2024年，随着通用人工智能 (AGI) 的出现，人工智能将取得巨大进步

2024 年是人工智能辉煌的一年。这项前沿技术赢得了众多奖项、吸引了众多投资者、迷倒了华尔街，并且表明它可以进行数学推理，甚至可以解释微分方程。 

这也引起了全球监管机构的关注，他们担心隐私和安全风险。其他人担心人工智能可能很快会进化为通用人工智能 (AGI)，然后是超级人工智能——超越 人类的认知能力。人们提出并讨论了灾难性情景：生物恐怖主义、自主武器系统，甚至“灭绝级”事件。

以下是 2024 年人工智能的十大亮点。

#1 GenAI 占据主导地位

生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一个子集，它能够凭空创造一些东西（当然，除了其大量的训练数据之外）。例如，用一行文字提示它，它就能生成一个 500 字的鬼故事。

GenAI 将在 2024 年成为焦点。而这不仅仅是 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人 ChaPT。谷歌的 Gemini、微软的 Copilot、Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Llama 3 系列也帮助突破了极限，开发出了不仅可以读取和生成文本，还可以读取和生成音频、视频和图像的软件。 

人工智能实验室不惜重金投入，推动这些进步。Menlo Ventures 称， 2024 年人工智能支出将激增至 138 亿美元，是 2023 年支出的六倍多，这清楚地表明企业正在从实验转向执行，将人工智能嵌入其业务战略的核心。

#2 人工智能获得诺贝尔物理学奖、化学奖

10 月，瑞典皇家科学院宣布了 2024 年诺贝尔奖，这进一步证明了人工智能将继续存在  。杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德因“利用人工神经网络实现机器学习的基础发现和发明”而获得诺贝尔物理学奖。神经网络是当今人工智能的一项核心技术。 

辛顿是一位英裔加拿大计算机科学家和认知心理学家（不是物理学家） ，经常被称为人工智能教父。他在神经网络方面的开创性工作可以追溯到 20 世纪 80 年代，当时他利用玻尔兹曼机等统计物理学工具来推动机器学习的发展。  

另外，谷歌 DeepMind 联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 和约翰·江珀 (John Jumper)因开发出可以预测蛋白质复杂结构的人工智能模型而荣获诺贝尔化学奖。

＃3 Nvidia 超越苹果成为全球最有价值的公司

需要一种特殊类型的计算机芯片来训练和运行 2024 年占据主导地位的大规模语言模型 (LLM)，而芯片制造商 Nvidia 生产的此类特殊图形处理单元 (GPU) 比世界上任何公司都要多。 

因此，毫不奇怪，Nvidia 也在 2024 年成为全球最有价值的公司——10 月底其市值达到 3.53 万亿美元，超过苹果的 3.52 万亿美元。 

AJ Bell 投资总监 Russ Mould评论道： “现在越来越多的公司在日常工作中采用人工智能，对 Nvidia 芯片的需求依然强劲。”

Nvidia 会在 2025 年及以后保持其制造业主导地位吗？Nvidia 广受期待的 Blackwell GPU 预计将于第四季度推出，据报道因设计缺陷而推迟，但考虑到 Nvidia 在 GPU 领域的巨大领先地位（它在 2023 年控制了 98% 的市场），几乎没有人认为它会很快被超越。

#4 欧盟的人工智能立法

每个人都希望人工智能是安全、可靠且对整个社会有益的，但制定法律和实施规则来确保人工智能负责任并非易事。不过，2024 年，全球监管机构迈出了一些第一步。

欧盟的《人工智能法案》于 8 月生效，引入了针对通用人工智能系统的保障措施，并解决了一些隐私问题。例如，该法案对人工智能在面部识别方面的应用制定了严格的规则，但它也试图解决更广泛的风险，如工作自动化、在线传播错误信息和危害国家安全。该法案将分阶段实施，持续到 2027 年。

然而，监管人工智能并非易事，正如加利福尼亚州在 2024 年提出的 1047 法案所发现的那样，该法案于 9 月被州长搁置（否决）。 1047 被描述为迄今为止监管人工智能的最全面努力， 得到了杰弗里·辛顿和埃隆·马斯克等一些人工智能支持者的支持，他们认为它为这种快速发展的技术提供了急需的护栏。 

但它也招致了其他技术专家的批评，比如 DeepLearning.AI 的创始人吴恩达 (Andrew Ng)，因为它给人工智能开发人员带来了责任，这可能会扼杀创新。

#5 小型语言模型（SLM）的出现

2024 年，基于数十亿个数据点进行训练的大型 AI 模型将变得司空见惯。ChaPT 基于从互联网上抓取的 570 GB 文本数据（约 3000 亿个单词）进行训练。 

但对于许多企业而言，人工智能的未来在于规模较小、行业特定的语言模型，其中一些模型在 2024 年开始出现。 

今年 4 月，微软推出了 Phi-3 小型语言模型，而苹果则为其手持设备推出了 8 个小型语言模型。例如，微软和可汗学院目前正在使用 SLM 来改善学生的数学辅导。 

