來(lái)源：量子號(hào)

在寫(xiě)這篇文章時(shí)，我在想，與其寫(xiě) "期待什么"，不如寫(xiě) "不期待 2025 年的人工智能 "來(lái)得簡(jiǎn)單！對(duì)于一項(xiàng)幾乎在每個(gè)領(lǐng)域都同時(shí)取得進(jìn)步的技術(shù)來(lái)說(shuō)，怎么才能選出 5 個(gè)領(lǐng)域呢？為了縮小范圍，并希望能讓它更有趣，我決定選擇那些與 ChatGPT 或其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的發(fā)展沒(méi)有直接關(guān)系的趨勢(shì)。可以肯定地說(shuō)，這些趨勢(shì)會(huì)增長(zhǎng)，這些應(yīng)用及其背后的公司將盡最大努力使這些應(yīng)用成為所有可能問(wèn)題的解決方案。

以下是 5 個(gè) 2025 年的人工智能趨勢(shì)（排名不分先后）：

趨勢(shì)一：代理無(wú)處不在

你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)代理人工智能（Agentic AI）這個(gè)詞。雖然人工智能一直與學(xué)習(xí)模式有關(guān)，但人工智能已經(jīng)發(fā)展到以下幾個(gè)階段：(a) 從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式 (b) 根據(jù)這些模式生成新內(nèi)容，以及 (c) 根據(jù)這些模式采取行動(dòng)。當(dāng)這三者結(jié)合在一起時(shí)，你就擁有了一個(gè)人工智能代理——一個(gè)能夠?qū)W習(xí)、創(chuàng)建行動(dòng)并執(zhí)行這些行動(dòng)的軟件。預(yù)計(jì)在 2025 年，這一領(lǐng)域?qū)?huì)有更多的發(fā)展。

趨勢(shì)二：教育系統(tǒng)的變革

關(guān)于人工智能是否會(huì)鼓勵(lì)作弊、取代教師或以其他方式從根本上影響學(xué)生的學(xué)習(xí)方式，人們已經(jīng)討論了很多。盡管所有這些都至關(guān)重要，但另一種同樣重要甚至更為重要的力量正在出現(xiàn)。今年，越來(lái)越多的證據(jù)表明，由于人工智能驅(qū)動(dòng)的技能和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，應(yīng)屆畢業(yè)生找不到工作。這不僅引發(fā)了學(xué)生如何學(xué)習(xí)的問(wèn)題，也引發(fā)了他們學(xué)習(xí)什么的問(wèn)題。就業(yè)市場(chǎng)下行帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)壓力將迫使畢業(yè)生，最終也將迫使培養(yǎng)畢業(yè)生的院校，面對(duì)企業(yè)對(duì)員工的新需求。學(xué)生需要首先適應(yīng)，通過(guò)各種途徑提高技能，而院校也需要跟進(jìn)。我預(yù)計(jì)我們將在 2025 年開(kāi)始看到這些變化。

趨勢(shì)三：人工智能在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

2024 年的諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)中有兩項(xiàng)是關(guān)于人工智能的。這應(yīng)該給我們敲響了警鐘：人工智能在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用將持續(xù)下去。同樣值得注意的是，雖然全世界的注意力和想象力都集中在生成式人工智能上，但數(shù)十億美元的資金正在涌入人工智能的科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，從太空探索到醫(yī)療進(jìn)步，每天都有新的消息發(fā)布。同樣值得注意的是，盡管有這么多投資和進(jìn)展，但數(shù)據(jù)表明，人工智能發(fā)現(xiàn)的藥物在第二階段臨床試驗(yàn)中的成功率與其他藥物差不多，但需要注意的是，其中一些藥物已經(jīng)以某種形式“為人所知”。截至撰寫(xiě)本文時(shí)，我還沒(méi)有看到任何人工智能生成的藥物獲得美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)的消息。這種組合說(shuō)明了什么？它告訴我們，潛力是巨大的，但尚未充分發(fā)揮出來(lái)。

趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)挖掘

懷疑論者一直預(yù)測(cè)人工智能將耗盡數(shù)據(jù)，而另一些人則予以反駁。在這些預(yù)測(cè)中，似乎一致的不是數(shù)據(jù)的存在，而是獲取高質(zhì)量且符合道德規(guī)范的數(shù)據(jù)越來(lái)越困難。我預(yù)計(jì)這將是 2025 年的一個(gè)趨勢(shì)。尚未開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)，尤其是關(guān)于我們物理環(huán)境的數(shù)據(jù)，仍然非常龐大。然而，大型語(yǔ)言模型已經(jīng)搜羅了大部分容易獲得的數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì) 2025 年人們將付出越來(lái)越多的努力，無(wú)論是通過(guò)商業(yè)合同來(lái)獲取數(shù)據(jù)，還是通過(guò)標(biāo)簽系統(tǒng)來(lái)整理尚未開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)，或者是部署更多的傳感器，等等。再加上上述人工智能在科學(xué)領(lǐng)域的趨勢(shì)，我們可以想象，挖掘科學(xué)數(shù)據(jù)的努力將會(huì)加速。

趨勢(shì)五：機(jī)器人

人工智能已經(jīng)在所有可以通過(guò)軟件解決問(wèn)題的領(lǐng)域（如電子郵件、內(nèi)容創(chuàng)建、核磁共振成像分析等）取得了進(jìn)展。在所有這些領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)推動(dòng)了成本節(jié)約和就業(yè)顛覆。機(jī)器人技術(shù)將人工智能帶入了物理領(lǐng)域——無(wú)論是制造業(yè)、外科手術(shù)、農(nóng)業(yè)還是太空探索。人工智能與物理自動(dòng)化相結(jié)合的應(yīng)用也幾乎是無(wú)窮無(wú)盡的。2025 年，我們有望看到這一領(lǐng)域的現(xiàn)有趨勢(shì)不斷擴(kuò)大，并引起更廣泛的公眾關(guān)注。

總而言之

在過(guò)去的一年里，大型語(yǔ)言模型和生成式人工智能得到了飛速發(fā)展，似乎能夠解決任何基本任務(wù)。2015 年，隨著對(duì)特定領(lǐng)域和機(jī)構(gòu)的更深層次影響以及與其他技術(shù)浪潮的融合成為焦點(diǎn)，我們有望看到下一波浪潮的到來(lái)。