7月6日，中信智庫發(fā)布《人工智能十大趨勢》。中信智庫指出，人工智能技術和移動互聯(lián)網技術最大的不同是，AI更需要在應用中產生的數(shù)據(jù)來反哺技術模型，不同場景的應用會給技術提供更多的牽引力。
中信智庫是在中信集團舉辦的“AI+產融發(fā)展協(xié)同論壇”上發(fā)布這一研究成果的，該論壇是正在上海進行的“2023世界人工智能大會”的一部分。
中信集團是中國最大的綜合性企業(yè)集團之一，同時擁有強大的金融板塊和實業(yè)板塊，產融結合協(xié)同發(fā)展一直是該集團的特色。
中信集團副董事長、總經理奚國華在論壇上表示，過去一年，中信加大在AI領域的投資，在“科技-產業(yè)-金融”的融合上，取得了一系列新進展。
《人工智能十大趨勢》包含技術、應用、安全三大方面。第一方面，技術是源動力。其中包括五大趨勢：
今天大模型已經展現(xiàn)出在文本和圖片處理上的能力。下一階段將會是文本、圖像、視頻、音頻多模態(tài)融合的統(tǒng)一未來，多模態(tài)技術將成為統(tǒng)一未來的根本底層模型。
多模態(tài)模型能夠處理視覺信息、文本信息、聽覺信息等多元化數(shù)據(jù)，能夠對不同表現(xiàn)形式的信息進行融合理解，是人工智能全面理解真實世界的重要一步。未來模型將面對更加復雜多樣化的交互場景，更加注重各種形式的信息融合。
過去，AI的數(shù)據(jù)來源是互聯(lián)網產生的線上數(shù)據(jù)。中信智庫認為，未來AI應以現(xiàn)實為“老師”，更多從真實的人類生活、工業(yè)化等場景中獲取數(shù)據(jù)。具身智能讓我們進一步看到人工智能技術將從今天的會語言、會工具走向會推理、會決策、會規(guī)劃，具身智能將成為下一階段AI發(fā)展新形態(tài)。
通用人工智能指具有像人類一樣的思考能力，可以從事多種工作的機器智能。我們正處于狹義人工智能相對成熟、通用人工智能曙光乍現(xiàn)的階段，也就是“弱人工智能”，AI和人類相比還有明顯差距。當AI智慧火花涌現(xiàn)時，AI的能力會加速發(fā)展，發(fā)展到通用AI階段，也就是AI的水平和人類平均水平相當。
人類與人工智能之間的溝通方式也在不斷升級，腦機接口有望成為下一代人機交互方式。
接下來，高質量的數(shù)據(jù)將是提升模型性能的關鍵。中信智庫認為，高質量數(shù)據(jù)將在2026年學習耗盡，接下來誰擁有更高質量的數(shù)據(jù)，或是能產生源源不斷的高質量數(shù)據(jù)將成為效能提升的關鍵。未來，一個模型的好壞20%由算法決定，80%由數(shù)據(jù)質量而決定。向量數(shù)據(jù)庫等新興技術手段也將獲得長足發(fā)展。
云計算是當前重要的AI算力提供方案，AI服務器市場發(fā)展迅速。云計算正從CPU（中央處理器）為中心的同構計算架構向以CPU+GPU/NPU（圖形處理器/神經網絡處理器）為中心的異構計算架構深度演進。隨著專有領域的計算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推動AI芯片的多樣性和生態(tài)豐富性不斷提升。
2023年，GPU市場空間約277億美元，中信智庫認為，到2025年將會增長到1100億美元以上。基于此，中信判斷，算力流向大模型的每一滴水都會流回算力本身。
趨勢六，大模型C端角色：個人智能助理與新一代的流量入口。
目前，GPT4的插件功能已經有300多個場景，包括生活、學習、辦公等多個場景可以接入大模型。接下來，每人都可以有一個智能助理，可以制定旅行計劃，訂餐，打車等，大幅提升我們的生產和生活的效率?，F(xiàn)在OpenAI的月活約18.6億，在互聯(lián)網訪問IP中排名前20，已經成為新一代流量入口。未來，搜索引擎、辦公、娛樂和其他領域，都會有新的流量入口出現(xiàn)。
趨勢七，大模型B端應用：專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅動行業(yè)模型百花齊放。
中信智庫認為，大模型的B端應用會在中國市場跑得更快。因為龐大的制造業(yè)和產業(yè)化能力，會帶來更多更專業(yè)的底層數(shù)據(jù)。在移動互聯(lián)網浪潮中，B端并沒有像C端那樣出現(xiàn)顛覆性改變，是由行業(yè)自身因素造成的。而今天AIGC作為數(shù)字化時代底層操作系統(tǒng)，會大幅降低傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化應用落地成本。
大模型在垂直領域的商業(yè)化落地過程中，需要根據(jù)企業(yè)自身的特殊需求，對大模型進行微調和優(yōu)化，從而形成了百花齊放的格局。B端應用出于對模型的經濟性考量，未來將呈現(xiàn)階梯式需求。
趨勢八，大模型輕量化：降低應用成本、帶動端側算力發(fā)展。
移動互聯(lián)網時代，計算已經從終端走向了云端，隨著大模型小型化、場景化需求增加，推理將逐步從云端擴展向端側，用戶可以更加經濟、可靠、安全的使用AI服務，大模型端側的應用布局不斷加速，未來，大家身邊的每一個智能終端都會變成新的算力。
趨勢九，大模型的深遠影響：改寫勞動力市場的未來、重塑科研范式。
移動互聯(lián)網的出現(xiàn)，讓一些辦公場所消失了，公司有了更靈活的組織架構。大語言模型對勞動力市場結構也會帶來深遠而復雜的影響。首先會替代一些崗位，同時創(chuàng)造很多新的就業(yè)機會。例如翻譯的工作不再需要人工了，人們可以去研究更困難的議題，比如生命科學、氣象預測、數(shù)據(jù)、分子動力、新材料、生物制藥等。AI與前沿科學的結合展現(xiàn)出了巨大潛力，可顯著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。
另外，大模型會讓企業(yè)的架構變得更加扁平化和小型化，企業(yè)規(guī)模會變小但數(shù)量會大幅增加。
最后，安全是信任力。即第十大趨勢，AI治理與技術的平衡：AI可解釋性亟待增強，監(jiān)管緊迫性日益凸顯。
在人工智能的快速發(fā)展中，加強AI監(jiān)管與推動AI技術的進步同等重要。從技術角度來看，可以通過可解釋AI等技術手段增強AI的可信度。從規(guī)范角度來看，各國政府也都已經開始采取行動，制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。
文章來源：財經十一人 微信公眾號
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