未來十年不變的AI是什么？吳恩達等專家關(guān)于2024年AI發(fā)展趨勢的預(yù)測

隨著2024年的到來，人工智能領(lǐng)域正迎來前所未有的變革和發(fā)展。從深度學(xué)習(xí)到自然語言處理，AI技術(shù)的每一個分支都在經(jīng)歷著快速的進步。在這個關(guān)鍵的時刻，業(yè)界專家們提出了對未來趨勢的深刻洞察，預(yù)測了將形成AI發(fā)展主流的關(guān)鍵方向。智哪兒整合了這些專家的觀點，旨在為我們勾勒出2024年AI技術(shù)可能達到的新高度和其潛在的社會影響。

社區(qū)、工具和數(shù)據(jù)的重要性

吳恩達：斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任。

吳恩達強調(diào)了AI發(fā)展中社區(qū)建設(shè)、工具使用能力和對優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的重要性。他提到，隨著AI的快速發(fā)展，圍繞AI技術(shù)構(gòu)建強大社區(qū)至關(guān)重要，社區(qū)成員可通過分享知識、相互支持和協(xié)作來共同成長。此外，他指出懂得使用AI工具的人和企業(yè)將更高效，能更有效地處理數(shù)據(jù)，從而做出更好的決策。他還強調(diào)，隨著算法的不斷演進，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求將日益增長，良好的數(shù)據(jù)是AI功能優(yōu)化和決策準確性的基礎(chǔ)。

社區(qū)的重要性：AI技術(shù)的進步并不僅僅依賴于單個研究者或公司，而是需要一個知識共享、相互支持的社區(qū)環(huán)境。

工具和技能：隨著AI工具的不斷涌現(xiàn)，掌握這些工具的能力將直接影響個人和組織的創(chuàng)新能力和效率。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的需求：良好的數(shù)據(jù)是AI系統(tǒng)有效運作的關(guān)鍵，特別是在做出復(fù)雜決策和提高算法性能時。

視頻生成與AI新界面

Anastasis Germanidis：Runway的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官，Runway是一家應(yīng)用人工智能研究公司，正在塑造藝術(shù)、娛樂和人類創(chuàng)造力的下一個時代。

Anastasis Germanidis預(yù)見到視頻生成和AI新界面將是2024年的主要發(fā)展趨勢。他預(yù)測AI將在視頻內(nèi)容的生成上取得顯著進步，包括提高生成視頻的質(zhì)量、通用性和可控性。此外，他還指出，隨著AI模型的發(fā)展，我們將看到更多創(chuàng)新的用戶界面和產(chǎn)品出現(xiàn)，這些新的界面和產(chǎn)品將超越傳統(tǒng)的交互模式，提供更加豐富的用戶體驗。

視頻生成技術(shù)的發(fā)展：預(yù)計在AI視頻生成方面，我們將見證視頻質(zhì)量和創(chuàng)作自由度的顯著提升。

用戶界面和產(chǎn)品的創(chuàng)新：隨著AI技術(shù)的進步，新的用戶界面和產(chǎn)品將推動我們與AI的互動方式發(fā)生革命性變化。

AI在內(nèi)容創(chuàng)作中的作用：強調(diào)了AI在幫助創(chuàng)造多媒體內(nèi)容，如視頻、圖像和音頻，方面的潛力。

多模態(tài)模型和包容性

Sara Hooker：Cohere的高級研究副總裁，領(lǐng)導(dǎo)Cohere For AI，這是一個支持基礎(chǔ)查詢和廣泛訪問的非營利性機器學(xué)習(xí)研究實驗室。

Sara Hooker專注于多模態(tài)模型的發(fā)展和AI在多語言處理上的進步。她強調(diào)，當(dāng)前的AI模型和數(shù)據(jù)集對英語和西歐語言有偏見，而對全球南部和亞洲的語言代表性不足。她認為，2024年將是多語言模型的重大改進之年，這將有助于彌合現(xiàn)有的語言差距。她還指出，包容性是實現(xiàn)AI技術(shù)全球化的關(guān)鍵，且對于確保AI能服務(wù)于全球受眾至關(guān)重要。

多語言模型的發(fā)展：指出了AI在處理全球南部和亞洲語言方面的不足，以及未來改進的必要性。

AI技術(shù)的包容性：強調(diào)了AI技術(shù)需要更廣泛地覆蓋不同的語言和文化背景，以實現(xiàn)真正的全球化。

模型尺寸和應(yīng)用領(lǐng)域的多樣性：討論了更小型、更高效的AI模型對于適應(yīng)不同應(yīng)用場景的重要性。

基礎(chǔ)模型透明度

Percy Liang：斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)副教授，基礎(chǔ)模型研究中心主任，以人為中心的人工智能研究所高級研究員，也是Together AI的聯(lián)合創(chuàng)始人。

