在各方面評估，2023年是人工智慧的重要里程碑，主要特徵是大型語言模型（LLMs）和其聊天機器人應用的崛起。不過，在圖像、視頻和語音生成技術等多個領域也取得了重大進展。
這些數位技術的交匯孕育了新用例和商業模式，導致數位人類的出現，成為具有影響力的人物甚至新聞播報員，逐漸取代人類。
AI在日常工作中的應用
2023年是許多人開始有意識地將AI整合到日常工作的關鍵時刻。這場迅速的創新激發了從友好的家用機器人到在十年內實現人工通用智慧（AGI）的各種雄心勃勃的預測。然而，進展可能面臨挑戰，阻礙這些預測的實現。
隨著AI越來越深度融入我們的日常生活，提出了一個重要問題：我們接下來可以期待什麼？
機器人技術的崛起
儘管數位技術的突破令人印象深刻，但在機器人技術等實體領域的進展也正在獲得關注。LLMs可能為機器人提供關鍵的認知能力，尤其是與圖像識別技術結合時。這種融合使用幫助機器人更好地理解和響應人類請求，並在其環境中進行導航。
Nvidia的機器人及邊緣計算副總裁Deepu Talla強調，LLMs將增強機器人解讀人類指令、協作學習並更好理解環境的能力。
麻省理工學院的Improbable AI Lab研究人員開發了一個框架，利用多個基礎模型，每個模型都優化用於語言處理、視覺和行動等特定任務，以提升機器人性能。
該實驗室表示：“每個基礎模型捕捉機器人在決策過程中的不同方面，協同合作以做出明智的決策。”
然而，僅僅整合這些模型可能不足以滿足實際應用的需求。為了克服現有的局限性，史丹福大學推出了一個名為Mobile ALOHA的新AI系統。該系統讓機器人能夠自主管理複雜任務，如翻炒、上菜、整理烹飪設備、使用電梯和清洗餐具。
機器人的“ImageNet時刻”
這些發展促使Jack Clark提出，機器人技術可能正接近其“ImageNet時刻”，即學習機器人行為和數據獲取的成本降低的時期。
“ImageNet”一詞指的是由Fei-Fei Li於2006年啟動的龐大標註圖像數據集，對於推動計算機視覺和深度學習研究具有重要意義。隨著研究人員在2012年創建的捲積神經網絡（CNN）架構，將圖像分類錯誤率驟降，此里程碑標誌著AI進入新時代。
Clark認為，我們現在可能正站在機器人領域類似突破的邊緣。如果實現，雙足機器人很快可能會在醫院、工廠和家庭等多種環境中與人類協作，徹底改變我們管理日常任務的方式。
AI進步的加速步伐
AI演進的速度令人驚訝。Nvidia CEO Jensen Huang最近預測，AGI可能在未來五年內實現。Nvidia資深研究科學家Jim Fan將過去一年的AI比作從石器時代躍升至太空時代。
諮詢公司McKinsey估計，生成性AI將每年為全球經濟貢獻超過4兆美元。根據UBS的預測，AI市場預計從2022年的22億美元增長至2027年的2250億美元，反映出152%的年均增長率（CAGR）。
對於AI提升我們生活質量的潛力的熱情依然高漲。比爾·蓋茲在2023年年末的《Gates Notes》中提到，“AI即將為創新管道帶來強大動能。”AI初創公司Adept的CEO David Luan也贊同此觀點，宣言快速的AI進步是不可避免的。
在這種勢頭之下，生成性AI當前在Gartner新興技術泡沫循環中排行高峰，這是一個衡量對新技術熱情的指標。
檢視未來AI的挑戰
在慶祝2023年的AI進展時，我們也必須考慮未來的挑戰。AI的動力與互聯網的繁榮相似，而後者在網絡泡沫爆炸後面臨重大挫折。
《富比世》的一篇文章建議，2024年可能會見證一段收縮期，因為投資者意識到許多公司缺乏可持續的商業模式，並且大型企業的計算成本超過其收益。這與Amara法則相符，即我們常常高估短期的技術影響，卻低估長期的效果。
歷史上，AI領域經歷過高期望隨後的「AI寒冬」，這是由於未能兌現的應用開發承諾造成的停滯期。自1974年至1980年，以及1987年至1993年，均發生過兩次寒冬。
在我們享受當前的「AI夏季」時，另一波下滑的風險依然存在。計算成本和AI模型訓練的環境影響引發可持續性的擔憂。
此外，所謂的「AI末日四騎士」——數據偏見、數據安全、版權侵犯和虛幻現象——構成了重大挑戰。紐約時報針對OpenAI和Microsoft提起的訴訟突顯了AI商業模型的脆弱性，可能對整個行業帶來影響。
關於AI所帶來的生存風險是最迫切的關注。儘管一些人認為AGI的出現將帶來前所未有的繁榮，但其他人，特別是有效利他主義的倡導者，則警告可能的毀滅。
最近對超過2700名AI研究人員的調查顯示，許多人擔心先進的AI可能導致人類滅絕，媒介預測這一結果的機率在5%或以上。
對未來的均衡視角
已知的和潛在的挑戰在AI的興奮中提醒我們現實。儘管如此，向前的動力暗示著2024年AI技術將持續進步。
《紐約時報》指出，今年可能會以快速的技術改進為特徵，使AI能夠創造新媒體、模仿人類推理，並通過創新機器人技術滲透物理世界。
Ethan Mollick在其博客《One Useful Thing》中表達了類似的看法，認為AI的發展可能會在遭遇最終的技術、經濟或法律約束之前進一步加速。
未來一年預示著AI的重大變化，理想情況下將帶來重大的生活質量提升，例如突破性的醫療發現。然而，最雄心勃勃的期望可能不會立即實現，這會導致市場情緒的調整——這是泡沫周期的正常現象。我們只能希望，這些調整不會迎來另一場AI寒冬。
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