人工智能未来很可能是一个赚钱的风口。以下是一些原因:
然而,也存在一些挑战:
总之,人工智能领域充满机遇和挑战,是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。
简单概括:深度学习有效,随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。就是这样;人类发现了一种算法,可以真正地学习任何数据分布(或者说,产生任何数据分布的潜在"规则")。令人震惊的是,计算能力和数据量越大,它帮助人们解决难题的能力就越强。不管我花多长时间思考这个问题,我都无法完全理解它的重要性。我们还有很多细节需要解决,但被任何特定挑战分散注意力是一个错误。深度学习是有效的,我们将解决剩余的问题。我们可以谈论很多关于下一步可能发生的事情,但主要的是,人工智能将随着规模而变得更好,这将导致对全球人民生活产生有意义的改善。人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表您执行特定任务,如帮助您协调医疗护理。未来,人工智能系统将变得如此出色,它们将帮助我们构建更好的下一代系统,并在各个领域取得科学进展。技术将我们从石器时代带到农业时代,再到工业时代。从这里开始,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。如果我们想让尽可能多的人接触到人工智能,我们需要降低计算成本,使其更加普及(这需要大量的能源和芯片)。如果我们不能建立足够的基础设施,人工智能将成为一种非常有限的资源,会导致战争,并主要成为富人的工具。我们需要聪明而坚定地采取行动。智能时代的曙光是一个历史性的发展,同时也带来极其复杂且高风险的挑战。这并非完全是个积极的故事,但潜在的正面影响如此巨大,我们有责任找出如何应对眼前的风险。我相信未来会非常光明灿烂,以至于现在任何人都无法对之进行公正的描述;智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。尽管这将逐步发生,但令人惊叹的胜利——修复气候、建立太空殖民地以及发现物理学的所有内容——最终将成为寻常。拥有近乎无限的智慧和丰富的能源——产生伟大创意和实现它们的能力——我们可以做很多事情。
数字化正在重塑我们的生活。我们正从依赖物理资源的稀缺经济转向一个以数字资源为基础的富足经济。在这个新经济中,复制信息的成本极低,这也是为什么那些主导今天市场的软件公司能够获得如此高利润的原因。而随着AI的发展,这种趋势将进一步加强,我们将进入一个更加富足的时代。在这个变革的时代,AI不仅代表着人类知识的数字化,加密技术代表着身份和资产的数字化,元宇宙代表着物理世界的数字化。尽管我们已经经历了一些泡沫,但这一轮的变革意义深远,不会那么快结束。我们正在迎接一个全新的数字化时代,它围绕着我们的每一个方面,预示着无限的可能性。我们正处于一个真正的数字化转型的新时代,这一转型的核心在于三个关键要素:新能源、人工智能(AI)以及自动化和机器人技术。这三大要素共同作用,将生产成本推向历史的最低点,进而推动整个经济体的膨胀和繁荣。在原子时代,生产任何东西的成本都相对较高,但随着微电子技术的发展,我们现在能够以更低的成本控制电能,AI的加入更是为智能化生产提供了可能,而自动化和机器人技术的进步则使得生产过程更加灵活和高效。这种转变预示着未来经济的一个重要趋势:科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案。与传统的人力资源管理相比,这种新模式无需培训,也不涉及传统的劳动保护和薪酬问题,企业可以像购买软件服务一样,根据需要购买和使用AI和机器人服务。这一趋势的深远意义在于,它将人类分散且不一致的劳动力转化为了产品化、集中化、按需化,并且以软件即服务(SaaS)的形式提供。这不仅仅体现在自动驾驶汽车等领域,未来,我们将看到越来越多的领域通过订阅服务来实现服务的自动化和智能化,从而极大地降低了生产和运营的成本。
更多资金,更多问题:预计明年会有团队花费超过10亿美元来训练单个大型模型。生成式AI的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。😱计算压力的挑战:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。这就像一个健身网红的体重增长超过了突破了牛顿定理、超过了人类健身房的承重能力——总有一天,天花板可能会真的塌下来。😱AI介入选举:虽然预期的AI对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!🤔总而言之,言而总之,人工智能领域依然是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。在这个舞台上,OpenAI、Meta和来自东方的神秘力量等各方势力竞相角逐,2024年的AI领域更像是一场激动人心的UFC(无限制综合格斗冠军赛)比赛而非平静的学术研讨会。所以,请准备好你的爆米花和GPU吧——新的一年里,AI将继续突破界限、挑战极限,甚至可能重新定义一些我们熟悉的词汇!