Percy Liang強調(diào)了基礎(chǔ)AI模型透明度的必要性及其對未來AI發(fā)展的影響。他指出，目前AI模型在透明度方面存在不足，這影響了公眾的信任度和模型的有效監(jiān)管。他預(yù)計2024年將是提高模型透明度的關(guān)鍵時期，這不僅有助于提高公眾對AI技術(shù)的信任，也對制定有效的政策和規(guī)范至關(guān)重要。

透明度的缺失與風(fēng)險：分析了當(dāng)前AI模型缺乏透明度的問題及其可能帶來的風(fēng)險。

提高透明度的策略：討論了如何提高模型透明度以提升公眾信任和有效監(jiān)管。

價值觀和管理問題：探討了AI模型的價值觀如何影響其應(yīng)用和社會接受度。

尊重人類創(chuàng)造力

Sasha Luccioni：HuggingFace的研究科學(xué)家和氣候負責(zé)人，是氣候變化人工智能的創(chuàng)始成員，也是機器學(xué)習(xí)婦女的董事會成員。

Sasha Luccioni在她的展望中強調(diào)了AI模型訓(xùn)練過程中人類創(chuàng)造力和勞動的重要性。她揭示了AI模型背后的人類工作和創(chuàng)造力，這些通常被遮蔽在技術(shù)的光環(huán)下。她強烈主張，2024年的AI發(fā)展應(yīng)更加重視和尊重這些貢獻，并提出了對AI技術(shù)發(fā)展的人性化和倫理的關(guān)注。

AI背后的人類勞動：指出了訓(xùn)練AI模型需要大量的人類工作，包括數(shù)據(jù)的收集、整理和標注，這些工作往往被忽視。

尊重原創(chuàng)內(nèi)容創(chuàng)作者的權(quán)利：討論了AI技術(shù)發(fā)展中如何更加尊重原創(chuàng)內(nèi)容創(chuàng)作者，尤其是在版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)方面。

AI發(fā)展的人性化和倫理問題：強調(diào)了開發(fā)更以人為中心的AI技術(shù)的重要性，以及在AI研究和應(yīng)用中考慮倫理和社會影響的必要性。

小型模型和數(shù)據(jù)高效利用

Pelonomi Moiloa：Lelapa AI的首席執(zhí)行官，這是一個基于社會的研究和產(chǎn)品實驗室，專注于非洲人的人工智能。

Pelonomi Moiloa的關(guān)注點在于小型AI模型的重要性及其在資源受限環(huán)境中的應(yīng)用潛力。她提出，考慮到資源限制和可持續(xù)性的重要性，2024年將是小型、高效AI模型發(fā)展的關(guān)鍵時期。她還強調(diào)了從較少數(shù)據(jù)中高效學(xué)習(xí)的重要性，指出這對于在資源有限的環(huán)境中實施AI具有深遠的意義。

小型模型的發(fā)展趨勢：討論了小型、高效AI模型在應(yīng)對資源有限挑戰(zhàn)方面的潛力，尤其是在數(shù)據(jù)、電力和計算設(shè)備受限的環(huán)境中。

數(shù)據(jù)高效利用的挑戰(zhàn)：強調(diào)了如何使AI模型能夠從更少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更多知識的重要性，尤其是對于解決復(fù)雜問題。

AI在資源受限環(huán)境中的應(yīng)用：探討了小型AI模型如何在提供清潔能源、清潔水、營養(yǎng)餐和優(yōu)質(zhì)醫(yī)療等領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。

持續(xù)的指數(shù)級增長

Kevin Scott：微軟首席技術(shù)官兼人工智能執(zhí)行副總裁

Kevin Scott在其展望中強調(diào)了AI技術(shù)持續(xù)的指數(shù)級增長及其對未來的深遠影響。他預(yù)測2024年將繼續(xù)見證AI技術(shù)的快速發(fā)展，包括新應(yīng)用、工具和體驗的出現(xiàn)。他強調(diào)，這些發(fā)展不僅僅是技術(shù)上的突破，也將為人們的日常生活帶來實質(zhì)性的改變。

指數(shù)級增長的影響：討論了AI技術(shù)快速發(fā)展對各行各業(yè)的潛在影響，以及它如何改變?nèi)藗兊墓ぷ骱蜕罘绞健?/p>

新AI應(yīng)用和工具的興起：預(yù)測了新的AI應(yīng)用、工具和體驗將如何為全球帶來顯著的好處，特別是在提升效率和生活質(zhì)量方面。

為快速變化做準備：強調(diào)了企業(yè)和個人需要為迎接AI技術(shù)的快速發(fā)展做好準備，包括采納新技術(shù)和適應(yīng)新工具。

開源模型的崛起

Martin Signoux：Meta研究員

Martin Signoux預(yù)測2024年將是開源AI模型大放異彩的一年，特別是在與像GPT-4這樣的專有模型的競爭中。他指出，開源模型在性能上將迅速追趕專有模型，開源社區(qū)的活力和創(chuàng)新將對AI技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

