到2030年的5个人工智能发展的相关预测

　　2030年，人工智能领域将会有怎样的变化?Radical Ventures 的风险投资家Rob Toews 。发布了关于2030年的5个人工智能预测。

　　以下是关于2030年人工智能世界将会呈现出的五个大胆预测。无论您同意还是不同意这些预测，希望这些预测能够引发您的思考。

　　1. 英伟达的市值将明显低于现在，英特尔的价格将明显高于现在。

　　英伟达是目前世界上最热门的公司。它是当今生成式人工智能热潮的最大受益者，其市值从2022年底的不到3000亿美元飙升至如今的超过2万亿美元。

　　但英伟达作为人工智能芯片单一主导供应商的地位不能也不会持续下去。

　　Nvidia 所打造的产品很难复制，但并非不可能。复兴的 AMD 正在成为先进 GPU 的可靠替代供应商，其尖端的新型 MI300芯片即将广泛使用。大型科技公司——亚马逊、微软、Alphabet、Meta——都在大力投资开发自己的人工智能芯片，以减少对英伟达的依赖。OpenAI 的 Sam Altman 正在寻求高达数万亿美元的资金来建立一家新的芯片公司，以使全球人工智能硬件的供应多样化。

　　随着未来几年对人工智能芯片的需求持续增长，无情的市场力量将确保更多竞争对手进入，供应增加，价格下降，利润率收紧，英伟达的市场份额将下降。

　　此外，随着未来几年市场的成熟，人工智能计算工作负载的主要类型将从训练转向推理:即从构建人工智能模型到在现实环境中部署这些模型。Nvidia 高度专业化的芯片在训练模型方面是无与伦比的。但推理可以用更便宜、更商品化的芯片来完成，这可能会削弱英伟达在市场上的优势，并为竞争对手创造机会。

　　这并不是说 Nvidia 在2030年不会仍然是人工智能生态系统的重要组成部分。但目前其股价的飙升(截至撰写本文时，这已使其成为全球第三大最有价值的公司)与亚马逊或 Alphabet 相比——回想起来，这看起来像是非理性的繁荣。

　　与此同时:英特尔与世界上几乎所有其他芯片公司的区别是什么?

　　它生产自己的芯片。

　　Nvidia、AMD、高通、博通、Alphabet、微软、亚马逊、特斯拉、Cerebras、SambaNova、Groq:这些公司都没有生产自己的芯片。相反，他们设计芯片，然后依靠其他公司——最重要的是台积电(TSMC)——为他们生产这些芯片。

　　英特尔独自拥有并经营自己的芯片制造设施。

　　制造芯片的能力已成为重要的地缘政治资产。举例来说:中国对外国半导体供应商的完全依赖使得美国能够通过禁止向中国进口人工智能芯片来阻碍中国国内的人工智能产业。

　　美国政策制定者敏锐地意识到当今芯片制造极度集中于台湾所带来的脆弱性，特别是在中国对台湾采取日益强硬立场的情况下。在美国本土推广先进半导体制造已成为美国政府的首要政策重点。美国立法者正在采取果断行动来推进这一目标，包括根据2022年 CHIPS 法案承诺投入高达2800亿美元的资金。

　　过去十年来，英特尔在制造尖端芯片的能力方面落后于台积电，这已不是什么秘密。然而，它仍然是世界上少数有能力制造先进半导体的公司之一。在2021年上任的首席执行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 的领导下，英特尔重新调整了芯片制造的优先顺序，并采取了一项雄心勃勃的战略，以夺回其昔日全球卓越芯片制造商的地位。最近有迹象表明该公司正在朝着这一目标取得进展。

　　也许最重要的是:作为美国本土芯片制造的领导者，没有其他选择。

　　领导拜登政府人工智能和芯片工作的美国商务部长吉娜·雷蒙多在最近的一次演讲中直接承认了这一点:“英特尔是美国的冠军芯片公司。”简而言之，美国需要英特尔。这对英特尔的商业前景来说是个好兆头。

　　Nvidia 目前的市值为2.2万亿美元。英特尔的估值为1，860亿美元，要小一个数量级以上。我们预计，到2030年，这一差距将大幅缩小。

　　2. 我们将在日常生活中与各种人工智能互动，就像今与其他人类互动一样自然。

　　尽管现在全世界都在热议人工智能，但当今普通人与尖端人工智能系统的实际接触点数量是有限的:也许偶尔会查询 ChatGPT 或 Google Bard/Gemini。

　　到2030年，这种情况将会发生戏剧性的变化。

　　我们将使用人工智能作为我们的私人助理、导师、职业顾问、治疗师、会计师、律师。

　　它们将在我们的工作生活中无处不在:进行分析、编写代码、构建产品、销售产品、支持客户、跨团队和组织协调、制定战略决策。

　　是的，到2030年，人类将普遍拥有人工智能作为重要的他人。

　　与任何新技术一样，都会有一个采用曲线。部分人群将更容易适应与新的人工智能同伴的互动;其他人会抵抗更长时间。人工智能在我们社会中的扩散将像欧内斯特·海明威关于人们如何破产的著名台词一样展开:“逐渐，然后突然。”

