尽管生成式人工智能在近几年越来越趋娱乐化，但依旧有着巨大的优势

　　AutoML（Automated Machine Learning）是指将自动化和机器学习相结合的方式，能够使计算机独立完成更复杂的任务，从而解放人类的双手。其最大的好处在于，无论是谁都能够通过AutoML创建自己的机器学习应用程序，这对非专业人员来说更容易上手。 　　如今，开发人员能够在最短的时间内建立大规模的ML模型，并且保障模型的质量。在今后，AutoML甚至可能实现数据数据清洗和准备等迭代过程的自动化。 　　2012年，华为首批“天才少年”中的钟钊在入职不到一年的时间里就与团队把AutoML技术应用到数千万台华为手机上，首次实现AutoML大规模商用。去年，其团队又研发出端到端像素级的AutoML流水线，成功将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍，再次创下业界与学术界的奇迹。在2022年，AutoML将进一步涉及各个领域。 　　深度伪造和合成数据的生成式人工智能 　　Deepfake是由“deep machine learning”和“fake photo”组合而成的单词，指的是深度学习模型在图像合成、替换领域的应用，最常见的方式是AI换脸技术。先进的人工智能还可以将老照片和老电影的清晰度提高到4K甚至更高水平。 　　生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是指人工智能算法，可使用现有内容（例如文本，音频文件或图像）产出新的相似内容。尽管生成式人工智能在近几年越来越趋娱乐化，但某些领域中，它依旧有着巨大的优势，例如教育、影视、艺术和刑事等等。 　　2021年10月，Gartner发布了2022年重要战略技术趋势，生成式人工智能位列12项重要战略之首。预计到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%，而目前这一比例还不到1%。 　　AI-on-5G 　　在2022年，人工智能和5G将通过最快的云访问和数据处理技术来推动下一波技术创新。 　　5G的优势在于延迟极低，带宽更大且连接稳定。5G的优势与人工智能的决策能力相结合，能够大大优化设备和云之间的计算速度。 　　在许多行业中，AI和5G的组合已经有着高效的表现，能够部署快速、安全和低成本的物联网设备和智能网络。例如，在汽车制造业中，搭载5G网络的具有深度学习算法的视觉检测软件可以更快地识别车辆的缺陷。因此，汽车制造商可以检测并分析装配线上的质量问题，并实时观察智能设备的反应。 　　除此之外，人工智能和5G相结合还能够更快地分析并建立智能交通，从而改善城市的安全和空间管理。