人工智能未來十大發(fā)展趨勢

第一方面，技術是源動力。

其中包括五大趨勢：

趨勢一，“統(tǒng)一未來：多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合”。

趨勢二，“逾越虛擬邊界：具身智能成為AI發(fā)展新形態(tài)”。

趨勢三，“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途徑愈發(fā)明晰，腦機接口創(chuàng)造新的交互方式?！?

趨勢四，“數(shù)據(jù)的力量：高質量數(shù)據(jù)提升模型性能，向量數(shù)據(jù)庫賦能數(shù)據(jù)管理?！?

趨勢五，“數(shù)據(jù)中心的AI變革：智算中心成為關鍵基礎設施?！?

其次，應用是牽引力。

其中包括四大趨勢：

趨勢六，“大模型C端角色：個人智能助理與新一代的流量入口?！?

趨勢七，“大模型B端應用：專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅動行業(yè)模型百花齊放。”

趨勢八，“大模型輕量化：降低應用成本、帶動端側算力發(fā)展?！?

趨勢九，“大模型的深遠影響：改寫勞動力市場的未來、重塑科研范式。”

最后，安全是信任力。

即第十大趨勢，“AI治理與技術的平衡：AI可解釋性亟待增強，監(jiān)管緊迫性日益凸顯?！?

