉及到技术层面的创新，也包括与应用场景相结合，以创造持续不断的商业价值 (71) 。
3. 对抗攻击与防御、可解释深度学习、隐私保护、联邦学习、Deepfake检测等技术：这些技术是安全可信人工智能的基础理论与方法的最新进展，它们对于提高AI系统的安全性、可靠性和透明度至关重要。通过深入浅出的讲解和实际案例展示，这些技术的应用和发展受到了广泛关注 (76) 。
4. AI for 安全和安全for AI：这两个方向分别指将大模型应用在安全领域和将安全技术应用于AI领域，它们代表了不同的产业机遇和发展路径。这表明在安全可信AI的发展中，既需要关注如何利用AI技术来解决安全问题，也需要考虑如何通过安全技术来提升AI系统的性能和可靠性 (70) 。

安全可信AI的需求增加主要体现在对安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源的需求上，同时也包括了大模型应用、对抗攻击与防御、可解释深度学习、隐私保护、联邦学习、Deepfake检测等技术的发展，以及AI for 安全和安全for AI两个方向的探索 (70) (71) (73) 。