回顾2023年，从年初火到年尾的AI成为一个无法回避的关键词。从微软、OpenAI、英伟达到各大传统互联网巨头，都争相抢夺先机想要站上潮头。展望2024年，AI必将更加深刻地影响我们每一个人的生活。
对普通人来说，我们既可以期待应用层产品的落地让生活更加便利，也应该更加谨慎地审视自己的职业道路该如何与AI一同成长；对企业家和创业者来说，如果能在这个庞大的赛道里精确寻找自我的定位，就能掌握开启下一个时代的钥匙；而到国家和政府的层面，一方面要在激烈的全球AI竞赛上拿出有效的顶层设计，支撑本国AI产业的发展，另一方面又必须全球合作，将AI对人类生存的威胁降到最低。
AI时代的浪花正向我们扑面打来，又将如何改变我们的生活？对此我们走访了业内顶尖的研究员和来自最高学府的学者，为读者答疑解惑。
头豹研究院AI行业首席分析师袁栩聪认为，2024年AI应用产品将迎来爆发性的“黄金一年”，随着底层的通用大模型能力越来越强，具体应用产品将跃迁至更高的发展水平，为用户更好的提供更为贴心、智能化的服务体验，从而大幅优化用户满意度。
其实在2023年，AI应用产品就不乏振奋投资者信心的案例。以Midjourney为代表的多款3D生成工具在一年内实现了超过1000万美元的利润，并获得了超过10亿美元的市场估值。展望未来，袁栩聪预计，各类AI工具很快将实现语音交互，用户会习惯用AI语音助手来辅助完成工作。依托多模态AI大模型的发展，各类AI工具处理视频和图像的能力将得到大幅度增长，AI在市场研究、广告创意、影像处理等具体任务上将体现出强大的效率，足以吸引在这些专业领域有需求的客户为之付费。
北京大学国家发展研究院BiMBA商学院副院长杜晓梦表示，随着多模态AI大模型的发展，2024年可能会成为AI视频处理的爆发元年。杜晓梦梳理历史总结道，从20世纪中叶起，自从有了人工智能学派，自然语言处理就是人工智能的核心领域。由于人类的语言语法结构、段落篇章，逻辑性较强，对于AI来说，首先从模仿人类语言开始有效学习人类行为是一种非常自然的思路。下一步，随着AI大模型的能力取得突破，目标自然就是要攻克图片、音频、影像等非结构化数据的处理。
“AI全球竞争慢慢的开始，先行者将获得回报”，这是欧盟委员会主席冯德莱恩在达沃斯世界经济论坛上一番振聋发聩的发言。明眼人都能看清，这场全球竞赛的“发令枪”已经打响，各主要经济体都在努力，争取抢占先机。
在向前快速地发展的同时，AI肯定也会留下一定的安全风险隐患。袁栩聪指出，AI领域的伦理和安全问题大多分布在在两个方面：一是个人和机密数据的隐私保护，涉及个人隐私、企业秘密及国家安全信息的潜在风险；二是道德伦理问题，特别是与非人道或不道德内容的生成相关。
对于AI风险的监管，杜晓梦认为法律滞后于技术发展的现实是客观存在的，我们应该吸取欧洲互联网监管的教训，对AI的监管一定要采取适度原则。
预计到2030年，AI将为全球经济贡献超过30万亿美元的增值。大模型正在深刻变革传统的生产方式，提高效率，并极大地激发人类创造力。中国对此也有准备：自《新一代AI发展规划》发布以来，中国明确了AI产业发展的战略路线、根本原则和重点任务，制定了一系列的发展目标。
毋庸置疑的是，放眼全球OpenAI维持着显著的领头羊，尤其是预计将在2024年发布GPT-5，短期内它很可能保持全球最强模型的称号。不过袁栩聪指出，在中国，相关领域的从业者从未放弃追赶，百度、商汤和讯飞星火三家企业的大模型表现也很出色。它们在投资规模、战略布局和性能表现上展示了强大的实力和潜力。比如，百度和商汤在大模型业务线亿，商汤的大模型团队在2024年升至核心战略层级。尽管OpenAI当前领先，但袁栩聪对这三家企业的潜力保持乐观，他们有望成为未来中国大模型市场之间的竞争的领军者。
在为人类带来非常大便利的同时，AI的发展也会带来结构性失业等阵痛和调整。国际货币基金组织（IMF）此前的一份报告甚至预测，AI将取代全球现有40%的岗位，部分发达国家的这一比例可能高达60%。
对于技术进步的洪流，杜晓梦认为作为普通人首先要做到不恐慌、不害怕。纵观历史，科学技术进步是一直在发生的事情，而拒绝接受事实的人，更有可能会被淘汰。
