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到2030年的5個人工智能發(fā)展的相關預測

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到2030年的5個人工智能發(fā)展的相關預測

2030年,人工智能領域將會有怎樣的變化?Radical Ventures 的風險投資家Rob Toews 。發(fā)布了關于2030年的5個人工智能預測。

以下是關于2030年人工智能世界將會呈現(xiàn)出的五個大膽預測。無論您同意還是不同意這些預測,希望這些預測能夠引發(fā)您的思考。

AI換臉 人臉識別_

圖源備注:圖片由AI生成,圖片授權服務商Midjourney


1. 英偉達的市值將明顯低于現(xiàn)在,英特爾的價格將明顯高于現(xiàn)在。

英偉達是目前世界上最熱門的公司。它是當今生成式人工智能熱潮的最大受益者,其市值從2022年底的不到3000億美元飆升至如今的超過2萬億美元。

但英偉達作為人工智能芯片單一主導供應商的地位不能也不會持續(xù)下去。

Nvidia 所打造的產品很難復制,但并非不可能。復興的 AMD 正在成為先進 GPU 的可靠替代供應商,其尖端的新型 MI300芯片即將廣泛使用。大型科技公司——亞馬遜、微軟、Alphabet、Meta——都在大力投資開發(fā)自己的人工智能芯片,以減少對英偉達的依賴。OpenAI 的 Sam Altman 正在尋求高達數萬億美元的資金來建立一家新的芯片公司,以使全球人工智能硬件的供應多樣化。

隨著未來幾年對人工智能芯片的需求持續(xù)增長,無情的市場力量將確保更多競爭對手進入,供應增加,價格下降,利潤率收緊,英偉達的市場份額將下降。

此外,隨著未來幾年市場的成熟,人工智能計算工作負載的主要類型將從訓練轉向推理:即從構建人工智能模型到在現(xiàn)實環(huán)境中部署這些模型。Nvidia 高度專業(yè)化的芯片在訓練模型方面是無與倫比的。但推理可以用更便宜、更商品化的芯片來完成,這可能會削弱英偉達在市場上的優(yōu)勢,并為競爭對手創(chuàng)造機會。

這并不是說 Nvidia 在2030年不會仍然是人工智能生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。但目前其股價的飆升(截至撰寫本文時,這已使其成為全球第三大最有價值的公司)與亞馬遜或 Alphabet 相比——回想起來,這看起來像是非理性的繁榮。

與此同時:英特爾與世界上幾乎所有其他芯片公司的區(qū)別是什么?

它生產自己的芯片。

Nvidia、AMD、高通、博通、Alphabet、微軟、亞馬遜、特斯拉、Cerebras、SambaNova、Groq:這些公司都沒有生產自己的芯片。相反,他們設計芯片,然后依靠其他公司——最重要的是臺積電(TSMC)——為他們生產這些芯片。

英特爾獨自擁有并經營自己的芯片制造設施。

制造芯片的能力已成為重要的地緣政治資產。舉例來說:中國對外國半導體供應商的完全依賴使得美國能夠通過禁止向中國進口人工智能芯片來阻礙中國國內的人工智能產業(yè)。

美國政策制定者敏銳地意識到當今芯片制造極度集中于臺灣所帶來的脆弱性,特別是在中國對臺灣采取日益強硬立場的情況下。在美國本土推廣先進半導體制造已成為美國政府的首要政策重點。美國立法者正在采取果斷行動來推進這一目標,包括根據2022年 CHIPS 法案承諾投入高達2800億美元的資金。

過去十年來,英特爾在制造尖端芯片的能力方面落后于臺積電,這已不是什么秘密。然而,它仍然是世界上少數有能力制造先進半導體的公司之一。在2021年上任的首席執(zhí)行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 的領導下,英特爾重新調整了芯片制造的優(yōu)先順序,并采取了一項雄心勃勃的戰(zhàn)略,以奪回其昔日全球卓越芯片制造商的地位。最近有跡象表明該公司正在朝著這一目標取得進展。

