2024年，人工智能技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展又會呈現(xiàn)出哪些趨勢？讓我們一同展望值得關(guān)注的重大趨勢。

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(fēng)口浪尖。據(jù)消息人士稱，OpenAI正在訓(xùn)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(chǎn)品可能發(fā)布。

“Q*”可能是第一次采用“從零開始”的方式訓(xùn)練的人工智能。其特點(diǎn)為智能不來自人類活動的數(shù)據(jù)，且有能力修改自身代碼以適應(yīng)更復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。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(diǎn)”的必要條件。在人工智能發(fā)展領(lǐng)域，“奇點(diǎn)”特指機(jī)器擁有了自我迭代的能力，進(jìn)而在短時間內(nèi)迅猛發(fā)展，超出人類控制。

雖然，“Q*”目前只能解決小學(xué)難度的數(shù)學(xué)問題，距離“奇點(diǎn)”還遠(yuǎn)。但鑒于虛擬環(huán)境中人工智能迭代速度可能遠(yuǎn)超想象，其可能在不遠(yuǎn)的將來自主發(fā)展出在各個領(lǐng)域均可超過人類水平的AI。2023年，OpenAI預(yù)言，各方面超越人類水平的人工智能在十年內(nèi)就會出現(xiàn)；英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛表示，通用人工智能可能在五年內(nèi)超越人類。

一旦通用人工智能得以實(shí)現(xiàn)，就可被用于解決各種復(fù)雜的科學(xué)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(dǎo)材料篩選、抗癌藥研發(fā)等。這些問題通常需要花費(fèi)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(lǐng)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(wù)中，有可能成為人類研究員的替代。但值得注意的是，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(dāng)然，我們也不應(yīng)過分高估硅谷巨頭們的部分言論，因?yàn)樵谌斯ぶ悄馨l(fā)展史上，已經(jīng)歷三次“AI寒冬”，其中不乏宏大的技術(shù)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(shù)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(nèi)的百度“文心一言”與阿里“通義千問”，也是國產(chǎn)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(chǎn)品，同樣值得期待。

趨勢二：合成數(shù)據(jù)打破人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸

數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)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(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，由機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)原理合成的數(shù)據(jù)。關(guān)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(gòu)人名，但并不影響學(xué)生們由此掌握英語，因此，從某種意義上，對于學(xué)生而言，教材可以看作一種經(jīng)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(dá)到620億參數(shù)量后，才可能訓(xùn)練出“思維鏈”能力，即進(jìn)行分步驟的邏輯推理。但現(xiàn)實(shí)尷尬在于，迄今為止，人類產(chǎn)生的不重復(fù)、可供訓(xùn)練的優(yōu)質(zhì)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(chǎn)生高質(zhì)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(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)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(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)法律，使得客觀上利用人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)訓(xùn)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，而且許多數(shù)據(jù)還受版權(quán)保護(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)隱私與版權(quán)保護(hù)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與完善架構(gòu)的當(dāng)下，使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，極易導(dǎo)致大量法律糾紛。若考慮對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，又面臨篩查識別準(zhǔn)確率方面的挑戰(zhàn)。兩難之下，合成數(shù)據(jù)就成為惠而不費(fèi)的一種選擇。

此外，使用人類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，還可能導(dǎo)致人工智能學(xué)到有害內(nèi)容，如使用日用品制造炸彈、管制化學(xué)品的方法，或是人工智能本不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)的壞習(xí)慣，譬如像人一樣在任務(wù)執(zhí)行過程中偷懶、為了取悅用戶而說謊、產(chǎn)生偏見和歧視。若改用合成數(shù)據(jù)，使人工智能在訓(xùn)練中盡可能減少接觸有害內(nèi)容，則有望克服以上使用人類數(shù)據(jù)訓(xùn)練時附帶的缺點(diǎn)。從以上分析中可以看出，合成數(shù)據(jù)可以說頗具開創(chuàng)性，有望解決此前發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不可得兼的問題。

