外滩大会上,我们看到了人工智能五年后的样子
人工智能的发展步伐,在一些观察者眼中,似乎失去了早先的迅猛势头。2022年底,ChatGPT的问世打破了沉寂,短短数日内便吸引百万用户注册,随后两个月内,其月活跃用户量突破1亿大关。这一现象级事件如同一股强风,席卷科技界,各大公司纷纷投身于生成式AI的浪潮之中,科技创业者们亦紧随其后,寻求飞跃的机遇,仿佛回到了那个初创企业快速成长、估值飙升的黄金岁月。曾几何时,“软件吞噬世界”的预言在2011年被Marc Andreessen提出,时至2023年,这一话题已悄然转变为“人工智能吞噬世界”。
然而,步入2024年,人们的日常生活并未因人工智能而发生剧变,那些被寄予厚望的、能引发革命性变革的应用仍然停留在概念阶段,未曾真正触达大众。技术层面,尽管有诸如GPT系列的惊艳表现,但其后续版本的延迟发布及大模型普遍存在的“幻觉问题”,不禁让人对Transformer架构的潜力及Scaling Law的持续有效性产生疑问。有研究甚至指出,模型校准后的幻觉现象几乎是不可避免的,与数据质量或算法结构无直接关联,这无疑为技术进步蒙上了一层阴影。
对此,乐观主义者持有不同看法,他们视当前的停滞为新技术普及前的必经阶段,一个社会体系、基础设施乃至法律伦理逐步适应的过程。在上海举办的外滩大会上,这些乐观情绪找到了支撑点。会议不仅探讨了AI如何缓解孤独、应对气候变化等议题,还展示了众多创新者利用AI勾勒的未来图景,映射出人们对AI的期待与忧虑。
外滩大会成为了洞察AI发展趋势的窗口,无论是论坛讨论还是展览展示,都能瞥见未来五年内AI的可能形态。尽管“算力军备竞赛”持续升温,巨额投入屡创新高,但成本效益与效率提升逐渐成为关注焦点。异构计算作为一种优化算力、提高数据处理效能的策略,正受到重视,旨在不牺牲性能的前提下,控制成本,推动技术向更广泛应用迈进。
在应用层面,相较于资源密集型的大模型,小模型因其专注特定领域、任务优化及较低的资源消耗,被视为更有可能催生重大应用的候选者。数据服务商作为关键角色,致力于提供高质量训练数据,助力AI模型的迭代升级。同时,小模型在端侧的部署,如在医疗、能源、教育等行业的实践,预示着“博士”级别的专业AI工具即将普及,推动AI深入各行各业。
至于端智能的未来,虽然当前以手机为载体,但长远看,新的AI代理形态或许会超越手机,成为人工智能技术的新终端。这类代理将具备更高自主性与智能,不仅限于虚拟任务处理,还能在物理世界执行操作,通过全模态交互,为人机互动开启新篇章。
正如蒸汽机历经数十年方显其颠覆性力量,AI的广泛渗透也需要时间。过去两年见证了AI技术的井喷,接下来五年,AI或将找到其在各领域的立足点,特别是在中国市场,有望促成一个繁荣的AI应用生态系统。
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