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2023 年 10 月 18 日

10 年人工智能未来的十大预测

简单来说

在人工智能不断进步的过程中,好莱坞发生了一场革命,总统选举也因丑闻而受到损害。 你相信吗?

年度人工智能现状报告关于人工智能现状和未来前景的重要资源已发布。 今年发生了一场生成式人工智能革命,将技术进步带入奇点的神秘世界。

专业技巧
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10 年人工智能未来的十大预测
来源:Dall-E 3

如今,历史性事件以令人难以置信的速度发生,难以轻易预测,并重塑了我们对人们和社会未来如何生活、工作、学习和娱乐的看法。 尽管存在这种奇点,《人工智能现状报告》仍然坚定地致力于深入分析和精确愿景。

领先的行业分析师、顾问和专业人士在连续第六年阅读最新版本后,将被迫重新评估和修改他们的报告。

对即将到来的 10 年 2024 个现实的人工智能预测

  1. 生成式人工智能 用于好莱坞级制作的视觉效果。
  2. 一家媒体公司正在调查 2024 年美国大选周期中生成式人工智能的滥用情况。
  3. 在充满挑战的环境中(例如 AAA 游戏、工具使用或科学),自我改进的 AI 代理的表现优于 SOTA。
  4. 随着科技 IPO 市场的解冻,我们见证了至少一家专注于人工智能的公司(例如 Databricks)的重要上市。
  5. 在 GenAI 扩展热潮中,FAANG 花费超过 1 亿美元来训练单个大型模型。
  6. 微软/OpenAI 美国联邦贸易委员会或英国 CMA 正在以竞争为由对这笔交易进行调查。
  7. 除了高层自愿承诺之外,我们在以下方面几乎看不到任何进展: 全球人工智能治理.
  8. 为了取代计算融资的风险投资股权基金,金融机构引入了 GPU 债务基金。
  9. Billboard Hot 100 或 Spotify Top Hits 2024 均由 人工智能生成的歌曲.
  10. 注重推理 AI芯片公司 被一家大型人工智能公司收购(例如 OpenAI),因为推理工作负载和成本显着增加。

这份 160 张幻灯片的报告全面涵盖了人工智能在研究、行业、监管和安全方面的进展,重点关注了过去一年的关键发展。 然而,它的真正价值在于作者对人工智能未来一年的预测,并辅以对过去预测、成功和失败的分析以及对未来的洞察。

该报告是通过大量图表和视觉效果呈现的数据宝库,完整可供您细读。

昨天已成为历史,明天仍是个谜

2022 年,人们对 2023 年做出了预测,科幻作家和未来学家的两个主要警告成为现实。 第一,关于潜在的人工超级智能(AGI)的创造 取代人类 作为情报的主要载体,仍然存在不确定性。 然而,第二个警告,即美国和中国人工智能发展路径的不同导致了明显的反乌托邦结果,现在已经成为一个得到更多证实的现实。

昨天已成为历史,明天仍是个谜
来源:Dall-E 3

这一重要结论来自最新的 2022年AI状况报告这是第五年最重要的年度报告,以其分析深度和远见精确而闻名。 由。。。生产 人工智能创业公司 投资者 Nathan Benaich 和 Ian Hogarth 认为,这份报告对于分析师、商界领袖、政治家、研究人员和人工智能爱好者等各种读者来说是重要的资源。

该报告的过去版本促使许多顶级分析师重新审视和修改他们的评估。 该报告横跨 114 张幻灯片,全面回顾了过去一年人工智能在研究、行业、监管和安全方面的进展,但其真正价值在于作者对即将到来的人工智能事件的预测,并附有对过去预测及其时间表的分析。 虽然去年八分之四的预测都实现了,但报告强调,这并不像与恐龙的偶遇。

报告不需要总结; 它为不同的受众提供了广泛的有价值的见解。 本文标题所概括的关键要点是,全球范围内正在出现两种截然不同的人工智能反乌托邦:“人工智能老大哥”和“愚蠢大人”。

9 年做出的 2023 年 2022 大人工智能预测

  1. DeepMind 训练了一个具有 10B 个参数的多模态 RL 模型,比 Gato 大一个数量级。
  2. NVIDIA 宣布建立战略合作伙伴关系 与专注于 AGI 的组织合作。
  3. SOTA LM 的训练数据点数量是 Chinchilla 的十倍,展示了数据集缩放与参数缩放。
  4. 到2023年XNUMX月, 生成音频 工具将吸引超过 100,000 名开发人员。
  5. GAFAM 向 AGI 或开源 AI 公司投资超过 1 亿美元(例如, OpenAI).
  6. 面对 NVIDIA的 主导地位,现实打击了半导体初创公司,一家备受瞩目的初创公司被关闭或以最新估值的 50% 被收购。
  7. 一位当选的英国、美国或欧盟政治家支持一项与生物安全实验室类似的通用人工智能实验室监管提案。
  8. 随着越来越多的人意识到允许人工智能功能超越安全性的危险,明年将向专门的人工智能协调组织投资超过 100 亿美元。
  9. 一个主要的用户生成内容网站(例如 Reddit)与一家创建 AI 模型(例如 OpenAI)用于对其用户生成内容的语料库进行培训。

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关于作者

Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post,涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位,他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。 

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达米尔亚拉洛夫
达米尔亚拉洛夫

Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post,涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位,他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。 

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