技術領導者在人工智慧領域尋求什麼？ 科技夢想家分享見解
簡單來說
a16z 強調了人工智慧的變革力量，並將其與電力和微晶片等歷史技術變革進行比較。 基礎大語言模型（LLM）的快速發展及其經濟誘因推動了市場轉型。
該報告探討了人工智慧的核心問題，例如通用人工智慧模型和專用模型之間的選擇。 它還解決了企業採用方面的挑戰、規模法則對人工智慧能力的影響，以及人類在人工智慧創新中不斷變化的角色。
在最近的報告中，“當建築商談論人工智能時他們在談論什麼” Andreessen Horowitz 的創投公司 a16z 探討了人工智慧如何重塑藝術、醫藥、遊戲等產業。 該公司分享了與人工智慧專家討論的關鍵要點，讓人們一窺人工智慧的變革潛力。
「我真的認為我們可能正在進入計算的第三個時代。 微晶片將計算的邊際成本降至0。網路將分銷的邊際成本降至0。這些大型模式實際上將創造的邊際成本降至0。當以前的時代發生時，你不知道新公司會發生什麼。待創建。 沒有人預測到亞馬遜。 沒有人預測到雅虎。 我們都應該為新一波標誌性公司的出現做好準備。”
說過 Martin Casado，a16z 普通合夥人.
與電力和微晶片的採用相提並論，專家們強調，該行業才剛開始全面了解這場技術革命。 基礎大語言模型 (LLM) 的開發，例如 ChatGPT，一直是一個焦點，但生成人工智慧的綜合技術堆疊的旅程預計將持續數年，甚至數十年。
「特別是在過去幾年，也許尤其是過去 12 個月，隨著 ChatGPT 和 GPT-4，您確實可以像個人電腦或智慧型手機一樣看到該平台的潛力。 一系列技術將使大量新事物成為可能，許多人將在這些新事物的基礎上建立新事物。」微軟首席技術長 Kevin Scott 說。
經濟誘因推動人工智慧的快速採用和發展，將人工智慧定位為市場轉型的催化劑。
「在當前的人工智慧浪潮中，我們已經看到了早期的經濟跡象，對於某些用例來說，經濟性要好10,000 倍（或更高），而且由此產生的人工智慧的採用和發展似乎比之前的任何轉變都要快得多，」a16z寫道。
人工智慧的巨大潛力
在創造力方面，人工智慧生成優先考慮創造力而非正確性的內容的能力在各種應用中得到利用，從虛擬朋友到遊戲設計。 尤其是娛樂業，將受惠於該技術的想像力。
「現在，我們正處於人工智慧可能正在做初稿的地方，但從初稿到最終產品有點困難，通常需要一個團隊。 但如果你能讓人工智慧向人們建議介面元素，並以一種真正有意義的方式做到這一點，我認為這可以開啟一個全新的設計時代，創造出響應用戶意圖的上下文設計。那一刻， 」向量圖形編輯軟體公司Figma 的聯合創始人迪倫·菲爾德(Dylan Field) 說。 “我認為對於所有設計師來說，與這些人工智慧系統合作將是一個令人著迷的時代。”
編碼「副駕駛」是首批獲得廣泛採用的人工智慧助理之一，這主要是由於開發人員採用、豐富的編碼資料集及其編碼任務的迭代性質的獨特組合。 人機協作被視為實現人工智慧驅動開發正確性的關鍵。
人工智慧的未來也預計會有更大的上下文窗口，使人工智慧模型能夠保留更多資訊並執行更複雜的任務。 報告發現，這種擴展的記憶體將改變從文檔分析到資訊檢索等各個領域的遊戲規則。
「程式設計變得不再那麼抽象。 我們實際上可以用自然語言與高頻寬的計算機交談。 我們正在使用這項技術，這項技術正在幫助我們了解如何與其進行協作，而不是對其進行‘編程’。”
首席技術長 Mira Murati 說道 OpenAI.
此外，a16z 聲稱，要充分發揮基於 Transformer 的 LLM（擅長一般推理）的潛力，將這些模型交到使用者手中並了解其實際應用至關重要。
雖然法學碩士用途廣泛，但它們的具體用例並不是顯而易見的。 與人類在具有人類回饋的強化學習 (RLHF) 中的作用類似，讓使用者與這項新技術進行互動和利用對於發現超出其基礎能力的新穎應用至關重要。
企業家必須專注於了解用戶的需求和問題，以確定人工智慧如何有效地解決這些問題。
多模態人工智慧和實體人工智慧能夠透過語音、圖像甚至身體動作實現人工智慧交互，正成為關鍵的研究領域。 這些創新有望在與人工智慧模型互動時為用戶提供更豐富、更身臨其境的體驗。
在生物學等其他學科中，人工智慧提供了推動醫療保健和疾病治療的機會。 雖然生物學的複雜性常常挑戰人類的理解，但專家認為人工智慧可以解鎖隱藏的見解並推動變革性的醫學突破。
透過以前所未有的規模（從細胞到生物體水平）測量生物學，由機器學習和數據科學提供支援的人工智慧現在使我們能夠透過 CRISPR 基因組編輯等工具理解大量數據集並設計生物學。
這種融合標誌著數位生物學的新時代，有望為生物理解量身定制有意義的應用和語言模型。
塑造人工智慧未來的關鍵發展
中心困境之一圍繞著幾個通用人工智慧模型或多個專用模型之間的選擇。 答案似乎取決於成本、準確性和延遲容忍度等因素，隨著研究人員發現更有效的方法來針對特定用例微調基礎模型，這些因素可能會不斷發展。
“從長遠來看，我們可能會過度關注哪些模型用於哪些用例的問題，因為我們仍處於構建支援即將到來的人工智慧應用浪潮的基礎設施和架構的早期階段，”
a16z 表示。
同時，企業向人工智慧驅動的解決方案的過渡面臨著障礙，包括資料所有權問題和建立客製化法學碩士的複雜性。 然而，這些挑戰是隨著對專業、高精度模型不斷增長的需求而遇到的。
縮放法則透過增加數據和計算來控制模型性能的改進，是人工智慧的驅動力。 隨著人工智慧模型變得更加強大，它們會釋放新興功能，並且通常會帶來顯著的可靠性改進。
“即使這裡沒有演算法改進，而且我們只是擴大了迄今為止的規模，縮放法則也將繼續存在。”
說過 達里奧·阿莫代Anthropic 聯合創辦人兼執行長。
專家表示 defi通用人工智慧 (AGI) 的進展仍然難以捉摸，傳統基準和測試對其有效衡量人工智慧推理能力的能力提出了質疑。
該報告顯示，人類在人工智慧未來中的作用至關重要，因為技術增強而不是取代了人類的工作，開闢了新的可能性和領域。
a16z 和行業專家表示，現在是從事人工智慧創新的激動人心的時刻，物理學家和數學家發現他們的技能在這個快速發展的領域特別有價值。
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關於作者
Agne 是一名記者，負責報導虛擬宇宙、人工智能和人工智能領域的最新趨勢和發展。 Web3 行業為 Metaverse Post。 她對講故事的熱情促使她對這些領域的專家進行了大量採訪，總是試圖發現令人興奮和引人入勝的故事。 Agne 擁有文學學士學位，在旅行、藝術和文化等廣泛主題的寫作方面擁有豐富的背景。 她也志願擔任動物權利組織的編輯，幫助提高人們對動物福利議題的認識。 聯繫她 [電子郵件保護].
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