人工智能未来应用发展前景

人工智能未来十大发展趋势

第一方面，技术是源动力。

其中包括五大趋势：

趋势一，“统一未来：多模态模型加速文本、图像和视频融合”。

趋势二，“逾越虚拟边界：具身智能成为AI发展新形态”。

趋势三，“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途径愈发明晰，脑机接口创造新的交互方式。”

趋势四，“数据的力量：高质量数据提升模型性能，向量数据库赋能数据管理。”

趋势五，“数据中心的AI变革：智算中心成为关键基础设施。”

其次，应用是牵引力。

其中包括四大趋势：

趋势六，“大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口。”

趋势七，“大模型B端应用：专业数据与成本驱动行业模型百花齐放。”

趋势八，“大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展。”

趋势九，“大模型的深远影响：改写劳动力市场的未来、重塑科研范式。”

最后，安全是信任力。

即第十大趋势，“AI治理与技术的平衡：AI可解释性亟待增强，监管紧迫性日益凸显。”

在人工智能的快速发展中，加强AI监管与推动AI技术的进步同等重要。从技术角度来看，可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。

从规范角度来看，各国政府也都已经开始采取行动，制定和执行各种AI政策和法规。全模拟光电智能计算芯片效果图。 经长期联合攻关，清华大学研究团队突破传统芯片的物理瓶颈，创造性提出光电融合的全新计算框架，并研制出国际首个全模拟光电智能计算芯片(简称ACCEL) 新华社图趋势一：从AI大模型迈向通用人工智能2023年，ChatGPT开发者OpenAI被置于前所未有的聚光灯下，也使GPT-4后续版本的开发被推向了风口浪尖。据消息人士称，OpenAI正在训练下一代的人工智能，暂名“Q*”(读作Q-star)。新的一年，OpenAI下一代产品可能发布。据媒体爆料，“Q*”可能是第一次采用“从零开始”的方式训练的人工智能。其特点是，智能不来自人类活动的数据，且其有能力修改自身代码以适应更复杂的学习任务。前者使得人工智能能力的发展变得愈发不透明，而后者向来被看作是诞生人工智能“奇点”的必要条件。在人工智能发展领域，“奇点”特指机器拥有了自我迭代的能力，进而在短时间内迅猛发展，导致超出人类控制。虽然一些报道称，“Q*”目前还只能解决小学难度的数学问题，距离“奇点”还远。但鉴于虚拟环境中人工智能迭代速度可能远超想象，其仍然可能在不远的将来自主发展出在各个领域均可超过人类水平的AI。2023年，OpenAI预言，各方面超越人类水平的人工智能在十年内就会出现;英伟达创始人黄仁勋表示，通用人工智能可能在五年内超越人类。一旦通用人工智能得以实现，就可被用于解决各种复杂的科学难题，譬如寻找外星人与地外宜居星系、人工核聚变控制、纳米或超导材料筛选、抗癌药研发等。这些问题通常需要花费人类研究员数十年的时间来寻找新的解决方案，部分前沿领域的研究量已超出人力极限。而通用人工智能在自己的虚拟世界中拥有几乎无限的时间和精力，这使得其在部分容易虚拟化的任务中，有可能成为人类研究员的替代。但届时，人类如何监督这些从智能水平上超过人类的人工智能，确保其不会危害人类，又是一个值得思考的问题。当然，我们也不应过分高估硅谷巨头们的部分言论，因为在人工智能发展史上，已经历三次“AI寒冬”，其中不乏宏大的技术愿景因各方面限制化为泡影的例子。但目前可以肯定的是，大模型技术仍然有着不小的上升空间。除GPT-4外，谷歌的“双子座”(Gemini)，Anthropic的Claude2，目前都是仅次于GPT-4的大模型，国内的百度“文心一言”与阿里“通义千问”，也是国产大模型中的佼佼者。它们在新的一年中是否会发布更具革命性的产品，同样值得期待。趋势二：合成数据打破人工智能训练数据瓶颈数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。合成数据是在模仿真实数据的基础上，由机器学习模型利用数学和统计科学原理合成的数据。关于什么是合成数据，有一个较为浅显易懂的比喻：这就像是在给AI编写专门的教材。例如，尽管英文课本的对话中出现的可能是“小明”“小红”这样的虚构人名，但并不影响学生们由此掌握英语，因此从某种意义上，对于学生而言，教材就可以看作一种经过编纂、筛选和处理的“合成数据”。有论文表明，模型的规模至少要达到620亿参数量后，才可能训练出“思维链”能力，即进行分步骤的逻辑推理。但现实的尴尬在于，迄今为止人类产生的不重复的、可供训练的优质数据并没有这么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的数量产生高质量合成数据，未来的AI将由此获得更高的性能。