無論是否關注，AI都正在深入我們的生活。
一年多以前，人們還驚異于ChatGPT的橫空出世，如今，許多人已習慣于在工作生活中尋求人工智能的輔助。一個更聰明的AI正無聲潛入手機軟件，使我們享用更精準的個性化推送、更高效的檢索功能或是更擬人的“客服”。伴隨ChatGPT宣布集成蘋果智能生態，在第一代iPhone誕生十幾年后，我們或將重新想象“智能手機”的模樣。
20世紀50年代，塑料以其極強的可塑性將各種材料融合在一起，如今，人工智能也以其靈活的適應性融入各種硬件設備之中。我們或曾在馬路上無人駕駛的出租車、人們戴的智能眼鏡、草坪上牽著電子狗的機器人中窺得一二。
在大語言模型攫取公眾目光一年后，今年，人工智能文生視頻模型Sora掀起了AI領域的又一波熱潮，AI的內容生產從文本擴展到了視頻。
過去一年，AI生成的視頻大量涌現，人類時常被它的造物所騙。但這也為藝術創作者帶來了新的可能。已有導演用AI制作短片，中國的短劇行業率先形成全AI工作流的內容生產場景。人們期待，AI或將幫助“有才華的制作人將任何可能的創意變為現實”。
但在部分AI研究者看來，Sora的時代價值遠不止于為創意人員提供工具，更重要的是，它或將幫助AI更好地理解真實世界。
一個近來令許多從業者憂慮的現狀是，AI大模型訓練或將面臨“數據撞墻”的瓶頸，大模型的進化速度未盡如人意，或是源于“現有大模型開發已經耗盡了網站、書籍和其他用于預訓練的公開文本”。甚至有行業研究預計，如果大語言模型保持現在的發展勢頭，預計在2028年左右，已有的數據儲量將被全部利用完。
AI視頻生成模型或有助于解決問題。著名AI研究者李飛飛曾撰文表示，大語言模型或許需要進行“視覺轉向”。語言固然重要，“但人類理解和與世界互動的很大一部分能力是基于我們所看到的”。
ChatGPT這樣的模型已經足夠聰明，但如果它不能像人類一樣“看到”這個世界，那它會缺失一些信息。而Sora可以通過視頻數據了解我們這個“充滿視覺信息的世界”，模擬人類的眼光去觀察、描繪和表現世界，這意味著AI對這個世界的理解能力得到了新的突破。
今年AI領域的另一大技術突破來自9月發布的OpenAI o1。有人認為，它或許“代表了人工智能能力的新水平”。
諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼曾在《思考，快與慢》中寫道，人類的思考方式分為直覺性的“快思考”，以及需要邏輯意識的“慢思考”。
傳統的大模型就像是人類的“快思考”，即通過大量的計算資源和數據投入，讓AI通過“死記硬背”獲得快速反應的能力。“慢思考”曾被認為是人類的“專利”，而如今OpenAI o1則試圖讓AI在作答前“停下來思考”，在對問題進行分析、拆解、推理后作答，從而學習與人類相同的邏輯推理及深度思考能力。
OpenAI o1在處理科學、編碼、數學及類似領域的復雜問題時表現出了更強的性能。幾個月前，大模型還分不出“13.8和13.11”哪個更大，但如今，OpenAI o1在物理、生物、化學問題的基準測試中，都全面超過了人類博士水平。
AI算力的發展推動它幫助人類解決更多復雜問題。今年11月，Google DeepMind發布報告提示，目前，在全球各地的實驗室中，正在醞釀一場靜悄悄的革命，科學家使用人工智能的情況正呈指數級增長。
報告指出，過去半個世紀，全球科學勞動力顯著增長，但社會進步的腳步卻正在放緩。
如今科學家在尋求突破時常見的阻礙來自規模和復雜性相關的挑戰，而AI可以彌補這一空缺。例如2024年諾貝爾化學獎得主創造的AlphaFold系統，可以直接預測出兩億個蛋白質結構。
在AI所影響的眾多領域中，比爾·蓋茨認為，“醫學”與“教育”或許尤為關鍵。
9月18日，馬斯克宣布旗下腦機接口公司的新一代產品Blindsight獲得美國食品藥品監督管理局的“突破性設備認證”，在未來，這一技術有望幫助失明者恢復視力。
