2024年生成式人工智能发展预测

2023.12.9
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当前，生成式人工智能（Generative AI，后面简称 Gen AI）领域不但在持续演进，而且它正在彻底改变我们与技术的互动，并重塑业务和全球挑战。这一过程植根于 2023 年 Gen AI 的显着进步，这是人工智能发展的关键一年。来自 OpenAI 的 ChatGPT 的出现是一个重要的里程碑标志，以其类人文本生成和语言翻译功能吸引了数亿用户。同样，DALL-E 3 在图像生成方面的艺术实力说明了人工智能在创意领域的巨大潜力。这些发展，加上来自云服务提供商的 Gen AI 平台、专有模型、开源 LLM 和人工智能专用硬件的兴起，为 Gen AI 变革性的未来铺平了道路。

1、Gen AI Fabric 的兴起

在 2024 年，企业预计将从概念验证实验转向更广泛的 Gen AI 部署。预计这种转变不仅关注可扩展性，还关注解决道德问题、确保内容准确性和管理潜在的内容幻觉。

可扩展性将是一个关键问题，因为企业需要将人工智能集成到各个部门和工作流程中。为了解决这个问题，大语言模型（LLM）编排框架将会兴起，预计将发挥至关重要的作用。这些框架（称为 Generative AI Fabric）将促进高效的 AI 集成、管理复杂的工作流程并实现智能上下文/模型的采用，从而简化各种 LLM 模型和企业环境中的 AI 部署。

2、AGI 竞赛

人工智能的进步预计将进入密切模仿人类能力的领域，例如理解和复制触摸和嗅觉等人类感官。感知和解释人类情感的能力是另一个不断发展的前沿领域，它有望使人工智能交互更加直观和富有同理心。此外，多模态功能的集成使人工智能能够同时处理和解释各种类型的输入（视觉、听觉和感官），将显着增强人类与人工智能的交互体验，提供更细致、更接近人类的响应能力。

原生多模态（native multimodality）可能将会是其中一大热点。原生多模态是指在一个模型中同时包含多种模态的信息，并且可以在不需要额外操作的情况下对多种模态的信息进行统一的处理、分析和输出。

Google 最近发布的 Gemini 模型就展示了这种趋势，它最大的特性就是原生多模态，可以无缝地理解和操作包括文本、代码、音频、图像和视频在内的不同类型的信息。这意味着Gemini模型可以同时处理和分析来自文本、图像、音频等多种信息来源的数据，而不需要进行复杂的预处理或后处理。这种能力使得Gemini模型可以更加高效地理解和生成多模态的信息，从而在自然语言处理、计算机视觉等领域中具有广泛的应用前景。

3、道德智能

道德智能（ethical intelligence）将成为人工智能发展的重中之重和核心焦点。随着人工智能日益渗透到各个领域，在其设计和操作中嵌入道德原则至关重要。确保人工智能公平、透明、无偏见地运行，同时保护用户隐私和数据安全的工具和见解将变得更加容易获得。不同学科之间的合作将是制定强有力的道德标准的关键。人工智能道德的未来可能会涉及能够自我评估和纠正偏见的系统，以确保它们持续遵守道德规范。这一转变代表了将人工智能进步与道德诚信相结合的承诺。

4、Gen AI 将作为工作场所的革命

人工智能对工作场所生产力的影响预计将是巨大的。日常任务的自动化有望显着提高各个领域的效率，包括编码、电子邮件管理和数据分析。通过接管这些重复性任务，人工智能可以释放人才，使其专注于工作中更具创造性和战略性的方面。这种转变有可能重新定义工作角色和工作流程，从而导致工作文化和效率发生范式变化。将人工智能融入日常工作中不仅意味着更快地做事，而且还意味着更智能地做事，预示着工作场所动态的新时代。

5、法律法规将进一步完善

法律法规的演变是应对生成人工智能技术挑战和进步的关键。这包括管理、创建和放大社交渠道上的深度伪造、虚假新闻和误导性内容。地方法律将重点关注区域问题，而全球法规旨在为负责任的人工智能使用制定通用标准，特别是在数据隐私、道德部署和问责制方面。这一发展对于人工智能以道德和透明的方式推进、与全球和当地的社会价值观保持一致至关重要。

此外，均衡的监管方法至关重要，因为过度监管可能会阻碍人工智能的创造性和有益潜力，而监管不足可能会导致道德和隐私问题。这种平衡对于负责任的人工智能增长至关重要，为技术进步提供了空间。

6、Gen AI 的教育转型

虽然每个行业都将受到生成人工智能的重大影响，但教育领域将经历深刻的变革。这项技术，特别是通过多模态学习方法将重新定义教育体验。生成式人工智能将能够创建多样化的、自适应的学习材料，以满足不同的学习方式和偏好。这种演变有望提供更具吸引力和更有效的学习过程，支持学术和企业教育。人工智能与教育的融合不仅可以促进知识获取，还可以培养批判性思维和创造力，使学习体验与现实世界的应用更加紧密地结合起来。

7、气候智能

展望未来，生成式人工智能在应对气候变化方面的作用变得越来越重要。气候智能是人工智能和环境科学的结合，预计将成为我们应对气候变化的关键角色。该技术将为环境模式提供先进的见解，有助于可持续发展，并有助于灾害预测和应对。使用人工智能分析与气候相关的大量数据集不仅有助于了解环境问题的复杂性，而且有助于制定有效的策略来缓解这些问题。人工智能与气候科学的融合预示着可持续未来的充满希望的前景。

8、LLM 双线分化

从 GPT-4 Turbo 开始，有信息表明，仅靠增加数据和训练已经很难带来大模型新的智力进化。大胆猜想，OpenAI明年发布的万亿级参数的 GPT-5 大模型，很有可能只能提升模型的准确度，减少了幻觉，而无法大幅度提升大模型的智力。而要提升大模型的智力，需要在算法上进行新的突破。而结合各行业对大模型的需求，LLM 在技术上有两条道路：

路线1：超级大模型。比如OpenAI正在做的将基于1000万张GPU卡构建和训练超级大模型。它是否能带来新的智力涌现？
路线2：低算力大模型。或以GPT-4为智力基准，通过各种技术手段，实现以更低算力达到或接近GPT-4智力基准的大模型。这在各行各业都有巨大的需求。