微软数字转型、区块链和云供应链总监 Yorke Rhodes 在 5 月份的一次会议上解释道：“由于针对特定工作负载的模型越来越小，因此边缘可用的计算能力要强得多，你实际上可以从中获得更多优势。 ” 

SLM 的开发和运行需要更少的训练数据和计算能力，而且它们的能力确实开始接近一些大型语言模型。

#6 Agentic AI 走向前沿

像 ChaPT 这样的聊天机器人都可以针对广泛的主题提出问题并接收答案——尽管它们也可以编写软件代码、起草电子邮件、生成报告，甚至写诗。 

但人工智能**比聊天机器人更进一步，它可以真正为用户做出决策，帮助他们实现特定目标。在医疗保健行业，人工智能**可用于监测患者数据，并在适当的时候提出建议以修改特定治疗方法。

展望未来，科技咨询公司 Gartner将 Agentic AI 列为其“2025 年**战略技术趋势”之一。事实上，该公司预测，到 2028 年，多达三分之一的企业软件应用程序将包含 Agentic AI，而2024 年这一比例还不到 1%。

AI **甚至可以用来编写基于区块链的智能合约（从技术上讲，它们已经可以这样做了，但目前出现错误和资金损失的风险太高）。区块链项目 Avalanche 已经开始在 AI 和区块链的交汇处构建一个新的虚拟机，以自然语言完成这项工作。

Sirer 预测，如今的智能合约编程非常困难，因此一个易于使用的人工智能**可能会带来数十亿新[区块链]用户。

#7 解决难题的推理模型 

聊天机器人还有其他局限性。例如，它们可能难以解决简单的数学问题和软件编码任务。它们并不擅长回答科学问题。 

9 月份，OpenAI 试图通过推出 OpenAI o1 来弥补这一缺陷。OpenAI o1 是一套全新的推理模型，用于解决微分方程等难题。该系列的反响大多是积极的。

《****》专栏作家凯文·鲁斯在推特上写道：“终于，一个人工智能模型能够处理我不断输入的所有复杂科学、编码和数学问题了。”

OpenAI报告称，在测试中，o1 在美国数学奥林匹克竞赛资格赛中的表现与美国前 500 名学生相当，并且在物理、生物和化学问题基准测试中超过了人类博士级别的准确度。

#8 聚焦通用人工智能 

如上所述，结构化问题解决方面的进步为什么如此重要？因为它们使人工智能逐渐接近提供类似人类的智能，即通用人工智能（AGI）。  

OpenAI 的 o3 模型在圣诞节前发布，其表现甚至比 o1 更好，尤其是在数学和编码测试方面，而谷歌的 Gemini 2.0等其他项目  也在 2024 年在结构化问题解决方面取得了进展——即将复杂任务分解为可管理的步骤。 

然而，在许多专家看来，AGI 仍然 是一个遥远的目标 。例如，当今的先进模型仍然缺乏对重力或因果关系等物理概念的直观理解。当前的人工智能算法也无法自行思考问题，也无法了解情况是否以及何时会发生意外转变。 

总体而言，AGI 是一段旅程，而不是目的地——而且我们才刚刚开始。

# 9 训练数据短缺的迹象

 毫无疑问，2024 年对于 AI 开发者和用户来说都是激动人心的一年，几乎没有人认为 AI 创新会很快消退。但也有迹象表明，2024 年 AI 的 LLM 子时代可能已经达到顶峰。 

原因在于迫在眉睫的数据短缺。OpenAI 和谷歌等公司可能很快就会耗尽用于“训练”大规模人工智能系统的数据，而这些数据是人工智能的命脉。 

毕竟，从互联网上抓取的数据是有限的。此外，LLM 开发人员发现，他们无法总是毫无顾忌地收集公开可用的数据。例如，《****》就起诉 OpenAI 侵犯其新闻内容的版权。它不太可能是唯一一家向法院寻求救济的大型新闻机构。 

一个答案可能是使用合成数据（模仿现实世界数据的人工生成数据）来训练算法。例如，AI 开发商 Anthropic 的 Claude 3 LLM至少部分接受了合成数据的训练，即我们内部生成的数据。

尽管合成数据一词听起来有些矛盾，但包括一些医学专家在内的科学家表示，从头开始创建新数据大有可为。例如，它可以通过填补不完整的数据集来支持医疗人工智能，这有助于消除对某些种族群体的偏见。

10. 更具道德的人工智能的出现

有趣的是，Anthropic在上面引用的论文中详细解释了它如何获取训练数据。特别值得注意的是，它透明地运营其网站抓取系统，这意味着网站内容提供商（比如《****》）可以轻松识别 Anthropic 的访问并向 Anthropic 发出他们的偏好信号。

该公司已经采取了一些措施来防止其技术被滥用，甚至设立了一位负责任的扩展官，其职责范围在 2024 年得到扩大，旨在打造安全的人工智能。该公司的努力并没有被忽视。《时代》杂志将其评为 2024 年 100 家**影响力的公司之一，称赞它是押注安全可以成为制胜策略的人工智能公司。 

考虑到 2024 年人工智能发展的趋势以及公众对这些新前沿系统可能带来的灾难性风险的担忧，似乎完全有可能更多的开发者很快会接受更透明、更负责任的人工智能。