2023是人工智能的春天，是大模型爆发的元年。
在过去的一年里，ChatGPT成为家喻户晓的名字，AI和AI公司的各种变革让我们震惊，也成为我们茶余饭后的瓜果。
这一年中，生成式AI取得了重大进展，使得人工智能初创公司吸引了大量资金。人工智能领域的大佬们开始讨论AGI的可能性，政策制定者开始认真对待人工智能监管。
预计到2025年，全球人工智能市场预计将达到惊人的1906.1亿美元，复合年增长率为36.62％，AI软件正在迅速改变我们的世界，而这一趋势只会在未来几年加速。
意声达AI将和大家一同探讨2024年AI发展的八个预测，展望未来AI的发展趋势。
1、生成式AI应用将大幅提升
生成式AI（GenAI）是一种人工智能，可以生成新的创造性内容，如文本、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。GenAI模型在大量数据上进行训练，能够学习数据中的模式，并使用这些模式生成新的输出。
生成式AI不会取代作家和平面设计师（DALL-E 3仍然无法正确将文字放入它所生成的图像中）；然而，它通过生成图像和文本、重新措辞、缩短或加长、简化以及检查事实和语法等方式，极大地加快了整个过程的速度。
生成式人工智能加速工作的趋势适用于任何工作和活动。它提供了自动化任务、提高生产力、降低成本和提供新增长机会的潜力。
高德纳预测：到2026年，预计生成式AI的采用率将大幅上升，超过80%的企业将在其运营中整合生成式AI API、模型和应用，目前这一比例不到5%。
2、人形机器人日易普及
随着技术的发展，人形机器人将变得更加高级和实用。机器人能够理解其环境并通过身体感知进行学习。这不仅是一个技术奇迹，也可能是未来劳动力的重要组成部分，尤其是在危险或人类难以到达的环境中。然而，随着机器人的日益普及和进化，我们也必须面对伦理和社会适应性的问题，比如就业置换和机器人权利。
DeepMind CEO Demis Hassabis的最新声明表明，未来的人形机器人将与AI技术结合，以实现更高级别的交互和任务执行。我们预计将看到这些机器人在多个领域发挥作用，从家庭助手到工业应用。
3、开源人工智能拥有广阔市场前景
2023年的生成式人工智能繁荣主要由OpenAI的专有模型推动 - 我们使用ChatGPT 3.5 Turbo构建了我们的实用型AI聊天机器人。
然而，许多组织现在正在采用开源模型，如GPT-J。与专有模型相比，开源模型更具透明度、灵活性、可定制性和成本效益。
虽然这并不意味着专有模型将很快消失，但未来为开源解决方案留下了更多空间，根据Forrester的数据，85％的企业将开源AI模型纳入其技术堆栈中。
4、“量子计算+人工智能”强强联合
对于那些刚刚接触这个概念的人来说，量子计算可能会让人联想到科幻小说中的情节。然而，它正迅速从小说中的情节过渡到AI的前沿研究。深入了解量子比特的复杂性，我们就会掌握它们对数据处理的革命性影响，例如通过量子叠加和量子纠缠，来加速机器学习和优化算法，从而实现更高效、更准确的AI应用。
无论是新兴的初创企业还是老牌的科技巨头，都在投入大量资源开发量子解决方案，并通过类脑AI超级计算机模拟研发量子计算芯片、开发量子算法。这为后续量子计算从理论走向实践应用，特别是材料科学、药物设计等领域奠定了基础。学术界和业界的密切合作也将加速各国量子计算能力的提升。
随着2024年的到来，我们将看到AI能力的巨大飞跃，尤其是在利用量子技术解决复杂问题的领域，量子计算和AI将强强联合衍生出量子AI的崛起。
5、人工智能立法加速推进
AI史无前例的发展态势不仅让科技爱好者着迷，也引发了全球政策制定者的高度关注。随着2024年的到来，包括中国、欧盟、美国和印度在内的主要国家都在努力制定全面的AI政策。
例如，2023年10月30日，美国签署了首份关于AI的行政命令；2023年12月8日，欧盟成员国及欧洲议会议员就全球首个监管包括ChatGPT在内的AI的全面法规达成初步协议。
各国制定AI政策旨在实现3个目标：推动技术突破、吸引全球投资，同时保护本国民众免受任何不良的AI影响。行业内部的讨论认为，潜在的国际协同效应表明在AI基准和规范方面的全球合作可能很快就会实现。
6、企业大规模部署定制化人工智能模型
2024年将迎来企业生成式AI应用的大爆发，许多公司将部署规模可达数百个的定制化AI模型，应用于不同业务领域和流程，以解决具体问题和挖掘机会。这些AI应用将深度集成到业务系统中，并基于企业自有数据进行微调，在安全可控的前提下为用户提供个性化的服务。
大语言模型的训练需要海量高质量数据，而检索增强生成（RAG）技术可以应对数据不足和质量不高的情况。2024年，RAG将成为企业开发生成式AI应用的主流技术路线。RAG使用语义检索从大型知识库中获取相关信息，传递给下游生成任务，显著提升了输出的准确性。
定制的AI模型将具有检索增强生成（RAG）功能，可将数据源与生成式AI模型连接起来，从而做出更准确、更明智的响应。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow和Snowflake等领先公司已经在使用RAG构建新的生成式AI服务。
7、人工智能伦理受到越来越多的关注
AI在我们日常生活中的参与度不断上升，带来了无数伦理难题。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。随着AI机制越来越多地为从健康评估到财务顾问的决策提供信息，它们的运作方式必须做到最大程度的透明和公平。
然而，我们面临的挑战不仅仅是设计出不偏不倚的算法，我们还必须制定严格的标准，确保这些系统及其架构师始终对自己的行为负责。确保AI技术的广泛普及和包容性，以及促进其公平公正和非歧视性，都是值得我们深入思考的问题。随着2024年的临近，专家们预计人们对AI伦理的兴趣将日益浓厚，AI研发领域的伦理考量也将被置于优先位置。
8、人工智能岗位增加
随着人工智能不断渗透到各个行业，我们可以看到就业趋势：AI技能提升——指的是学习与AI相关的新技能和知识，以提高个人的工作表现或职业前景。
新的AI工作正在出现。以下是一些预计在2024年及以后会脱颖而出的AI职位：AI产品经理、AI工程师、AI伦理学家、AI输入和输出经理、情感分析员、AI监管专家、AI人机交互（HCI）设计师。
我们正处在AI发展的一个关键时刻，2024年将是一个标志性的年份。随着技术的进步，我们将面临新的机遇和挑战。通过积极参与和深思熟虑的讨论，我们可以共同塑造一个更明智、更公正、更人性化的AI未来。
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