除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外，对数据安全的考量也是重要原因。近年来，各国纷纷出台更严格的数据安全保护法律，使得客观上利用人类产生的数据训练人工智能变得更为繁琐。这些数据中不仅可能隐含个人信息，其中的许多数据还受版权保护。在互联网隐私与版权保护尚未形成统一标准与完善架构的当下，使用互联网数据进行训练，极易导致大量法律纠纷。而若考虑对这些数据进行脱敏，又面临筛查识别准确率方面的挑战。两难之下，合成数据就成为最惠而不费的一种选择。此外，使用人类数据进行训练，还可能导致人工智能学到有害内容。一些诸如使用日用品制造炸弹、管制化学品的方法，另一些则包括许多人工智能本不应当出现的坏习惯，譬如像人一样在任务执行过程中偷懒、为了取悦用户而说谎、产生偏见和歧视。若改用合成数据，使人工智能在训练中尽可能减少接触有害内容，则有望克服以上使用人类数据训练时附带的缺点。从以上分析中可以看出，合成数据可以说是颇具开创性的，有望解决此前发展人工智能与数据隐私保护不可得兼的问题。但与此同时，如何确保相关的公司和机构负责任地制作合成数据，如何制作出既符合本国文化与价值观，又在规模和技术水平上足以媲美西方以英文网络资料为中心的合成数据训练集，也将成为中国面临的一个颇具挑战性的课题。除此之外，合成数据带来的一个重大变化是，来自人类社会的大数据或将不再是AI训练所必需。在今后的数字世界中，人类数据的产生、存储和使用仍将遵循人类社会的法则和秩序，包括维护国家数据安全、保守商业数据秘密和尊重个人数据隐私，而AI训练所需的合成数据则采用另一套标准进行管理。趋势三：量子计算机可能率先应用于人工智能作为电子计算机发展到今天的最前沿应用，人工智能始终存在算力不足的隐忧。ChatGPT问世数月后，OpenAI总裁奥尔特曼曾公开表示，其并未鼓励更多用户注册OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暂停ChatGPT Plus付费订阅新用户的注册，以确保现有用户拥有高质量体验。显然，作为全球性能最强的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶颈。在此背景下，讨论量子计算机在人工智能领域的应用就成为一种颇具潜力的未来解决方案。首先，人工智能领域的算法，大部分属于并行计算的范畴。举例而言，AlphaGo在下围棋的过程中，其需要同时考虑对手在不同位置落子后的应对招数，从中找到最有可能赢得棋局的下法。这就需要计算机优化并行计算的效率来实现。而量子计算机擅长进行并行计算，因为它可以同时计算和存储“0”和“1”两种状态，无需像电子计算机那样消耗额外的计算资源，譬如串联多个计算单元，或将计算任务在时间上并列。计算任务越复杂，量子计算就越具备优势。其次，运行ChatGPT所需的硬件条件，同样也十分适合导入当前体积庞大的量子计算机，二者都需要安装在高度集成的计算中心里，由一支专业化技术团队进行管理支撑。什么是量子计算机?量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。其不仅体积庞大，而且作为核心零部件的“量子芯片”，通常需要被置于接近绝对零度(零下273.15摄氏度)的极低温中，利用在这种极低温下部分微观粒子表现出的量子特性进行信息运算和处理，且运行结果只能存在几毫秒的时间。既然量子计算机“又大又难维护”，为什么还要发展?原因在于，量子计算机蕴含巨大的算力潜能，以至于在一些算法上已经体现出相对于电子计算机在速度上的“绝对碾压”，即“量子优越性”。但实现“量子优越性”只是一个起点。目前的量子计算机只能完成一些专属于量子领域的计算任务，想要真正用好这种“量子优越性”，先要使其量子位足够多，以实现通用计算和可编程。而且，在实现通用计算后，量子计算机依然需要保持相对于电子计算机的优势，这被称作“量子优势”。2022年，来自谷歌、微软、加州理工学院等机构的研究者从原理上证明了“量子优势”在预测可观测变量、量子主成分分析以及量子机器学习中确实存在。量子机器学习，实际上就是量子计算在人工智能领域的应用，也体现出未来量子计算与人工智能两大前沿技术合流的趋势。理论上证明了，实践上就需要进一步拓展量子计算的应用前景。在2019年推出商用量子计算机“量子系统一号”后，美量子计算巨头IBM又于2023年12月推出了“量子系统二号”。新系统的最大突破在于可以模块化扩展，是该公司的首台模块化量子计算机。“量子系统二号”拥有超过1000量子位。IBM还宣布计划10年内建成10万量子位的量子计算机。这些不断增加的量子位并非只是为了竞赛，其对于实现通用计算和可编程有着不可或缺的作用。也正因如此，量子计算机的模块化，标志着其更加具备实用性。人工智能(AI)的未来将是什么模样?美国《福布斯》双周刊网站在近日的报道中，列出了2024年AI领域发展的五大趋势，这些趋势有望赋予世界崭新的面貌。