過去一年，AI在醫療領域的應用也愈發成熟。在某些時候，AI算法對醫學影像診斷的準確性被認為超越人類醫生。例如，AI可以分析乳腺X光影像中的微小異常，大大提高早期乳腺癌的發現率。AI也可以根據患者的基因組數據、生活、病程等信息，為患者定制個性化的治療方案。
在藥物研發領域，今年，英國藥物研發公司Exscientia利用AI技術，在短短幾個月內便從實驗室數據中篩選出藥物候選分子，而傳統方法通常需要幾年。
在教育領域，AI則被期待能帶來根本性重塑。全球范圍內，AI相關的課程都在增加。智能教育平臺為不同學生提供個性化輔導，同時也為教師提供教學輔助。“數字教師”在一些國家走上講臺，而人類教師則只作為維持現場秩序的助教。
技術變革一直驅動著教育創新。部分教育改革者認為，人工智能的高速發展，撼動了現代教育對于人的價值定位，要重新思考新環境下教育的變革方向。
華東師范大學政治與國際關系學院吳冠軍在其新書《再見智人》中談到，在AI取代人類工作、知識更新迭代加快的當下，教育應向網絡狀結構的終身教育轉型，所有人都是“教-學”實踐的行動者，時時與網絡互動，才不會被時代淘汰。
在AI加速深入人們生活的這一年，人類針對AI的倫理討論也更加激烈。
擔憂當代教育無法適應AI時代時，一些勞動市場的崗位已然因AI的到來被逐漸淘汰。不知不覺，不需要下班的AI客服逐漸取代真人，電話AI銷售愈發真假難辨，商超里的自助結賬機不斷增加，越來越多的廣告圖片和網絡文章是由AI生成。
AI正在取代那些重復性、標準化且流程明確的工作。世界經濟論壇發布《未來就業報告》稱，人工智能和自動化技術預計將取代8500萬個工作崗位。但好消息是，報告同時預測人工智能、機器人技術、數據分析等領域將帶來9700萬個新崗位。
18世紀的紡織廠剝奪了紡織工人的飯碗，同時也使7歲兒童能在廠內管理機器。樂觀者認為，AI對工作不只有替代的作用，通過提高生產率擴大經濟規模，技術進步可以為人類勞工提供新的轉型機遇。
但這無法全然打消悲觀者的顧慮。今年，在人工智能視頻生成模型為AI發展帶來新希望的同時，政客大量制作AI視頻拉動選票；一群創作者發現被AI侵犯版權；有女性的私人照片被合成色情圖片及視頻。
今年，全球首例與AI相關的自殺案件在美國佛羅里達州提起訴訟。一名少年在與Character.ai旗下的聊天機器人密切相處后自殺，他曾稱自己深深愛上了這名機器人，希望通過死亡與其共處同一世界。
AI所引發的危機不僅囿于個人，同時也作用于地緣政治。今年11月，美國國會美中經濟與安全審查委員會（USCC）發布793頁的《2024年度報告》，其中有政策建議提到美國應開展“AI曼哈頓計劃”，致力于增強美國在AGI領域的競爭力，并特別強調中國作為主要競爭對手的威脅。在中國，2024年“人工智能+”首次寫入政府工作報告，標志著人工智能已上升為國家戰略。
2024年，美國加大了對中國AI技術的限制，特別是在高性能計算、芯片技術和半導體領域。歐盟通過引領全球人工智能監管框架的制定，力圖在全球人工智能治理中獲得主導地位。俄羅斯則將AI技術的中心落于軍事和網絡安全領域，試圖強化其大國地位。
過去一年，人們或許正在與AI逐漸熟悉，并試探著與其相處。科技界常將AI與電力作比。本杰明·富蘭克林在18世紀發現了電，愛迪生在19世紀發明了電燈，又過了幾十年，電力才真正成為普及大眾的通用技術。
如今的AI或許正處于“電燈時刻”，它將要面對的不僅僅是技術本身的問題，而是一種更加宏觀、全方位的變革。曾任哈佛大學校長和美國財政部長的經濟學家勞倫斯·薩默斯說，從一項革命性技術轉化成普通大眾日常使用的工具，通常需要比人們希望的更長的時間，“但一旦開始，它們的發展速度會比你想象得更快”。（記者 裴思童）
來源：中國青年報
責任編輯：李賽男
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