2024 年是人工智能輝煌的一年。這項前沿技術獲得了多項大獎，吸引了投資者，迷住了華爾街，並表明它可以進行數學推理——甚至可以解釋微分方程。
這也引起了全球監管機構的關注，他們擔心隱私和安全風險。其他人擔心人工智能可能很快會演變成通用人工智能 (AGI)，然後是超級人工智能——超越人類的認知能力。人們提出並討論了災難性情景：生物恐怖主義、自主武器系統，甚至“滅絕級”事件。
以下是2024年的10個人工智能亮點。
#1 GenAI主導
生成性人工智能（GenAI）是人工智能的一個子集，能夠從無到有地創造東西（好吧，除了其龐大的訓練數據）。例如，給它一行文本，它可以生成一篇500字的鬼故事。
GenAI在2024年佔據了中心舞臺。不僅僅是OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT。谷歌的Gemini、微軟的Copilot、Anthropic的Claude和Meta的Llama 3系列也幫助推動了邊界的發展，開發出不僅能夠讀取和生成文本，還能生成音頻、視頻和圖像的軟件。
人工智能實驗室在推動這些進展上花費了大量資金。根據Menlo Ventures的數據，2024年人工智能支出激增至138億美元，是2023年支出的六倍多，顯示出企業正在從實驗轉向執行，將人工智能嵌入其業務戰略的核心。
#2 AI獲得諾貝爾物理學和化學獎
10月，瑞典皇家科學院宣佈2024年諾貝爾獎，進一步證明人工智能將長期存在。傑弗裏·辛頓和約翰·霍普菲爾德因“基礎發現和發明，使機器學習與人工神經網絡相結合”而獲得物理學獎。神經網絡是當今人工智能的核心技術。
辛頓是一位英加籍計算機科學家和認知心理學家——即不是物理學家——他常被稱爲“人工智能教父”。他在神經網絡方面的開創性工作可以追溯到1980年代，當時他利用統計物理學的工具，如玻爾茲曼機，推動機器學習的發展。
在其他地方，谷歌DeepMind的聯合創始人兼首席執行官德米斯·哈薩比斯和約翰·賈普爾因開發能夠預測蛋白質複雜結構的人工智能模型而獲得化學諾貝爾獎。
加拿大的研究者因其人工智能工作獲得諾貝爾獎。來源：賈斯廷·特魯多
#3 Nvidia超越蘋果成爲全球最有價值的公司
訓練和運行在2024年占主導地位的大型語言模型（LLM）需要一種特殊類型的計算機芯片，芯片製造商Nvidia生產的這種特殊圖形處理單元（GPU）比世界上任何公司都要多。
因此，Nvidia在2024年成爲全球最有價值的公司也就不足爲奇了——在10月底市值達到了3.53萬億美元，超越了蘋果的3.52萬億美元。
“現在越來越多的公司在日常任務中採用人工智能，對Nvidia芯片的需求依然強勁，”AJ Bell的投資總監拉斯·穆爾評論道。
Nvidia能否在2025年及以後保持其製造主導地位？Nvidia廣受期待的Blackwell GPU因設計缺陷被推遲發佈，預計將在第四季度推出，但考慮到Nvidia在GPU市場的巨大領先地位——在2023年控制了98%的市場——幾乎沒有人認爲它會很快被超越。
#4 歐盟的人工智能立法
每個人都希望人工智能是安全、可靠和對社會有益的，但通過立法和實施規則以確保負責任的人工智能並不是一件容易的事。儘管如此，在2024年，全球監管機構邁出了第一步。
歐盟的人工智能法案於8月生效，爲通用人工智能系統引入了保障措施，並解決了一些隱私問題。該法案對面部識別等人工智能的使用設定了嚴格的規則，但也試圖解決更廣泛的風險，比如自動化工作、傳播錯誤信息以及危害國家安全。該立法將分階段實施，持續到2027年。
然而，監管人工智能並不容易，加利福尼亞州在2024年發現其提議的SB 1047立法在9月被州長否決。SB 1047被描述爲“迄今爲止對人工智能進行監管的最廣泛努力”，得到了包括傑弗裏·辛頓和埃隆·馬斯克在內的一些人工智能倡導者的支持，他們認爲這爲這一快速發展的技術提供了迫切需要的保護措施。
但這也引發了其他技術專家的批評，比如DeepLearning.AI的創始人安德魯·吳，因爲這對人工智能開發者施加了責任，這在某種程度上可能會抑制創新。
#5 小型語言模型（SLM）的出現
在2024年，經過數十億數據點訓練的大規模人工智能模型已變得普遍。ChatGPT是基於從互聯網抓取的570GB文本數據訓練的——例如，大約3000億個單詞。
但對於許多企業而言，人工智能的未來在於更小的、行業特定的語言模型，其中一些在2024年開始出現。
在4月，微軟推出了其Phi-3小型語言模型，而蘋果爲其手持設備推出了八款小型語言模型。例如，微軟和可汗學院正在使用SLM來改善學生的數學輔導。
“邊緣計算可用的計算能力要多得多，因爲模型針對特定工作負載變得更小，[並且]您實際上可以更好地利用這一點，”微軟數字轉型、區塊鏈和雲供應鏈的主任約克·羅德斯在5月的一次會議上解釋道。
SLM在開發和運行時所需的訓練數據和計算能力較少，它們的能力“確實開始接近一些大型語言模型，”他補充道。
