总结！2025年 | 生成式人工智能（AIGC）的六大新兴趋势！

点击下方“AINLPer“，添加关注

更多干货，第一时间送达

引言

生成式人工智能（Generative AI）正在迅速发展，重塑各行业的创作、运营和用户互动方式。随着新工具和功能的出现，它们正在重新定义软件开发、客户服务和创意工作流程。从更小、更高效的模型到能够自主决策的AI Agent系统，正在迅速发展。本文总结了最近6个比较突出的发展趋势及其将会产生的影响。

大模型Agent

「大模型Agent作为连接底层大模型能力与实际应用场景的关键中介」，正在经历从技术概念到产业落地的快速转变。2024-2025年被业界普遍认为是"Agent元年"，这一新兴领域既展现出巨大的商业潜力。Agent之所以能够承担起连接大模型与场景的中介角色，关键在于它解决了传统AI系统面临的几个核心痛点：「工作流整合」：Agent能够将大模型的泛化能力与小模型的精准度相结合，通过编排复杂的工作流来完成实际业务场景中的任务；「低门槛应用」：以低代码/无代码方式快速搭建应用，降低了企业使用AI的技术门槛； 「场景适配性」：能够针对不同行业和业务需求进行定制化调整，不再是"一刀切"的通用解决方案。

"Agent让大模型开始'接地气'，'大模型+Agent'成为新趋势，这一转变不仅改变了AI技术的应用范式，也重新定义了整个产业链的价值分配格局。从单纯提供模型能力到交付端到端的解决方案，Agent正在成为大模型商业化落地的关键抓手。

尽管大模型Agent展现出广阔前景，其发展道路上仍布满荆棘。业界普遍认为现有Agent产品远未达到理想状态，"「目前的产品形态不是终局，而是整个行业的中间态」"。

首先是决策时的不确定性，使得其行为难以预测。其次，处理复杂流程和保持上下文连贯性较难，需要Agent能够跟踪进度并处理错误。工具集成增加了故障点和安全风险，确保合理使用工具很关键。此外，Agent可能会产生看似正确但实际错误的信息（“控制幻觉”），这对准确性要求高的领域是个大问题。最后，在高流量环境下，性能管理如超时和故障响应也是挑战。

Vibe 编程

Vibe 编程最近这几个月才开始被人们所知晓，但其来势却相当猛烈。「它通过自然语言与人工智能交互来生成代码，而非传统的手动逐行编写方式」，正在彻底改变软件开发的流程和理念，它代表了编程抽象层次的又一次提升，使开发者能够更专注于产品设计和架构，而非代码实现细节。这种方法的本质是「将自然语言作为新的编程抽象层」，类似于从汇编语言到高级语言的飞跃。开发者只需用英语、中文等自然语言表达意图，AI工具如Claude、ChatGPT或GitHub Copilot就会将其转化为可执行代码。熟练使用Vibe编程的开发者可以让AI生成95%以上的代码，生产力提升可达10-100倍。

然而，Vibe编程仍「面临代码质量与安全风险、技术债务积累、调试困难、过度依赖AI以及规模扩展限制等挑战，」 特别是"Vibe调试"现象可能导致开发者不理解代码逻辑而埋下隐患。比如说当遇到一个诡异bug时，由于没人真正理解AI生成的数据库查询逻辑，需要花很长时间才能定位到问题。这种方法短期内确实省事，但长期来看就像在沙滩上建房子——基础不牢，地动山摇。

多模态大模型（MMLM）

「多模态大模型是当前AI领域发展最快的方向之一」，能同时处理文本、图像、音频等多种形式的信息。目前，主要的多模态模型包括OpenAI的GPT-4V、百度的文心、阿里的通义千问、Google的Gemini系列和开源的LLaVA等。在生成领域，DALL-E 3和Midjourney在图像生成方面表现出色，Sora能生成高质量视频，而AudioCraft则专注于音频生成。微软的Kosmos和CLIP/ALIGN等模型则致力于建立不同模态间的语义联系。从技术角度看，「多模态大模型的发展主要体现在架构创新、训练方法和评估基准三个方面」。架构创新包括多模态对齐技术、模态融合方法以及大规模预训练策略；训练方法上通常采用多阶段训练和连接器架构；同时行业建立了MM-Bench、MME、SEED-Bench等多种评估多模态能力的基准来衡量模型性能。