　　但请不要误会:这种转变将是不可避免的。这将是不可避免的，因为人工智能将能够做人类今天所做的很多事情，除了更便宜、更快、更可靠之外。

　　3. 超过十万个人形机器人将部署在现实世界中。

　　今天的人工智能热潮几乎完全在数字领域展开。

　　可以就任何主题进行知识性对话、按需生成高质量视频或编写复杂代码的生成模型代表了人工智能的重要进步。但这些进步都发生在软件世界、比特世界中。还有一个完整的领域等待着当今尖端人工智能的改变:物理世界，原子世界。

　　当然，机器人领域已经存在了几十年。如今，世界各地有数百万台机器人在运行，它们可以自动执行不同类型的身体活动。

　　但今天的机器人的能力有限，智能也有限。它们通常是为特定任务而设计的，例如在仓库周围移动箱子，或完成制造过程中的特定步骤，或对地板进行吸尘。他们远不具备像 ChatGPT 这样的大型语言模型的流畅适应性和概括性理解。

　　这种情况在未来几年将会改变。生成式人工智能将征服原子世界——相比之下，它将使迄今为止人工智能领域发生的一切显得微不足道。

　　追溯到数字计算的黎明，技术领域反复出现的主题就是使硬件平台尽可能通用，并为软件层保留尽可能多的灵活性。

　　这一原则得到了计算机和人工智能的知识教父艾伦·图灵本人的拥护，他在“图灵机”的概念中使这一原则永垂不朽:一台能够执行任何可能算法的机器。

　　数字计算机的早期发展验证了图灵的基本见解。在20世纪40年代，人们为不同的任务建造了不同的物理计算机:一台用于计算导弹的轨迹，另一台用于破译敌人的信息。但到了20世纪50年代，通用、完全可编程的计算机已成为占主导地位的计算架构。它们跨用例的多功能性和适应性被证明是决定性的优势:只需编写新软件，它们就可以不断更新并用于任何新应用程序。

　　在最近的历史中，考虑一下有多少不同的物理设备被分解成一个产品，即 iPhone，这要归功于史蒂夫·乔布斯和其他人的天才:电话、相机、录像机、录音机、MP3播放器、GPS 导航器、电子书阅读器、游戏设备、手电筒、指南针。

　　(甚至可以在人工智能模型的最近发展轨迹中追踪到类似的模式，尽管在这个例子中一切都是软件。狭隘的、功能特定的模型——一个用于语言翻译的模型，另一个用于情感分析的模型，等等——已经超过了过去几年让位于能够执行全方位下游任务的通用“基础模型”。)

　　未来几年，我们将在机器人领域看到同样的转变:远离具有狭隘用例定义的专用机器，转向更通用、灵活、适应性强的通用硬件平台。

　　这个通用硬件平台会是什么样子?它需要什么样的外形尺寸才能在各种不同的物理环境中灵活运行?

　　答案很明确:它需要看起来像人类。

　　我们的整个文明都是由人类设计和建造的，也是为了人类。我们的物理基础设施、我们的工具、我们的产品、我们建筑物的大小、我们房间的大小、我们门的大小:所有这些都针对人体进行了优化。如果我们想开发一种能够在工厂、仓库、医院、商店、学校、酒店和我们家里操作的通用机器人，那么这个机器人就需要像我们一样被塑造。没有其他形状因素可以达到同样的效果。

　　这就是为什么人形机器人的机会如此巨大。将尖端人工智能带入现实世界是人工智能的下一个伟大前沿。

　　大型语言模型将在未来几年实现大量认知工作的自动化。与此同时，人形机器人将实现大量体力工作的自动化。

　　这些机器人不再是遥远的科幻梦想。尽管大多数人还没有意识到，类人机器人即将被部署到现实世界中。

　　特斯拉正在投入巨资开发一款名为 Optimus 的人形机器人。该公司的目标是在2025年开始向客户运送机器人。

　　特斯拉首席执行官埃隆·马斯克毫不含糊地表示，他预计这项技术对公司和世界有多么重要:“我很惊讶人们没有意识到擎天柱机器人计划的重要性。Optimus 的重要性将在未来几年内变得显而易见。那些有洞察力或仔细观察、仔细聆听的人会明白，擎天柱最终将比特斯拉的汽车业务更有价值，比[全自动驾驶]更有价值。”

　　一些年轻的初创公司同样在这里取得了快速进展。

　　就在上周，总部位于湾区的Figure宣布完成了一轮6.75亿美元的融资，投资者包括 Nvidia、微软、OpenAI 和杰夫·贝索斯 (Jeff Bezos)。几个月前，该公司发布了一段令人印象深刻的人形机器人煮咖啡的视频。

　　另一家领先的人形初创公司1X Technologies在1月份宣布融资1亿美元。1X 已经提供了一款人形机器人(带轮子)的销售，并计划很快发布下一代(带两条腿)。

