This comprehensive survey explored the evolving landscape of generative Artificial Intelligence (AI), with a specific focus on the transformative impacts of Mixture of Experts (MoE), multimodal learning, and the speculated advancements towards Artificial General Intelligence (AGI). It critically examined the current state and future trajectory of generative Artificial Intelligence (AI), exploring how innovations like Google's Gemini and the anticipated OpenAI Q* project are reshaping research priorities and applications across various domains, including an impact analysis on the generative AI research taxonomy. It assessed the computational challenges, scalability, and real-world implications of these technologies while highlighting their potential in driving significant progress in fields like healthcare, finance, and education. It also addressed the emerging academic challenges posed by the proliferation of both AI-themed and AI-generated preprints, examining their impact on the peer-review process and scholarly communication. The study highlighted the importance of incorporating ethical and human-centric methods in AI development, ensuring alignment with societal norms and welfare, and outlined a strategy for future AI research that focuses on a balanced and conscientious use of MoE, multimodality, and AGI in generative AI.


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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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