在人工智能的快速發(fā)展中，加強AI監(jiān)管與推動AI技術的進步同等重要。從技術角度來看，可以通過可解釋AI等技術手段增強AI的可信度。

從規(guī)范角度來看，各國政府也都已經開始采取行動，制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。全模擬光電智能計算芯片效果圖。 經長期聯(lián)合攻關，清華大學研究團隊突破傳統(tǒng)芯片的物理瓶頸，創(chuàng)造性提出光電融合的全新計算框架，并研制出國際首個全模擬光電智能計算芯片(簡稱ACCEL) 新華社圖趨勢一：從AI大模型邁向通用人工智能2023年，ChatGPT開發(fā)者OpenAI被置于前所未有的聚光燈下，也使GPT-4后續(xù)版本的開發(fā)被推向了風口浪尖。據(jù)消息人士稱，OpenAI正在訓練下一代的人工智能，暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年，OpenAI下一代產品可能發(fā)布。據(jù)媒體爆料，“Q*”可能是第一次采用“從零開始”的方式訓練的人工智能。其特點是，智能不來自人類活動的數(shù)據(jù)，且其有能力修改自身代碼以適應更復雜的學習任務。前者使得人工智能能力的發(fā)展變得愈發(fā)不透明，而后者向來被看作是誕生人工智能“奇點”的必要條件。在人工智能發(fā)展領域，“奇點”特指機器擁有了自我迭代的能力，進而在短時間內迅猛發(fā)展，導致超出人類控制。雖然一些報道稱，“Q*”目前還只能解決小學難度的數(shù)學問題，距離“奇點”還遠。但鑒于虛擬環(huán)境中人工智能迭代速度可能遠超想象，其仍然可能在不遠的將來自主發(fā)展出在各個領域均可超過人類水平的AI。2023年，OpenAI預言，各方面超越人類水平的人工智能在十年內就會出現(xiàn);英偉達創(chuàng)始人黃仁勛表示，通用人工智能可能在五年內超越人類。一旦通用人工智能得以實現(xiàn)，就可被用于解決各種復雜的科學難題，譬如尋找外星人與地外宜居星系、人工核聚變控制、納米或超導材料篩選、抗癌藥研發(fā)等。這些問題通常需要花費人類研究員數(shù)十年的時間來尋找新的解決方案，部分前沿領域的研究量已超出人力極限。而通用人工智能在自己的虛擬世界中擁有幾乎無限的時間和精力，這使得其在部分容易虛擬化的任務中，有可能成為人類研究員的替代。但屆時，人類如何監(jiān)督這些從智能水平上超過人類的人工智能，確保其不會危害人類，又是一個值得思考的問題。當然，我們也不應過分高估硅谷巨頭們的部分言論，因為在人工智能發(fā)展史上，已經歷三次“AI寒冬”，其中不乏宏大的技術愿景因各方面限制化為泡影的例子。但目前可以肯定的是，大模型技術仍然有著不小的上升空間。除GPT-4外，谷歌的“雙子座”(Gemini)，Anthropic的Claude2，目前都是僅次于GPT-4的大模型，國內的百度“文心一言”與阿里“通義千問”，也是國產大模型中的佼佼者。它們在新的一年中是否會發(fā)布更具革命性的產品，同樣值得期待。趨勢二：合成數(shù)據(jù)打破人工智能訓練數(shù)據(jù)瓶頸數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓練AI的高質量數(shù)據(jù)的有限性，合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。合成數(shù)據(jù)是在模仿真實數(shù)據(jù)的基礎上，由機器學習模型利用數(shù)學和統(tǒng)計科學原理合成的數(shù)據(jù)。關于什么是合成數(shù)據(jù)，有一個較為淺顯易懂的比喻：這就像是在給AI編寫專門的教材。例如，盡管英文課本的對話中出現(xiàn)的可能是“小明”“小紅”這樣的虛構人名，但并不影響學生們由此掌握英語，因此從某種意義上，對于學生而言，教材就可以看作一種經過編纂、篩選和處理的“合成數(shù)據(jù)”。有論文表明，模型的規(guī)模至少要達到620億參數(shù)量后，才可能訓練出“思維鏈”能力，即進行分步驟的邏輯推理。但現(xiàn)實的尷尬在于，迄今為止人類產生的不重復的、可供訓練的優(yōu)質數(shù)據(jù)并沒有這么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數(shù)量產生高質量合成數(shù)據(jù)，未來的AI將由此獲得更高的性能。除了對大量高質量數(shù)據(jù)的需求導致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外，對數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因。近年來，各國紛紛出臺更嚴格的數(shù)據(jù)安全保護法律，使得客觀上利用人類產生的數(shù)據(jù)訓練人工智能變得更為繁瑣。這些數(shù)據(jù)中不僅可能隱含個人信息，其中的許多數(shù)據(jù)還受版權保護。在互聯(lián)網(wǎng)隱私與版權保護尚未形成統(tǒng)一標準與完善架構的當下，使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行訓練，極易導致大量法律糾紛。而若考慮對這些數(shù)據(jù)進行脫敏，又面臨篩查識別準確率方面的挑戰(zhàn)。兩難之下，合成數(shù)據(jù)就成為最惠而不費的一種選擇。此外，使用人類數(shù)據(jù)進行訓練，還可能導致人工智能學到有害內容。一些諸如使用日用品制造炸彈、管制化學品的方法，另一些則包括許多人工智能本不應當出現(xiàn)的壞習慣，譬如像人一樣在任務執(zhí)行過程中偷懶、為了取悅用戶而說謊、產生偏見和歧視。若改用合成數(shù)據(jù)，使人工智能在訓練中盡可能減少接觸有害內容，則有望克服以上使用人類數(shù)據(jù)訓練時附帶的缺點。從以上分析中可以看出，合成數(shù)據(jù)可以說是頗具開創(chuàng)性的，有望解決此前發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)隱私保護不可得兼的問題。但與此同時，如何確保相關的公司和機構負責任地制作合成數(shù)據(jù)，如何制作出既符合本國文化與價值觀，又在規(guī)模和技術水平上足以媲美西方以英文網(wǎng)絡資料為中心的合成數(shù)據(jù)訓練集，也將成為中國面臨的一個頗具挑戰(zhàn)性的課題。除此之外，合成數(shù)據(jù)帶來的一個重大變化是，來自人類社會的大數(shù)據(jù)或將不再是AI訓練所必需。在今后的數(shù)字世界中，人類數(shù)據(jù)的產生、存儲和使用仍將遵循人類社會的法則和秩序，包括維護國家數(shù)據(jù)安全、保守商業(yè)數(shù)據(jù)秘密和尊重個人數(shù)據(jù)隱私，而AI訓練所需的合成數(shù)據(jù)則采用另一套標準進行管理。趨勢三：量子計算機可能率先應用于人工智能作為電子計算機發(fā)展到今天的最前沿應用，人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問世數(shù)月后，OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示，其并未鼓勵更多用戶注冊OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費訂閱新用戶的注冊，以確保現(xiàn)有用戶擁有高質量體驗。顯然，作為全球性能最強的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計算機在人工智能領域的應用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。首先，人工智能領域的算法，大部分屬于并行計算的范疇。舉例而言，AlphaGo在下圍棋的過程中，其需要同時考慮對手在不同位置落子后的應對招數(shù)，從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計算機優(yōu)化并行計算的效率來實現(xiàn)。而量子計算機擅長進行并行計算，因為它可以同時計算和存儲“0”和“1”兩種狀態(tài)，無需像電子計算機那樣消耗額外的計算資源，譬如串聯(lián)多個計算單元，或將計算任務在時間上并列。計算任務越復雜，量子計算就越具備優(yōu)勢。其次，運行ChatGPT所需的硬件條件，同樣也十分適合導入當前體積龐大的量子計算機，二者都需要安裝在高度集成的計算中心里，由一支專業(yè)化技術團隊進行管理支撐。什么是量子計算機?量子計算機是一類遵循量子力學規(guī)律進行高速數(shù)學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大，而且作為核心零部件的“量子芯片”，通常需要被置于接近絕對零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中，利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進行信息運算和處理，且運行結果只能存在幾毫秒的時間。既然量子計算機“又大又難維護”，為什么還要發(fā)展?原因在于，量子計算機蘊含巨大的算力潛能，以至于在一些算法上已經體現(xiàn)出相對于電子計算機在速度上的“絕對碾壓”，即“量子優(yōu)越性”。但實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個起點。目前的量子計算機只能完成一些專屬于量子領域的計算任務，想要真正用好這種“量子優(yōu)越性”，先要使其量子位足夠多，以實現(xiàn)通用計算和可編程。而且，在實現(xiàn)通用計算后，量子計算機依然需要保持相對于電子計算機的優(yōu)勢，這被稱作“量子優(yōu)勢”。2022年，來自谷歌、微軟、加州理工學院等機構的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢”在預測可觀測變量、量子主成分分析以及量子機器學習中確實存在。量子機器學習，實際上就是量子計算在人工智能領域的應用，也體現(xiàn)出未來量子計算與人工智能兩大前沿技術合流的趨勢。理論上證明了，實踐上就需要進一步拓展量子計算的應用前景。在2019年推出商用量子計算機“量子系統(tǒng)一號”后，美量子計算巨頭IBM又于2023年12月推出了“量子系統(tǒng)二號”。新系統(tǒng)的最大突破在于可以模塊化擴展，是該公司的首臺模塊化量子計算機?！傲孔酉到y(tǒng)二號”擁有超過1000量子位。IBM還宣布計劃10年內建成10萬量子位的量子計算機。這些不斷增加的量子位并非只是為了競賽，其對于實現(xiàn)通用計算和可編程有著不可或缺的作用。也正因如此，量子計算機的模塊化，標志著其更加具備實用性。人工智能(AI)的未來將是什么模樣?美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站在近日的報道中，列出了2024年AI領域發(fā)展的五大趨勢，這些趨勢有望賦予世界嶄新的面貌。