　　未来几年，这些公司将从小规模客户试点逐步转向大规模生产。到本世纪末，预计将看到数十万(如果不是数百万)人形机器人部署在现实世界中。

　　4.“Agents”和“AGI”将成为不再广泛使用的过时术语。

　　当今人工智能最热门的两个话题是代理和通用人工智能(AGI)。

　　代理是人工智能系统，可以完成松散定义的任务:例如，计划和预订您即将到来的旅行。AGI是指在各个方面都达到或超过人类能力的人工智能系统。

　　当人们展望2030年人工智能的状态时，智能体和/或 AGI 通常是最重要的。

　　然而我们预测到2030年这两个术语甚至不会被广泛使用。为什么?因为它们作为独立概念将不再具有相关性。

　　我们先从“代理(Agent)”开始。

　　到2030年，代理行为将成为任何先进人工智能系统的基本要素。

　　我们今天使用的总括术语“代理”实际上只是任何真正智能实体所拥有的一组核心能力:长期思考、计划和采取行动以追求开放式目标的能力。变得“代理”是当今人工智能自然且不可避免的最终状态。2030年的尖端人工智能系统不仅会在提示时生成输出，还会生成输出。他们会完成工作。

　　换句话说，“代理”将不再像今天一样成为人工智能研究中一个有趣的子领域。人工智能将成为代理人，代理人将成为人工智能。因此，术语“代理”作为一个独立的概念是没有用的。

　　“AGI”这个词怎么样?

　　人工智能从根本上不同于人类智能，这是人们常常无法掌握的基本事实。

　　未来几年，人工智能将变得更加强大，令人难以置信。但我们将停止将其轨迹概念化为走向某种“广义”最终状态，尤其是其轮廓由人类能力定义的状态。

　　AI 伟大者 Yann LeCun总结得很好:“不存在 AGI 这样的东西……即使人类也是专业化的。”

　　将人类智能作为人工智能发展的最终锚点和衡量标准，未能认识到机器智能可能具有的所有强大的、深刻的、意想不到的、对社会有益的、完全非人类的能力。

　　到2030年，人工智能将比人类更强大，从而改变我们的世界。它还将在其他方面继续落后于人类的能力。如果人工智能能够理解并解释人类生物学的每一个细节，直至原子水平，那么谁会在乎它是否具有全面匹配人类能力的“通用性”呢?

　　通用人工智能的概念并不是特别连贯。随着人工智能在未来几年的快速发展，这个术语将变得越来越没有帮助和无关紧要。

　　5.人工智能驱动的失业将成为最广泛讨论的政治和社会问题之一。

　　对技术导致的失业的担忧是现代社会的一个常见主题，可以追溯到工业革命和卢德分子时期。AI时代也不例外。

　　但到目前为止，关于人工智能对就业市场影响的讨论大多是理论性的、长期性的，仅限于学术研究和智库白皮书。

　　这种情况的变化将比大多数人想象的要突然得多。在这个十年结束之前，人工智能导致的失业将成为普通公民生活中一个具体而紧迫的现实。

　　我们已经开始在这里的煤矿里看到金丝雀了。上个月，金融科技巨头 Klarna宣布其新的客户服务人工智能系统正在处理700名全职人工座席的工作。抄袭检测公司 Turnitin最近预计，由于人工智能的进步，该公司将在未来18个月内裁员20%。

　　未来几年，组织将发现，通过使用人工智能完成越来越多以前需要人类完成的工作，他们可以提高盈利能力和生产力。这将发生在各个行业和薪资等级中:从客户服务代理到会计师，从数据科学家到出纳员，从律师到保安，从法庭记者到病理学家，从出租车司机到管理顾问，从记者到音乐家。

　　这并不是一个遥远的可能性。如今，该技术在许多情况下已经足够好了。

　　如果我们对自己诚实的话，我们对人工智能如此兴奋的一个主要原因(人工智能提供如此变革性的经济机会的一个主要原因)是，它将能够以更便宜、更快和更多的方式做事。比今天的人类更准确。一旦人工智能能够兑现这一承诺，在大多数领域雇用像今天这样多的人的需求和经济理由就会减少。几乎根据定义，为了让人工智能对社会和经济产生影响，它将夺走人们的工作。当然，新的就业机会也会被创造出来，但速度不会那么快，数量也不会那么多，至少在一开始是这样。

　　失业将带来短期的巨大痛苦和混乱。政治运动和领导人将会强烈反对这一趋势。社会的其他部分也将同样大力支持技术和人工智能的好处。内乱和抗议将不可避免;毫无疑问，他们有时会变得暴力。

　　公民将呼吁他们选出的官员朝某个方向采取行动。像全民基本收入这样的创造性政策提案将从边缘理论转变为通过的立法。

　　不会有简单的解决方案或明确的道德选择。政治立场和社会身份将越来越多地取决于一个人对社会应如何引导人工智能在整个经济中传播的看法。