生成式AI开辟新天地

生成式AI将超越简单的聊天机器人和恶搞视频的范畴。AI系统将能撰写复杂的叙事文章，编排交响乐，并有可能与人合著畅销书。该领域一个关键性的创新是多模态生成式AI，此类系统能处理文本、声音、旋律和视觉信号等各种输入信息，并将其融合起来进行综合理解。

想象一下，AI一听到描述性语音，就能迅速起草一篇内容丰富而全面的文章，画出一幅画，为其配上合适的背景音乐，并能用多种口音和语言讲述出来。这种多功能融合有望丰富文艺作品的内容和层次，并给受众带来多种感官体验。人类技术结晶与AI杰作之间的界限将变得更加模糊。

2024年，随着多模态技术的不断发展，AI模型将迎接更加复杂多样化的交互场景，有望在智能家居、智慧城市、医疗诊断、自动驾驶等领域打开全新的应用空间。

AI成人类“左膀右臂”

随着技术的不断发展，AI不再仅仅是一种工具，而是人类的“左膀右臂”。外科医生可在AI诊断结果的辅助下进行手术;律师在庭审过程中可得到AI提供的参考案例;软件开发人员可在写代码时得到AI的同步帮助。

此外，随着远程办公和在线教育激增，AI将彻底改变课程设计并优化虚拟团队动态。2024年，人们将迈入人类与AI协同发挥作用的时代，这将大大提高生产力和生产水平。

AI道德更受关注

AI在日常生活中的参与度不断上升，导致一系列道德问题。如何保障AI健康、可持续、负责任地发展，成为当今社会面临的重大挑战。

由于AI越来越多地为决策过程提供信息，因此它们的运作方式必须极度透明和公平。目前面临的挑战不仅在于设计出公平的算法，还必须制定严格的标准，确保这些系统和它们的设计者能对自己的行为负责。

此外，如何保证AI技术的普惠性和包容性?如何促进AI技术的公平公正和非歧视性?这些都是值得人们深思的问题。

随着2024年的到来，专家预计，人们将对AI道德教育产生兴趣，也将把AI研发领域的道德考量置于优先位置。

为AI立法

AI前所未有的发展态势和在各个领域的长驱直入，不仅令科技爱好者痴迷，也引发全球决策者的密切关注。

随着2024年的临近，包括欧美在内的主要经济体都在设法制定比较全面的AI政策。例如，欧洲议会打算在今年年底前，或最迟在2024年6月就欧盟的《AI法案》文本达成协议。10月30日，美国总统拜登签署了美国首份关于AI的行政命令。美国参议院多数党领袖舒默希望在几个月内准备好AI立法。

这些政策旨在实现3个目标：推动技术突破，吸引全球投资，同时保护民众不受AI“野蛮生长”的影响。行业内部的讨论表明，全球就制定AI基准和规范展开合作可能很快就会实现。