AI智能眼鏡成為現(xiàn)實：隨著多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展，領(lǐng)先的AI公司加大對AI驅(qū)動的可穿戴設(shè)備的投資，特別是智能眼鏡。這些眼鏡通過集成攝像頭和音頻傳輸設(shè)備，提供便捷的AI助手體驗，同時釋放雙手并提供舒適的佩戴感受。RayBan等品牌已經(jīng)在這一趨勢中發(fā)揮領(lǐng)頭作用。

ChatGPT在AI助手領(lǐng)域的地位：2023年以ChatGPT為代表的AI助手的興起，以及其他如Bard、Claude、Llama和Mistral等數(shù)千種衍生產(chǎn)品的推出。隨著產(chǎn)品化的深入，ChatGPT的市場地位和估值可能會發(fā)生變化。

大型多模態(tài)模型（LMM）的興起：LMM預(yù)計將取代大型語言模型（LLM），在多模態(tài)評估和安全性方面表現(xiàn)出色。它們被視為實現(xiàn)真正通用人工智能助手的重要步驟。

AI技術(shù)的迭代改進：盡管不會出現(xiàn)重大技術(shù)突破（如GPT-5），但在迭代改進方面將持續(xù)取得進展。這些改進將使LLM在多種用途中更加魯棒和有用，推動其在各行各業(yè)的應(yīng)用。

小型語言模型（SLM）的流行：考慮到成本效率和可持續(xù)性，小型語言模型將日益流行。量化改進將推動這些模型在消費者服務(wù)設(shè)備中的集成。

開源模型對抗GPT-4：開源模型在過去一年中展現(xiàn)了強勁的活力和進步，預(yù)計將迅速縮小與GPT-4等專有模型的性能差距。開源模型被預(yù)期將與專有模型共存并共同推動技術(shù)進步。

AI模型基準測試的挑戰(zhàn)：目前尚無一套基準測試、排行榜或評估工具能成為AI模型評估的終極選擇。未來將看到更多改進和新倡議的出現(xiàn)，尤其是在多模態(tài)領(lǐng)域。

關(guān)于AI風(fēng)險的公眾討論：盡管存在性風(fēng)險（X-risks）曾成為頭條新聞，但公眾討論更多集中在當(dāng)前的風(fēng)險和爭議上，例如偏見、假新聞和用戶安全等問題。

總結(jié)

2024年預(yù)計將成為人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折點

，各位專家的預(yù)測和洞察提供了一個多面的視角，展示了AI技術(shù)的多種可能發(fā)展路徑。從強調(diào)社區(qū)建設(shè)、工具使用能力和優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的重要性，到突出視頻生成技術(shù)和新型用戶界面的創(chuàng)新，再到探索多模態(tài)模型的發(fā)展和提升模型透明度，這些觀點共同描繪了一個復(fù)雜且多元的未來圖景。尤其值得注意的是，專家們普遍關(guān)注AI技術(shù)的人性化和倫理問題，這反映了行業(yè)對于技術(shù)發(fā)展所帶來的社會影響和責(zé)任的深刻認識。

此外，小型模型和數(shù)據(jù)高效利用的趨勢，以及開源模型的崛起，都預(yù)示著AI技術(shù)在不同領(lǐng)域和應(yīng)用場景中的廣泛適用性和靈活性。這些發(fā)展不僅僅局限于技術(shù)層面的創(chuàng)新，它們還涉及到AI如何在全球范圍內(nèi)服務(wù)于更廣泛和多樣的用戶群體。

綜上所述，2024年的AI發(fā)展不僅將帶來技術(shù)上的突破和創(chuàng)新，還將深刻影響社會、經(jīng)濟和文化的多個方面。從提高生產(chǎn)力和決策效率，到增強創(chuàng)造力和人機交互，再到推動全球化和倫理意識的提升，AI的未來充滿了挑戰(zhàn)和機遇。我們可以期待這一年將為AI技術(shù)帶來新的里程碑，同時也為我們所有人帶來更加智能、互聯(lián)和包容的未來。

通過對這些專家的預(yù)測進行深入分析和總結(jié)，我們可以更好地理解2024年AI技術(shù)的可能走向，以及這些技術(shù)將如何塑造我們的世界。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，我們有理由相信，AI將繼續(xù)在各個領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，推動社會向前發(fā)展。?