也許最重要的是:作為美國本土芯片制造的領導者,沒有其他選擇。

領導拜登政府人工智能和芯片工作的美國商務部長吉娜·雷蒙多在最近的一次演講中直接承認了這一點:“英特爾是美國的冠軍芯片公司。”簡而言之,美國需要英特爾。這對英特爾的商業(yè)前景來說是個好兆頭。

Nvidia 目前的市值為2.2萬億美元。英特爾的估值為1,860億美元,要小一個數量級以上。我們預計,到2030年,這一差距將大幅縮小。
2. 我們將在日常生活中與各種人工智能互動,就像今與其他人類互動一樣自然。

盡管現(xiàn)在全世界都在熱議人工智能,但當今普通人與尖端人工智能系統(tǒng)的實際接觸點數量是有限的:也許偶爾會查詢 ChatGPT 或 Google Bard/Gemini。

到2030年,這種情況將會發(fā)生戲劇性的變化。

我們將使用人工智能作為我們的私人助理、導師、職業(yè)顧問、治療師、會計師、律師。

它們將在我們的工作生活中無處不在:進行分析、編寫代碼、構建產品、銷售產品、支持客戶、跨團隊和組織協(xié)調、制定戰(zhàn)略決策。

是的,到2030年,人類將普遍擁有人工智能作為重要的他人。

與任何新技術一樣,都會有一個采用曲線。部分人群將更容易適應與新的人工智能同伴的互動;其他人會抵抗更長時間。人工智能在我們社會中的擴散將像歐內斯特·海明威關于人們如何破產的著名臺詞一樣展開:“逐漸,然后突然。”

但請不要誤會:這種轉變將是不可避免的。這將是不可避免的,因為人工智能將能夠做人類今天所做的很多事情,除了更便宜、更快、更可靠之外。
3. 超過十萬個人形機器人將部署在現(xiàn)實世界中。

今天的人工智能熱潮幾乎完全在數字領域展開。

可以就任何主題進行知識性對話、按需生成高質量視頻或編寫復雜代碼的生成模型代表了人工智能的重要進步。但這些進步都發(fā)生在軟件世界、比特世界中。還有一個完整的領域等待著當今尖端人工智能的改變:物理世界,原子世界。

當然,機器人領域已經存在了幾十年。如今,世界各地有數百萬臺機器人在運行,它們可以自動執(zhí)行不同類型的身體活動。

但今天的機器人的能力有限,智能也有限。它們通常是為特定任務而設計的,例如在倉庫周圍移動箱子,或完成制造過程中的特定步驟,或對地板進行吸塵。他們遠不具備像 ChatGPT 這樣的大型語言模型的流暢適應性和概括性理解。

這種情況在未來幾年將會改變。生成式人工智能將征服原子世界——相比之下,它將使迄今為止人工智能領域發(fā)生的一切顯得微不足道。

追溯到數字計算的黎明,技術領域反復出現(xiàn)的主題就是使硬件平臺盡可能通用,并為軟件層保留盡可能多的靈活性。

這一原則得到了計算機和人工智能的知識教父艾倫·圖靈本人的擁護,他在“圖靈機”的概念中使這一原則永垂不朽:一臺能夠執(zhí)行任何可能算法的機器。

數字計算機的早期發(fā)展驗證了圖靈的基本見解。在20世紀40年代,人們?yōu)椴煌娜蝿战ㄔ炝瞬煌奈锢碛嬎銠C:一臺用于計算導彈的軌跡,另一臺用于破譯敵人的信息。但到了20世紀50年代,通用、完全可編程的計算機已成為占主導地位的計算架構。它們跨用例的多功能性和適應性被證明是決定性的優(yōu)勢:只需編寫新軟件,它們就可以不斷更新并用于任何新應用程序。

在最近的歷史中,考慮一下有多少不同的物理設備被分解成一個產品,即 iPhone,這要歸功于史蒂夫·喬布斯和其他人的天才:電話、相機、錄像機、錄音機、MP3播放器、GPS 導航器、電子書閱讀器、游戲設備、手電筒、指南針。

