技术领导者在人工智能领域寻求什么？ 科技梦想家分享见解
简单来说
a16z 强调了人工智能的变革力量，并将其与电力和微芯片等历史技术变革进行比较。 基础大语言模型（LLM）的快速发展及其经济激励推动了市场转型。
该报告探讨了人工智能的核心问题，例如通用人工智能模型和专用模型之间的选择。 它还解决了企业采用方面的挑战、规模法则对人工智能能力的影响，以及人类在人工智能创新中不断变化的角色。
在最近的报告中，“当建筑商谈论人工智能时他们在谈论什么” 安德森·霍洛维茨 (Andreessen Horowitz) 旗下的风险投资公司 a16z 探讨了人工智能如何重塑艺术、医药、游戏等行业。 该公司分享了与人工智能专家讨论的关键要点，让人们一睹人工智能的变革潜力。
“我真的认为我们可能正在进入计算的第三个时代。 微芯片将计算的边际成本降至 0。互联网将分销的边际成本降至 0。这些大型模型实际上将创造的边际成本降至 0。当以前的时代发生时，你不知道新公司会发生什么。待创建。 没有人预测到亚马逊。 没有人预测到雅虎。 我们都应该为新一波标志性公司的出现做好准备。”
说过 Martin Casado，a16z 普通合伙人.
与电力和微芯片的采用相提并论，专家们强调，该行业才刚刚开始全面了解这场技术革命。 基础大语言模型 (LLM) 的开发，例如 ChatGPT，一直是一个焦点，但生成人工智能的综合技术堆栈的旅程预计将持续数年，甚至数十年。
“特别是在过去几年，也许尤其是过去 12 个月，随着 ChatGPT 和 GPT-4，您确实可以像个人电脑或智能手机一样看到该平台的潜力。 一系列技术将使大量新事物成为可能，许多人将在这些新事物的基础上构建新事物。”微软首席技术官 Kevin Scott 说道。
经济激励推动人工智能的快速采用和发展，将人工智能定位为市场转型的催化剂。
“在当前的人工智能浪潮中，我们已经看到了早期的经济迹象，对于某些用例来说，经济性要好 10,000 倍（或更高），并且由此产生的人工智能的采用和发展似乎比之前的任何转变都要快得多，”a16z写道。
人工智能的巨大潜力
在创造力方面，人工智能生成优先考虑创造力而非正确性的内容的能力在各种应用中得到利用，从虚拟朋友到游戏设计。 尤其是娱乐业，将受益于该技术的想象力。
“现在，我们正处于人工智能可能正在做初稿的地方，但从初稿到最终产品有点困难，通常需要一个团队。 但如果你能让人工智能向人们建议界面元素，并以一种真正有意义的方式做到这一点，我认为这可以开启一个全新的设计时代，创造出响应用户意图的上下文设计。那一刻，”矢量图形编辑软件公司 Figma 的联合创始人迪伦·菲尔德 (Dylan Field) 说道。 “我认为对于所有设计师来说，与这些人工智能系统合作将是一个令人着迷的时代。”
编码“副驾驶”是首批获得广泛采用的人工智能助手之一，这主要是由于开发人员采用、丰富的编码数据集及其编码任务的迭代性质的独特组合。 人机协作被视为实现人工智能驱动开发正确性的关键。
人工智能的未来还预计会有更大的上下文窗口，使人工智能模型能够保留更多信息并执行更复杂的任务。 报告发现，这种扩展的内存将改变从文档分析到信息检索等各个领域的游戏规则。
“编程变得不再那么抽象。 我们实际上可以用自然语言与高带宽的计算机交谈。 我们正在使用这项技术，这项技术正在帮助我们了解如何与其进行协作，而不是对其进行‘编程’。”
首席技术官 Mira Murati 说道 OpenAI.
此外，a16z 声称，要充分发挥基于 Transformer 的 LLM（擅长一般推理）的潜力，将这些模型交到用户手中并了解其实际应用至关重要。
虽然法学硕士用途广泛，但它们的具体用例并不是显而易见的。 与人类在带有人类反馈的强化学习 (RLHF) 中的作用类似，让用户与这项新技术进行交互和利用对于发现超出其基础能力的新颖应用至关重要。
企业家必须专注于了解用户的需求和问题，以确定人工智能如何有效地解决这些问题。
多模态人工智能和实体人工智能能够通过语音、图像甚至身体动作实现人工智能交互，正在成为关键的研究领域。 这些创新有望在与人工智能模型交互时为用户提供更丰富、更身临其境的体验。
在生物学等其他学科中，人工智能提供了推进医疗保健和疾病治疗的机会。 虽然生物学的复杂性常常挑战人类的理解，但专家认为人工智能可以解锁隐藏的见解并推动变革性的医学突破。
通过以前所未有的规模（从细胞到生物体水平）测量生物学，由机器学习和数据科学提供支持的人工智能现在使我们能够通过 CRISPR 基因组编辑等工具理解大量数据集并设计生物学。
这种融合标志着数字生物学的新时代，有望为生物理解量身定制有意义的应用和语言模型。
塑造人工智能未来的关键发展
中心困境之一围绕着几个通用人工智能模型或多个专用模型之间的选择。 答案似乎取决于成本、准确性和延迟容忍度等因素，随着研究人员发现更有效的方法来针对特定用例微调基础模型，这些因素可能会不断发展。
“从长远来看，我们可能会过度关注哪些模型用于哪些用例的问题，因为我们仍处于构建支持即将到来的人工智能应用浪潮的基础设施和架构的早期阶段，”
a16z 表示。
与此同时，企业向人工智能驱动的解决方案的过渡面临着障碍，包括数据所有权问题和构建定制法学硕士的复杂性。 然而，这些挑战是随着对专业、高精度模型不断增长的需求而遇到的。
缩放法则是人工智能的驱动力，它通过增加数据和计算来控制模型性能的改进。 随着人工智能模型变得更加强大，它们会释放新兴功能，并且通常会带来显着的可靠性改进。
“即使这里没有算法改进，而且我们只是扩大了迄今为止的规模，缩放法则也将继续存在。”
说过 达里奥·阿莫代Anthropic 联合创始人兼首席执行官。
专家表示 defi通用人工智能 (AGI) 的进展仍然难以捉摸，传统基准和测试对其有效衡量人工智能推理能力的能力提出了质疑。
该报告显示，人类在人工智能未来中的作用至关重要，因为技术增强而不是取代了人类的工作，开辟了新的可能性和领域。
a16z 和行业专家表示，现在是从事人工智能创新的激动人心的时刻，物理学家和数学家发现他们的技能在这个快速发展的领域特别有价值。
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Agne 是一名记者，负责报道虚拟宇宙、人工智能和人工智能领域的最新趋势和发展。 Web3 行业为 Metaverse Post。 她对讲故事的热情促使她对这些领域的专家进行了大量采访，总是试图发现令人兴奋和引人入胜的故事。 Agne 拥有文学学士学位，在旅行、艺术和文化等广泛主题的写作方面拥有丰富的背景。 她还志愿担任动物权利组织的编辑，帮助提高人们对动物福利问题的认识。 联系她 [电子邮件保护].
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