（來源：MIT Technology Review）
在過去的幾年里，我們一直在嘗試預(yù)測人工智能領(lǐng)域接下來會發(fā)生什么，然而考慮到這個行業(yè)發(fā)展的速度，這幾乎是一個不可能完成的任務(wù)，不過我們再次進行了預(yù)測。
簡單回顧一下我們上次的預(yù)測情況。我們在 2024 年提出的四個值得關(guān)注的熱門趨勢中，包括所謂的定制聊天機器人由多模態(tài)大語言模型支持的交互式助手（雖然當時我們還不知道，但我們實際上是在談?wù)摤F(xiàn)在 AI 領(lǐng)域中最炙手可熱的“智能體”）；生成視頻（這一點也得到了驗證，很少有技術(shù)在過去 12 個月內(nèi)進步如此之快，OpenAI 和 DeepMind 發(fā)布了視頻生成模型 Sora 和 Veo）；以及可以執(zhí)行更廣泛任務(wù)的更通用的機器人（大語言模型繼續(xù)滲透到科技行業(yè)的其他領(lǐng)域，機器人是其中的佼佼者）。
我們也曾預(yù)測，人工智能生成的選舉虛假信息將無處不在，但幸運的是，這次我們錯了。盡管去年有很多事情令人擔(dān)憂，但政治深度偽造的信息卻并不算多。
那么 2025 年將會發(fā)生什么？這里我們不談那些顯而易見的趨勢：智能體和更小巧、更高效的語言模型將繼續(xù)重塑這個行業(yè)。相反，以下是我們?nèi)斯ぶ悄軋F隊帶來的其他五個趨勢。
生成式虛擬游樂場
如果說 2023 年是生成圖像流行的一年，2024 年是生成視頻火爆的一年，那接下來會發(fā)生什么？如果你猜到了生成式虛擬世界（也就是電子游戲），那就讓我們一起擊個掌吧。
去年 2 月，我們對這項技術(shù)有了初步了解，當時 DeepMind 展示了一個名為 Genie 的生成式模型，它可以拍攝靜態(tài)圖像并將其變?yōu)橥婕铱梢耘c之互動的橫向卷軸 2D 游戲；到了 12 月，其推出了 Genie 2，這個新模型可以從一個初始圖片生成整個虛擬世界。
（來源：MIT Technology Review）
其他公司也在開發(fā)類似的技術(shù)。去年 10 月，人工智能初創(chuàng)公司 Decart 和 Etched 展示了一個非官方的《我的世界》修改版本，在這個版本中，每一幀游戲畫面都是在玩家游玩過程中即時生成的。而由 ImageNet 的創(chuàng)建者李飛飛共同創(chuàng)立的 World Labs 初創(chuàng)公司正在構(gòu)建所謂的大型世界模型，或稱 LWMs。
這類技術(shù)一個顯而易見的應(yīng)用就是在電子游戲中。這些早期實驗帶有玩樂的性質(zhì)，生成式 3D 模擬可以幫助探索新游戲的設(shè)計概念，將草圖即時轉(zhuǎn)變?yōu)榭赏娴挠螒颦h(huán)境，而這可能會催生全新的游戲類型。
除此之外，它也可以用來訓(xùn)練機器人。World Labs 希望開發(fā)所謂的“空間智能”，即機器理解和與真實世界互動的能力。然而，機器人開發(fā)者缺乏足夠的關(guān)于現(xiàn)實場景的數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練。通過生成無數(shù)的虛擬世界，并將虛擬機器人置入其中進行試錯學(xué)習(xí)可以彌補這一不足。
會“推理”的大語言模型
這個話題確實引起了廣泛關(guān)注。當 OpenAI 在去年 9 月份發(fā)布 o1 時，它為大語言模型的工作方式引入了一種新范式。兩個月后，該公司通過 o3 幾乎在所有方面推動了這一新范式的發(fā)展，這個模型可能會徹底重塑這項技術(shù)。
大多數(shù)模型，包括 OpenAI 的主打產(chǎn)品 GPT-4，在給出答案時往往是“想到什么就說什么”，有時候答案是對的，有時候則不然。但該公司的新模型經(jīng)過訓(xùn)練可以“一步步”地處理問題，將復(fù)雜的問題分解成一系列更簡單的問題來解決。如果一種方法行不通，它們會嘗試另一種。這種被稱為“推理”的技巧（當然我們知道這個詞有很多含義）可以讓該技術(shù)更加準確，尤其是在處理數(shù)學(xué)、物理和邏輯問題上。
這對于智能體來說也至關(guān)重要。