生成式AI開辟新天地

生成式AI將超越簡單的聊天機器人和惡搞視頻的范疇。AI系統(tǒng)將能撰寫復雜的敘事文章，編排交響樂，并有可能與人合著暢銷書。該領域一個關鍵性的創(chuàng)新是多模態(tài)生成式AI，此類系統(tǒng)能處理文本、聲音、旋律和視覺信號等各種輸入信息，并將其融合起來進行綜合理解。

想象一下，AI一聽到描述性語音，就能迅速起草一篇內容豐富而全面的文章，畫出一幅畫，為其配上合適的背景音樂，并能用多種口音和語言講述出來。這種多功能融合有望豐富文藝作品的內容和層次，并給受眾帶來多種感官體驗。人類技術結晶與AI杰作之間的界限將變得更加模糊。

2024年，隨著多模態(tài)技術的不斷發(fā)展，AI模型將迎接更加復雜多樣化的交互場景，有望在智能家居、智慧城市、醫(yī)療診斷、自動駕駛等領域打開全新的應用空間。

AI成人類“左膀右臂”

隨著技術的不斷發(fā)展，AI不再僅僅是一種工具，而是人類的“左膀右臂”。外科醫(yī)生可在AI診斷結果的輔助下進行手術;律師在庭審過程中可得到AI提供的參考案例;軟件開發(fā)人員可在寫代碼時得到AI的同步幫助。

此外，隨著遠程辦公和在線教育激增，AI將徹底改變課程設計并優(yōu)化虛擬團隊動態(tài)。2024年，人們將邁入人類與AI協(xié)同發(fā)揮作用的時代，這將大大提高生產力和生產水平。

AI道德更受關注

AI在日常生活中的參與度不斷上升，導致一系列道德問題。如何保障AI健康、可持續(xù)、負責任地發(fā)展，成為當今社會面臨的重大挑戰(zhàn)。

由于AI越來越多地為決策過程提供信息，因此它們的運作方式必須極度透明和公平。目前面臨的挑戰(zhàn)不僅在于設計出公平的算法，還必須制定嚴格的標準，確保這些系統(tǒng)和它們的設計者能對自己的行為負責。

此外，如何保證AI技術的普惠性和包容性?如何促進AI技術的公平公正和非歧視性?這些都是值得人們深思的問題。

隨著2024年的到來，專家預計，人們將對AI道德教育產生興趣，也將把AI研發(fā)領域的道德考量置于優(yōu)先位置。

為AI立法

AI前所未有的發(fā)展態(tài)勢和在各個領域的長驅直入，不僅令科技愛好者癡迷，也引發(fā)全球決策者的密切關注。

隨著2024年的臨近，包括歐美在內的主要經濟體都在設法制定比較全面的AI政策。例如，歐洲議會打算在今年年底前，或最遲在2024年6月就歐盟的《AI法案》文本達成協(xié)議。10月30日，美國總統(tǒng)拜登簽署了美國首份關于AI的行政命令。美國參議院多數(shù)黨領袖舒默希望在幾個月內準備好AI立法。

這些政策旨在實現(xiàn)3個目標：推動技術突破，吸引全球投資，同時保護民眾不受AI“野蠻生長”的影響。行業(yè)內部的討論表明，全球就制定AI基準和規(guī)范展開合作可能很快就會實現(xiàn)。