#6 代理人工智能走到前沿
像ChatGPT這樣的聊天機器人主要是詢問問題並在廣泛主題上接收答案——儘管它們也可以編寫軟件代碼、撰寫電子郵件、生成報告，甚至創作詩歌。
但AI代理超越了聊天機器人，實際上可以爲用戶做出決策，使他們能夠實現特定目標。在醫療行業中，AI代理可以用於監測患者數據，並在適當時提出修改特定治療的建議。
Luna是一個基於Virtuals的AI代理。來源：X
展望未來，技術諮詢公司Gartner將代理人工智能列爲其“2025年十大戰略技術趨勢”之一。確實，預計到2028年，三分之一的企業軟件應用將包括代理人工智能，遠高於2024年的不足1%。
人工智能代理甚至可以用於編寫基於區塊鏈的智能合約（從技術上講，它們已經可以做到，但由於錯誤的漏洞和資金損失的風險目前太高）。區塊鏈項目Avalanche已經開始在人工智能和區塊鏈的交叉點構建一個新的虛擬機，以自然語言進行此操作。“您以英語、德語、法語、塔加洛語、中文等自然語言編寫您的[智能合約]程序……用您母親教您母語的自然語言，”Ava Labs的創始人埃敏·古恩·西雷爾說道。
目前的智能合約編程確實很困難，因此，易於使用的AI代理可能會吸引“數十億新的[區塊鏈]用戶，”Sirer預測。
#7 解決“難題”的推理模型
聊天機器人還有其他限制。例如，它們可能在簡單的數學問題和軟件編碼任務中遇到困難。它們在回答科學問題方面表現不佳。
OpenAI在9月發佈了OpenAI o1，以解決“難題”的新系列推理模型，如微分方程。反響大多是積極的。
“終於，一個能夠處理我總是給它的所有複雜科學、編碼和數學問題的人工智能模型，”《紐約時報》專欄作家凱文·魯斯在推特上寫道。
例如，在測試中，o1在美國數學奧林匹克的資格賽中表現與前500名學生相當，並在物理、生物和化學問題的基準測試中超過了人類博士生的準確性，OpenAI報告稱。
#8 聚焦AGI
那麼，上述結構化問題解決的進展爲什麼重要？它們使人工智能逐漸接近提供類似人類的智能，即人工通用智能（AGI）。
OpenAI在聖誕節前發佈的o3模型在數學和編碼測試中的表現甚至比o1更好，而谷歌的Gemini 2.0等其他項目在2024年也在結構化問題解決方面取得了進展——即將複雜任務分解爲可管理的步驟。
然而，在許多專家看來，AGI仍然是一個遙遠的目標。今天的先進模型仍然缺乏對物理概念（如重力或因果關係）的直觀理解。例如，當前的人工智能算法無法自主想出問題，也無法學習在何時何地情況出現意外轉變。
總體而言，“AGI是一個旅程，而不是一個目的地——我們只是在開始，”諮詢公司Forrester的副總裁布賴恩·霍普金斯最近宣稱。
# 9 迫在眉睫的訓練數據短缺跡象
毫無疑問，2024年對人工智能開發者和用戶來說都是激動人心的一年，幾乎沒有人期待人工智能創新會很快減退。但在2024年，也有建議認爲人工智能的大型語言模型（LLM）子時代可能已經達到頂峯。
原因是迫在眉睫的數據短缺。像OpenAI和谷歌這樣的公司可能很快就會耗盡數據，數據是“訓練”大規模人工智能系統的生命線。
畢竟，可以從互聯網抓取的數據是有限的。此外，LLM開發者發現，他們並不總能毫無後果地收集公共可用數據。《紐約時報》就此起訴OpenAI侵犯版權，涉及其新聞內容。它可能不是唯一一家尋求法律救濟的大型新聞機構。
“行業內的每個人都在看到收益遞減，”谷歌的德米斯·哈薩比斯表示。
一個答案可能是使用合成數據訓練算法——人工生成的數據模仿真實世界的數據。例如，人工智能開發者Anthropic的Claude 3 LLM部分是基於合成數據進行訓練的，即“我們內部生成的數據，”該公司表示。
儘管“合成數據”這個術語聽起來像個矛盾，但包括一些醫學專家在內的科學家表示，從零開始創建新數據是有前景的。這可以通過填充不完整的數據集來支持醫學人工智能，例如，這可能有助於消除對某些種族羣體的偏見。
Anthropic正在努力引領倫理人工智能的方向。來源：Anthropic
#10 更具倫理的人工智能的出現
有趣的是，Anthropic在上面提到的論文中詳細解釋了它如何獲取其訓練數據。特別值得注意的是，它以“透明”的方式操作其網站爬蟲系統，這意味着網站內容提供商（比如《紐約時報》）可以“輕鬆識別Anthropic的訪問並向Anthropic發出他們的偏好信號”。
該公司已盡力防止濫用其技術，甚至設立了一個負責任的擴展官，2024年其職責範圍擴大，以努力創建一個“安全”的人工智能。該公司的努力並未被忽視。《時代》雜誌將其評選爲2024年100家最具影響力的公司之一，稱其爲“押注安全能夠成爲制勝策略的人工智能公司”。
考慮到2024年人工智能發展的趨勢以及公衆對這些新前沿系統可能帶來的災難性風險的擔憂，似乎有可能更多的開發者很快會採用更透明和負責任的人工智能。
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