尽管取得进展，多模态模型仍面临多重挑战。「技术上，模态对齐与融合困难，表示学习复杂，计算资源需求大，跨模态知识整合与推理能力有限」。在实际应用中存在视觉幻觉和跨模态幻觉问题，细节理解不足，同时面临隐私安全风险和实时性能挑战。数据方面，高质量多模态数据稀缺，存在偏见问题，版权与合规也较复杂。评估上缺乏统一标准，难以全面衡量模型能力和人类对齐程度。

小语言模型（SLMs）

「小型语言模型(Small Language Models, SLMs)作为大语言模型(LLMs)的轻量级替代方案」，在过去两年中呈现出蓬勃发展的态势。2023年至今，我们见证了多个里程碑式的SLM项目，如Microsoft的Phi系列模型、DeepSeek的蒸馏系列、Google的Gemma系列，这些模型尽管参数量远小于大型模型(通常在1B-10B范围内)，但在特定任务上表现出与大模型相当甚至更优的能力。SLMs之所以能够取得突破，主要依赖于几项关键技术进步。「首先是知识蒸馏技术的应用」，研究人员通过让小模型学习大模型的输出分布，有效地将知识从大模型转移至小模型。「其次，优化的训练数据策略」，包括高质量数据筛选和专项合成数据集的构建，使得SLMs能够在有限参数空间内学习到更精炼的知识。

SLMs在边缘设备上的本地部署使得用户可以在保护隐私的同时享受AI助手服务，「在资源受限的场景中，SLMs提供了经济高效的解决方案」；对于特定领域任务，精细调优的小型模型往往比通用大模型更为精准和高效。

在能力上限方面，小型模型在复杂推理和长文本理解等任务上明显落后于大模型；「知识覆盖不足使其在专业领域表现受限」；上下文窗口普遍较小(2K-8K tokens)，难以处理长文档或复杂对话；模型压缩技术如量化和剪枝虽能进一步减小体积，但常伴随能力退化；此外，小型模型在偏见内容和错误信息生成等安全问题上的防护能力相对脆弱。

安全合规生成

生成式人工智能技术在近年来取得了突破性进展，尤其是大语言模型（LLMs）如DeepSeek系列、Llama系列、GPT系列、Claude系列等基础模型的出现。随着这些技术的快速发展， 「监管、伦理和安全问题变得日益重要」。在监管框架方面，全球已有多项重要举措：中国2023年国家网信办发布“生成式人工智能服务管理暂行办法”，要求提供和使用生成式人工智能服务应当遵守法律、行政法规，尊重社会公德和伦理道德；欧盟的人工智能法案采用基于风险的分级监管方法；美国提出了AI权利法案保护公民基本权利。同时，主要AI公司也建立了自我监管框架和内部审查机制。

生成式AI面临的技术挑战主要在于对齐问题，即「确保AI系统行为符合人类意图和价值观仍然困难」，随着模型能力增强，潜在风险也在增加。「安全与能力的平衡成为关键问题」，过度限制可能削弱模型功能，而过于开放又可能带来风险，需要在创新与安全间找到平衡点。评估复杂性也是一大挑战，难以全面评估大型模型的所有可能行为，测试环境与实际应用场景存在差距。

伦理挑战主要表现在价值观多元性上，「不同文化和群体对AI伦理有不同诠释，全球统一标准制定困难」。透明度与商业利益之间存在矛盾，公司保护核心技术的需求与模型透明度要求之间产生张力，开源与闭源模型各自带来不同的伦理考量。数据伦理问题也十分突出，包括训练数据中的版权和知识产权争议，以及未经许可使用个人数据的伦理质疑。

创意生成

「生成式人工智能正在深刻改变创意行业的内容生产方式」。诸如 Adobe Firefly、Midjourney 等工具，使创意工作者能够通过自然语言提示快速生成图像、文字、音频等内容，大幅提升原型设计与内容迭代的效率。这种技术也推动了广告、品牌设计、影视前期概念等流程的加速，同时降低了入门门槛，促使非专业人士也能参与内容创作。

然而，这一转变也带来挑战：传统设计岗位可能被重塑甚至部分取代，引发 「职业不安全感」；AI生成内容中的「版权归属」、原创性模糊性以及伦理风险备受关注；生成内容的「审美趋同」、文化偏见和虚假信息也引发了行业广泛的争议。为应对这些问题，行业正推动人机协作的新范式，倡导建立AI内容标注机制和更新版权法规，同时也呼吁创作者主动掌握AI工具，完成技能转型。

更多精彩内容-->专注大模型/AIGC、Agent、RAG等学术前沿分享！