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以ChatGPT為代表的生成式AI，在最具挑戰(zhàn)性的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)革命性突破，帶動(dòng)了人工智能行業(yè)掀起新一輪發(fā)展熱潮。“2023世界人工智能大會(huì)”上，中信集團(tuán)發(fā)布了《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》，從技術(shù)、應(yīng)用、安全三大方面，提出包括多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合，具身智能等將成為AI發(fā)展新形態(tài)，大模型輕量化、AI治理與技術(shù)平衡等前沿洞察。

“當(dāng)前，世界之變、時(shí)代之變、歷史之變正以前所未有的方式展開，以AI為代表的新科技‘關(guān)鍵變量’角色更加凸顯。”中信集團(tuán)副董事長(zhǎng)、總經(jīng)理奚國(guó)華表示，當(dāng)下，從中央到地方，AI發(fā)展規(guī)劃及配套政策密集出臺(tái)，合力建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地。從研發(fā)到應(yīng)用，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)提升，與生產(chǎn)、生活、治理融合提檔加速，正強(qiáng)力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和產(chǎn)業(yè)范式變革，塑造高質(zhì)量發(fā)展新優(yōu)勢(shì)新動(dòng)能。

《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》認(rèn)為，未來(lái)人工智能有如下發(fā)展趨勢(shì)：

(相關(guān)資料圖)

趨勢(shì)一，統(tǒng)一未來(lái)：多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合。多模態(tài)模型能夠處理視覺(jué)信息、文本信息、聽覺(jué)信息等多元化數(shù)據(jù)，能夠?qū)Σ煌憩F(xiàn)形式的信息進(jìn)行融合理解，是人工智能全面理解真實(shí)世界的重要一步。未來(lái)模型將面對(duì)更加復(fù)雜多樣化的交互場(chǎng)景，更加注重各種形式的信息融合。

趨勢(shì)二，逾越虛擬邊界：具身智能成為AI發(fā)展新形態(tài)。具身智能中的智能體能夠以主人公的視角感受物理世界，通過(guò)與環(huán)境產(chǎn)生交互后并結(jié)合自我學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生對(duì)于客觀世界的理解和改造能力，具身智能有望在未來(lái)取得顯著發(fā)展。

趨勢(shì)三，大模型智慧火花：走向通用人工智能的途徑愈發(fā)明晰，腦機(jī)接口創(chuàng)造新的交互方式。通用人工智能指具有像人類一樣的思考能力，可以從事多種工作的機(jī)器智能。我們正處于狹義人工智能相對(duì)成熟、通用人工智能曙光乍現(xiàn)的階段，人類與人工智能之間的溝通方式也在不斷升級(jí)，腦機(jī)接口有望成為下一代人機(jī)交互方式。

趨勢(shì)四，數(shù)據(jù)的力量：高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型性能，向量數(shù)據(jù)庫(kù)賦能數(shù)據(jù)管理。以數(shù)據(jù)為中心的人工智能更加專注于數(shù)據(jù)的價(jià)值，進(jìn)一步推動(dòng)AI模型性能突破。向量數(shù)據(jù)庫(kù)等新興技術(shù)手段也將獲得長(zhǎng)足發(fā)展。

趨勢(shì)五，數(shù)據(jù)中心的AI變革：智算中心成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。云計(jì)算是當(dāng)前重要的AI算力提供方案，AI服務(wù)器市場(chǎng)迅速發(fā)展。云計(jì)算正從CPU為中心的同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)向以CPU GPU/NPU為中心的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)深度演進(jìn)。隨著專有領(lǐng)域的計(jì)算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推動(dòng)AI芯片的多樣性和生態(tài)豐富性不斷提升。

趨勢(shì)六，大模型C端角色：個(gè)人智能助理與新一代的流量入口。大語(yǔ)言模型將成為個(gè)人智能助理。大模型預(yù)期成為每個(gè)人的智能助理，如制定旅行計(jì)劃并進(jìn)一步預(yù)定賓館和餐飲。作為未來(lái)的人機(jī)交互界面，大模型成為新一代的流量入口。

趨勢(shì)七，大模型B端應(yīng)用：專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅(qū)動(dòng)行業(yè)模型百花齊放。大模型在垂直領(lǐng)域的商業(yè)化落地過(guò)程中，需要根據(jù)企業(yè)自身的特殊需求，對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化，從而形成了百花齊放的格局。B端應(yīng)用出于對(duì)模型的經(jīng)濟(jì)性考量，未來(lái)將呈現(xiàn)階梯式需求。

趨勢(shì)八，大模型輕量化：降低應(yīng)用成本、帶動(dòng)端側(cè)算力發(fā)展。隨著大模型小型化、場(chǎng)景化需求增加，推理將逐步從云端擴(kuò)展向端側(cè)，用戶可以更加經(jīng)濟(jì)、可靠、安全地使用AI服務(wù)，大模型端側(cè)的應(yīng)用布局不斷加速。

趨勢(shì)九，大模型的深遠(yuǎn)影響：改寫勞動(dòng)力市場(chǎng)的未來(lái)、重塑科研范式。大語(yǔ)言模型對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響深遠(yuǎn)而復(fù)雜。AI與前沿科學(xué)的結(jié)合展現(xiàn)出了巨大潛力，可顯著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。

趨勢(shì)十，AI治理與技術(shù)的平衡： AI可解釋性亟待增強(qiáng)，監(jiān)管緊迫性日益凸顯。在人工智能的快速發(fā)展中，加強(qiáng)AI監(jiān)管與推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)步同等重要。從技術(shù)角度來(lái)看，可以通過(guò)可解釋AI等技術(shù)手段增強(qiáng)AI的可信度。從規(guī)范角度來(lái)看，各國(guó)政府也都已經(jīng)開始采取行動(dòng)，制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。