（來源：MIT Technology Review）
去年 12 月，DeepMind 推出了一款名為 Mariner 的實驗性新型網(wǎng)絡(luò)瀏覽智能體。在該公司向《麻省理工科技評論》提供的預(yù)覽演示中，Mariner 似乎陷入了困境。該公司的產(chǎn)品經(jīng)理 Megha Goel 要求智能體為她找到一份圣誕餅干的配方，Mariner 在網(wǎng)上找到了食譜，并開始將原料添加到 Goel 的在線購物車中。
然后 Mariner 就停了下來，它不知道該選擇哪種面粉。Goel 看著 Mariner 在聊天窗口中解釋它的邏輯：“它說，‘我將使用瀏覽器的后退按鈕返回到食譜頁面�！�
這是一個意義非凡的時刻，智能體沒有被困住，而是將任務(wù)分解為一系列操作，并選擇一個可能解決問題的操作。對于一個通常沒有思考能力的機器人來說，知道要點擊返回按鈕就像“火箭科學(xué)”一樣復(fù)雜。而且它真的奏效了：Mariner 回到了食譜頁面，確認了面粉的種類，然后繼續(xù)往 Goel 的購物車里添加商品。
谷歌 DeepMind 還正在構(gòu)建 Gemini 2.0 的實驗版本，這是他們最新的大語言模型，該模型使用這種分步解決問題的方法，稱為“Gemini 2.0 Flash Thinking”。
但 OpenAI 和谷歌只是冰山一角。許多公司正在構(gòu)建使用類似技術(shù)的大語言模型，使它們能夠更好地勝任從烹飪到編碼的各種任務(wù)。今年關(guān)于“推理”（我們明白這詞聽起來已經(jīng)讓人耳熟能詳）的話題將會更多。
AI 在科學(xué)領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)繁榮
人工智能最令人興奮的用途之一是加速自然科學(xué)的發(fā)現(xiàn)進程。去年 10 月，瑞典皇家科學(xué)院將諾貝爾化學(xué)獎授予了來自谷歌 DeepMind 的 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，以表彰他們構(gòu)建了可以解決蛋白質(zhì)折疊問題的 AlphaFold 工具，以及授予 David Baker，因為他開發(fā)了幫助設(shè)計新蛋白質(zhì)的工具。這無疑是證明了人工智能在這方面潛力的一個重要里程碑。
預(yù)計這種趨勢今年將繼續(xù)下去，并且會有更多專門針對科學(xué)研究的數(shù)據(jù)集和模型出現(xiàn)。蛋白質(zhì)之所以成為人工智能的理想目標，是由于這個領(lǐng)域已經(jīng)有了非常優(yōu)秀的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，可以用來訓(xùn)練模型。
我們正在尋找下一個趨勢，材料科學(xué)是一個潛在領(lǐng)域。Meta 發(fā)布了龐大的數(shù)據(jù)集和模型，可以幫助科學(xué)家利用人工智能更快地發(fā)現(xiàn)新材料。去年 12 月，Hugging Face 與初創(chuàng)公司 Entalpic 共同推出了 LeMaterial，這是一個開源項目，旨在簡化和加速材料研究。
（來源：MIT Technology Review）
人工智能模型開發(fā)商也熱衷于將他們的生成式產(chǎn)品作為科研工具推薦給科學(xué)家們。OpenAI 讓科學(xué)家測試其最新的 o1 模型，并觀察它如何在研究中提供支持，測試結(jié)果令人鼓舞。
擁有一個能像科學(xué)家一樣工作的 AI 工具是科技界的一個夢想。在去年 10 月發(fā)布的一份宣言中，Anthropic 創(chuàng)始人 Dario Amodei 強調(diào)，科學(xué)領(lǐng)域尤其是生物學(xué)領(lǐng)域，是強大的人工智能可以提供幫助的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。他推測，未來人工智能可能不僅是一種數(shù)據(jù)分析方法，而且是“執(zhí)行生物學(xué)家所做的所有任務(wù)的虛擬生物學(xué)家”，當然，距離實現(xiàn)這一目標還有很長的路要走。但今年，我們可能會看到朝著這個目標邁出的重要一步。