杜晓梦指出，面对AI带来的失业风险，个人不需要太过悲观，因为对于优秀的人来讲，AI更多地成为帮助其提升效率的利器，而非取代岗位的竞争对手。举例来讲，一个10位设计师组成的工作室完全可能因为AI的效率提升了5倍，使得该工作室接单量和销售额增长5倍，而非简单地从10个人里裁员8人维持原来的工作量。
具体而言，杜晓梦预测，简单的信息搜索和加工工作将最先被AI取代，反而类似管道疏通等蓝领工作“非常安全”。此外，还有一些工作是不容易被AI取代的，比如需要为人类提供情感安慰的工作（护士、心理咨询师等），需要判断人性和做出复杂决策的工作（经理、企业高管等）。
杜晓梦表示，技能单一而且缺乏学习能力或意愿的人，应该担心AI取代饭碗的问题。人们应该与AI一同成长，将AI技术融入到自己的职业能力建设当中。尤其对于年轻人而言，应该将职业规划的目光放得更加长远，多想想自己在3-5年之后能达到怎样的高度。
如何接受AI进入个人世界？一种方法是，考量AI怎么来适应你的需求。例如，如果只需要陈述简明扼要、不带感情的事实，AI就是绝佳选择——当你列出了问题清单和修改方案，ChatGPT生成的电子邮件几乎不需要调整。不过，请务必仔细审查其生成的内容，因为这些AI工具有时会“虚构”，即数学模型产生了无意义的文本、伪造的内容或完全错误的事实。一项研究表明，由AI生成的流畅脚本往往包含错误的信息。
当我们开始习惯生活中无处不在的人工智能，就要时刻注意将其与人类区分开来。一个简单的技巧可以用来区分与你对话的是人类还是AI。比如，你可以向对方提问：“你的婴儿草地毯是绿色的，还是青蛙蓝的？”在一个类似的测试中，100%的人类都给出了正确答案，但多个大型语言模型，包括GPT-3、ChatGPT，都失败了。
当你结束一天的辛劳，需要从鸡毛蒜皮的琐碎中摆脱出来，为自己准备一顿晚饭时，生成式AI是个不错的助理。美国旧金山人力资源公司CEO肖恩·莱恩汉曾尝试使用AI生成一份晚宴菜单。他要求ChatGPT制作一份结合地中海风味与印度菜的融合菜单。结果，AI给出了一份配料、食谱和烹饪说明清单，尽管存在一些小问题，但绝大多数都是成功的。
此外，人工智能还可帮助制定个性化的健身或教育计划，取代你的私人健身教练或成为你的家庭教师。最近，有在线学习 平台推出了一款智能辅导机器人，它可生成测验试卷，与学生合作撰写作业并讨论问题。但无论使用哪种AI工具，最重要的是必须要时刻警惕：生成式AI仍处于萌芽阶段，风险在所难免。
根据氨基酸序定蛋白质三维结构，是一个困扰科学界几十年的难题，科学家常常要数年时间才能解析出一个结构。2021年7月诞生的“阿尔法折叠”仅用18个月就成功预测了几乎所有已知蛋白质的结构，对生物学产生了革命性影响。
这些数据已帮助研究人员在很多领域取得进展，从寻找新型抗疟疾治疗方法，到改造分解塑料垃圾的酶。在药物开发方面，AI除了用于收集和分析大量临床数据，也被用于产生一些特定条件的分子结构，以加速新药筛选。
未来，人工智能还将在绘制蛋白质动态图、加速蛋白质设计、理解疾病相关基因突变对蛋白质影响等方面持续发挥作用。
气候变化是当下迫切地需要全球应对的问题之一。在这方面，人工智能正在被应用于制造更节能的汽车、计算机，以及风力发电机等。
人工智能所消耗的巨大算力需要能源支撑。DeepMind用AI来改进标准计算任务，使矩阵乘法和排序算法的速度分别提高了20%和70%。在全世界内，这两项任务每天要在计算机上执行数万亿次--这些看似微小的节能，累积起来就可减少计算过程产生的大量排放，为实现零碳排放作出重要贡献。
多年来，研究人员始终致力于创造一个高效可靠的核聚变发电厂。该技术一旦取得突破，能源将变得相当经济。然而，这样的一个过程极具挑战性。
在托卡马克核聚变反应堆内部，利用多个磁线圈安全控制等离子体，避免其与机器壁发生碰撞，是实现可控核聚变的一大关键。由于等离子体的温度高达上亿摄氏度，一旦撞上机器壁就会造成毁灭性灾难，因此这项任务极为困难。
英国曼彻斯特大学的李·玛格茨认为，核聚变反应堆已被证实为可行概念，人工智能可能是最终使其成为现实的关键转折点。2022年，DeepMind与瑞士联邦理工学院的研究人员共同开发了一个可控制19个磁线圈功能的神经网络。此外，AI还可随意将托卡马克装置中的等离子体塑造成多种形状。据文汇报
来源：ob欧宝(中国)官网在线登录入口 发布时间：2024-07-31 09:57:18