(甚至可以在人工智能模型的最近發(fā)展軌跡中追蹤到類似的模式,盡管在這個例子中一切都是軟件。狹隘的、功能特定的模型——一個用于語言翻譯的模型,另一個用于情感分析的模型,等等——已經超過了過去幾年讓位于能夠執(zhí)行全方位下游任務的通用“基礎模型”。)

未來幾年,我們將在機器人領域看到同樣的轉變:遠離具有狹隘用例定義的專用機器,轉向更通用、靈活、適應性強的通用硬件平臺。

這個通用硬件平臺會是什么樣子?它需要什么樣的外形尺寸才能在各種不同的物理環(huán)境中靈活運行?

答案很明確:它需要看起來像人類。

我們的整個文明都是由人類設計和建造的,也是為了人類。我們的物理基礎設施、我們的工具、我們的產品、我們建筑物的大小、我們房間的大小、我們門的大小:所有這些都針對人體進行了優(yōu)化。如果我們想開發(fā)一種能夠在工廠、倉庫、醫(yī)院、商店、學校、酒店和我們家里操作的通用機器人,那么這個機器人就需要像我們一樣被塑造。沒有其他形狀因素可以達到同樣的效果。

這就是為什么人形機器人的機會如此巨大。將尖端人工智能帶入現(xiàn)實世界是人工智能的下一個偉大前沿。

大型語言模型將在未來幾年實現(xiàn)大量認知工作的自動化。與此同時,人形機器人將實現(xiàn)大量體力工作的自動化。

這些機器人不再是遙遠的科幻夢想。盡管大多數人還沒有意識到,類人機器人即將被部署到現(xiàn)實世界中。

特斯拉正在投入巨資開發(fā)一款名為 Optimus 的人形機器人。該公司的目標是在2025年開始向客戶運送機器人。

特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克毫不含糊地表示,他預計這項技術對公司和世界有多么重要:“我很驚訝人們沒有意識到擎天柱機器人計劃的重要性。Optimus 的重要性將在未來幾年內變得顯而易見。那些有洞察力或仔細觀察、仔細聆聽的人會明白,擎天柱最終將比特斯拉的汽車業(yè)務更有價值,比[全自動駕駛]更有價值。”

一些年輕的初創(chuàng)公司同樣在這里取得了快速進展。

就在上周,總部位于灣區(qū)的Figure宣布完成了一輪6.75億美元的融資,投資者包括 Nvidia、微軟、OpenAI 和杰夫·貝索斯 (Jeff Bezos)。幾個月前,該公司發(fā)布了一段令人印象深刻的人形機器人煮咖啡的視頻。

另一家領先的人形初創(chuàng)公司1X Technologies在1月份宣布融資1億美元。1X 已經提供了一款人形機器人(帶輪子)的銷售,并計劃很快發(fā)布下一代(帶兩條腿)。

未來幾年,這些公司將從小規(guī)??蛻粼圏c逐步轉向大規(guī)模生產。到本世紀末,預計將看到數十萬(如果不是數百萬)人形機器人部署在現(xiàn)實世界中。
4.“Agents”和“AGI”將成為不再廣泛使用的過時術語。

當今人工智能最熱門的兩個話題是代理和通用人工智能(AGI)。

代理是人工智能系統(tǒng),可以完成松散定義的任務:例如,計劃和預訂您即將到來的旅行。AGI是指在各個方面都達到或超過人類能力的人工智能系統(tǒng)。

當人們展望2030年人工智能的狀態(tài)時,智能體和/或 AGI 通常是最重要的。

然而我們預測到2030年這兩個術語甚至不會被廣泛使用。為什么?因為它們作為獨立概念將不再具有相關性。

我們先從“代理(Agent)”開始。

到2030年,代理行為將成為任何先進人工智能系統(tǒng)的基本要素。

我們今天使用的總括術語“代理”實際上只是任何真正智能實體所擁有的一組核心能力:長期思考、計劃和采取行動以追求開放式目標的能力。變得“代理”是當今人工智能自然且不可避免的最終狀態(tài)。2030年的尖端人工智能系統(tǒng)不僅會在提示時生成輸出,還會生成輸出。他們會完成工作。

換句話說,“代理”將不再像今天一樣成為人工智能研究中一個有趣的子領域。人工智能將成為代理人,代理人將成為人工智能。因此,術語“代理”作為一個獨立的概念是沒有用的。

“AGI”這個詞怎么樣?