AI 公司與國家安全的關(guān)系愈加緊密
很大程度上，人工智能公司如果愿意將其工具用于邊境監(jiān)視、情報收集和其他國家安全任務(wù)可以賺得盆滿缽滿。
美國軍方已經(jīng)推出了一系列舉措，表明其渴望采用人工智能技術(shù)，從“復(fù)制者”（Replicator）計劃（承諾在小型無人機上投入 10 億美元）到人工智能快速能力小組，該小組將人工智能引入從戰(zhàn)場決策到后勤保障的各個方面）。
2025 年，這些趨勢將繼續(xù)為 Palantir、Anduril 等國防科技公司帶來福音，這些公司目前正在利用機密軍事數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能模型。
（來源：MIT Technology Review）
國防工業(yè)的雄厚財力也將吸引主流人工智能公司加入。OpenAI 去年 12 月宣布，它將與 Anduril 合作開展一項打擊無人機的計劃，這標志著該公司逐漸改變不與軍方合作的政策，它加入了微軟、亞馬遜和谷歌等的行列。
其他花費數(shù)十億美元訓(xùn)練和開發(fā)新模型的人工智能競爭對手將在 2025 年面臨更大壓力，需要認真考慮營收問題。他們可能會找到足夠多的非國防客戶，這些客戶愿意為能夠處理復(fù)雜任務(wù)的 AI 智能體支付豐厚費用，或者找到愿意在圖像和視頻生成器上付費的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)。
但同時，它們也會被誘人的“國防部合同”所吸引。預(yù)計公司將不得不權(quán)衡參與國防項目是否會與其價值觀產(chǎn)生沖突。OpenAI 改變立場的理由是“民主國家應(yīng)該繼續(xù)在人工智能開發(fā)方面發(fā)揮帶頭作用”，該公司寫道，它認為將其模型借給軍方將推進這一目標。2025 年，我們將看到其他公司可能效仿其做法。
英偉達面臨真正的競爭
在當前人工智能熱潮中，如果你是一家科技初創(chuàng)公司，并且想涉足 AI 模型開發(fā)，那么黃仁勛可能會是你理想中的合作伙伴。作為世界上極具價值公司的首席執(zhí)行官，黃仁勛讓英偉達成為無可爭議的芯片領(lǐng)導(dǎo)者，這些芯片主要用于訓(xùn)練人工智能模型。
然而，2025年這種情況可能發(fā)生變化。首先，亞馬遜、博通、AMD 等巨頭一直在大力投資研發(fā)新芯片，而且有早期跡象表明，這些新芯片可能會與英偉達的芯片展開激烈競爭，尤其是在推理方面，畢竟英偉達在這方面的領(lǐng)先地位并不穩(wěn)固。
越來越多的初創(chuàng)公司也從不同的角度向英偉達發(fā)起挑戰(zhàn)。不同于試圖對英偉達的設(shè)計進行細微改進，一些初創(chuàng)公司，比如 Groq 正在大膽押注全新的芯片架構(gòu)，如果給予足夠的時間它有望提供更高效或更有效的訓(xùn)練方法。2025 年，這些實驗仍處于早期階段，但可能會出現(xiàn)一個有力競爭者改變頂級人工智能模型完全依賴英偉達芯片的現(xiàn)狀。
（來源：MIT Technology Review）
支撐這一競爭的是持續(xù)不斷的“地緣政治芯片戰(zhàn)”。到目前為止，這場“戰(zhàn)爭”依靠兩種策略展開：一方面，西方尋求限制向中國出口頂級芯片和制造技術(shù)；另一方面，美國《芯片和科學(xué)法案》等舉措旨在促進美國本土半導(dǎo)體生產(chǎn)。
特朗普可能會加強出口管制，并承諾對從中國進口的任何商品征收高額關(guān)稅。這將在 2025 年使中國臺灣（美國因芯片制造商臺積電而嚴重依賴中國臺灣）成為“貿(mào)易戰(zhàn)”的核心。
目前尚不清楚具體如何發(fā)展，但可以預(yù)見這會進一步刺激芯片制造商減少對中國臺灣的依賴，而這也是《芯片和科學(xué)法案》的主要目的。隨著該法案提供的資金陸續(xù)到位，今年可能會首次證明它是否在實質(zhì)上促進美國國內(nèi)芯片生產(chǎn)。
原文鏈接：
https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/