除此之外，合成數(shù)據(jù)還帶來的一個重大變化，即來自人類社會的大數(shù)據(jù)或?qū)⒉辉偈茿I訓(xùn)練所必需。在今后數(shù)字世界中，人類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲和使用仍將遵循人類社會的法則和秩序，包括維護(hù)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(xùn)練所需的合成數(shù)據(jù)則采用另一套標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理。

趨勢三：量子計(jì)算機(jī)可能率先應(yīng)用于人工智能

作為電子計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天的最前沿應(yīng)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O(shè)penAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費(fèi)訂閱新用戶的注冊，以確保現(xiàn)有用戶擁有高質(zhì)量體驗(yàn)。作為全球性能最強(qiáng)的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。

首先，人工智能領(lǐng)域的算法，大部分屬于并行計(jì)算的范疇。例如，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(yīng)對招數(shù)，從中找到最有可能贏得棋局的下法，這需要計(jì)算機(jī)優(yōu)化并行計(jì)算的效率來實(shí)現(xiàn)。而量子計(jì)算機(jī)擅長進(jìn)行并行計(jì)算，因?yàn)樗梢酝瑫r計(jì)算和存儲“0”和“1”兩種狀態(tài)，無需像電子計(jì)算機(jī)那樣消耗額外的計(jì)算資源，如串聯(lián)多個計(jì)算單元，或?qū)⒂?jì)算任務(wù)在時間上并列。計(jì)算任務(wù)越復(fù)雜，量子計(jì)算就越具備優(yōu)勢。

其次，運(yùn)行ChatGPT所需的硬件條件，同樣也十分適合導(dǎo)入當(dāng)前體積龐大的量子計(jì)算機(jī)，二者都需要安裝在高度集成的計(jì)算中心里，由一支專業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理支撐。

什么是量子計(jì)算機(jī)？量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)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，利用極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進(jìn)行信息運(yùn)算和處理，且運(yùn)行結(jié)果只能存在幾毫秒的時間。

既然量子計(jì)算機(jī)“又大又難維護(hù)”，為什么還要發(fā)展？原因在于，量子計(jì)算機(jī)蘊(yùn)含巨大的算力潛能，以至于在一些算法上已經(jīng)體現(xiàn)出相對于電子計(jì)算機(jī)在速度上的“絕對碾壓”，即“量子優(yōu)越性”。但實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個起點(diǎn)。目前，量子計(jì)算機(jī)只能完成一些專屬于量子領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù)，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(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程。而且，在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算后，量子計(jì)算機(jī)依然需要保持相對于電子計(jì)算機(jī)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(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢”在預(yù)測可觀測變量、量子主成分分析以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)存在。量子機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)際上就是量子計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，也體現(xiàn)出未來量子計(jì)算與人工智能兩大前沿技術(shù)合流的趨勢。

理論上證明了，實(shí)踐上就需要進(jìn)一步拓展量子計(jì)算的應(yīng)用前景。在2019年推出商用量子計(jì)算機(jī)“量子系統(tǒng)一號”后，美國量子計(jì)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(kuò)展，是該公司的首臺模塊化量子計(jì)算機(jī)?！傲孔酉到y(tǒng)二號”擁有超過1000量子位。IBM還宣布計(jì)劃10年內(nèi)建成10萬量子位的量子計(jì)算機(jī)。這些不斷增加的量子位并非只是為了競賽，其對于實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程有著不可或缺的作用。也正因如此，量子計(jì)算機(jī)的模塊化，標(biāo)志著其更加具備實(shí)用性。

有關(guān)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究，已成為新的研究熱點(diǎn)。不過，未來量子計(jì)算機(jī)不會完全取代電子計(jì)算機(jī)，更有可能出現(xiàn)的是量子計(jì)算機(jī)和電子計(jì)算機(jī)在不同的應(yīng)用場景下發(fā)揮各自所長，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展，既極大提升算力，也兼顧成本和可行性。