人工智能從根本上不同于人類智能,這是人們常常無法掌握的基本事實。

未來幾年,人工智能將變得更加強大,令人難以置信。但我們將停止將其軌跡概念化為走向某種“廣義”最終狀態(tài),尤其是其輪廓由人類能力定義的狀態(tài)。

AI 偉大者 Yann LeCun總結得很好:“不存在 AGI 這樣的東西……即使人類也是專業(yè)化的。”

將人類智能作為人工智能發(fā)展的最終錨點和衡量標準,未能認識到機器智能可能具有的所有強大的、深刻的、意想不到的、對社會有益的、完全非人類的能力。

到2030年,人工智能將比人類更強大,從而改變我們的世界。它還將在其他方面繼續(xù)落后于人類的能力。如果人工智能能夠理解并解釋人類生物學的每一個細節(jié),直至原子水平,那么誰會在乎它是否具有全面匹配人類能力的“通用性”呢?

通用人工智能的概念并不是特別連貫。隨著人工智能在未來幾年的快速發(fā)展,這個術語將變得越來越沒有幫助和無關緊要。
5.人工智能驅動的失業(yè)將成為最廣泛討論的政治和社會問題之一。

對技術導致的失業(yè)的擔憂是現(xiàn)代社會的一個常見主題,可以追溯到工業(yè)革命和盧德分子時期。AI時代也不例外。

但到目前為止,關于人工智能對就業(yè)市場影響的討論大多是理論性的、長期性的,僅限于學術研究和智庫白皮書。

這種情況的變化將比大多數人想象的要突然得多。在這個十年結束之前,人工智能導致的失業(yè)將成為普通公民生活中一個具體而緊迫的現(xiàn)實。

我們已經開始在這里的煤礦里看到金絲雀了。上個月,金融科技巨頭 Klarna宣布其新的客戶服務人工智能系統(tǒng)正在處理700名全職人工座席的工作。抄襲檢測公司 Turnitin最近預計,由于人工智能的進步,該公司將在未來18個月內裁員20%。

未來幾年,組織將發(fā)現(xiàn),通過使用人工智能完成越來越多以前需要人類完成的工作,他們可以提高盈利能力和生產力。這將發(fā)生在各個行業(yè)和薪資等級中:從客戶服務代理到會計師,從數據科學家到出納員,從律師到保安,從法庭記者到病理學家,從出租車司機到管理顧問,從記者到音樂家。

這并不是一個遙遠的可能性。如今,該技術在許多情況下已經足夠好了。

如果我們對自己誠實的話,我們對人工智能如此興奮的一個主要原因(人工智能提供如此變革性的經濟機會的一個主要原因)是,它將能夠以更便宜、更快和更多的方式做事。比今天的人類更準確。一旦人工智能能夠兌現(xiàn)這一承諾,在大多數領域雇用像今天這樣多的人的需求和經濟理由就會減少。幾乎根據定義,為了讓人工智能對社會和經濟產生影響,它將奪走人們的工作。當然,新的就業(yè)機會也會被創(chuàng)造出來,但速度不會那么快,數量也不會那么多,至少在一開始是這樣。

失業(yè)將帶來短期的巨大痛苦和混亂。政治運動和領導人將會強烈反對這一趨勢。社會的其他部分也將同樣大力支持技術和人工智能的好處。內亂和抗議將不可避免;毫無疑問,他們有時會變得暴力。

公民將呼吁他們選出的官員朝某個方向采取行動。像全民基本收入這樣的創(chuàng)造性政策提案將從邊緣理論轉變?yōu)橥ㄟ^的立法。

不會有簡單的解決方案或明確的道德選擇。政治立場和社會身份將越來越多地取決于一個人對社會應如何引導人工智能在整個經濟中傳播的看法。

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