趨勢四：AI代理和無代碼軟件開發(fā)帶來“沖擊波”

在AI應(yīng)用方面，2024年值得關(guān)注的是AI代理和無代碼軟件開發(fā)帶來的“沖擊波”。

一方面，AI代理對勞動力結(jié)構(gòu)的沖擊。

截至目前，全球至少已有近兩億人使用人工智能大模型。但人們已不再滿足于坐在電腦前跟AI“聊天”，而是開始開發(fā)能夠自動根據(jù)任務(wù)需要向人工智能發(fā)出提示的工具。當(dāng)自動提示工具與大模型兩相結(jié)合，AI代理便由此誕生。

2023年4月，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人布羅克曼現(xiàn)場演示了GPT的“自動模式”。在該演示中，AI代理幾乎“包辦”了一場晚宴：不僅根據(jù)要求生成了一份晚宴的推薦菜單、一份圖文并茂的邀請函，還自動將該菜單需要購買的食材加入生鮮電商APP的購物車，并自動發(fā)布了一條有關(guān)該晚宴的社交網(wǎng)站帖子。

AI代理還能根據(jù)比較模糊的需求提示自動制作網(wǎng)站，自動完成各種需要使用Office軟件完成的文字和表格處理工作，甚至自動根據(jù)已有論文數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)生成分析論文等。

比爾·蓋茨近日發(fā)長文解讀了AI代理未來，他表示，AI代理將徹底改變?nèi)藗兪褂糜?jì)算機(jī)的方式，帶來自鍵盤、屏幕和鼠標(biāo)發(fā)明以來人類與計(jì)算機(jī)互動方式上最重大的革新。

AI被看作對人類的信息收集、分析和處理進(jìn)行增強(qiáng)的擴(kuò)展性工具，使得人的工作水平更上新臺階。但與此同時，AI代理也給許多現(xiàn)有的工作崗位帶來沖擊，因?yàn)槠髽I(yè)可能嘗試雇用更少的人來完成相同的任務(wù)。隨著AI代理代替大量只需要較少的計(jì)算機(jī)技能就可完成的任務(wù)，被迫再就業(yè)的勞動力將不得不適應(yīng)新的勞動力市場需求，這注定將是一個較長時期的、伴隨陣痛的過程。

另一方面，無代碼軟件開發(fā)給數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新帶來的影響。

盡管生成式人工智能可能淘汰掉一批傳統(tǒng)數(shù)字崗位，但在關(guān)上一扇門的同時也打開了一扇窗，這就是“無代碼軟件開發(fā)”。目前，以AI大模型為基礎(chǔ)的編程輔助工具已經(jīng)發(fā)展到一個新的階段，能夠根據(jù)用戶十分模糊的指令來生成軟件或網(wǎng)頁代碼。例如，2023年的GPT-4演示中，演示人員僅僅是在A4紙上手寫了一個十分潦草的結(jié)構(gòu)示意圖，GPT-4就根據(jù)其自動生成了能夠?qū)嶋H訪問的網(wǎng)頁。這無疑大大降低了開發(fā)IT服務(wù)的門檻。只要一個人有足夠有創(chuàng)意的、能夠滿足許多人需求的數(shù)字服務(wù)“點(diǎn)子”，就可以成為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的風(fēng)口，“人人皆可創(chuàng)新”的時代已然到來。

對此，政府需轉(zhuǎn)變觀念，兼顧市場監(jiān)管與促進(jìn)創(chuàng)新，一方面，降低數(shù)字創(chuàng)新過程中的注冊與融資門檻，打通中小企業(yè)發(fā)展壯大過程中的痛點(diǎn)，讓就業(yè)與創(chuàng)新政策適應(yīng)“人人皆可創(chuàng)新”的新需求；另一方面，需要探索更有利于保護(hù)創(chuàng)新的版權(quán)與專利保護(hù)新政策，從而激勵那些能夠不斷提出創(chuàng)新的人才。

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