凯文·凯利：
未来50年是AI的时代
凯文·凯利以“互联网教父”“硅谷精神之父”“科技预言家”之称享誉全球。早在1994年，他就在《失控》中，预言了很多今天大热的技术：云计算、物联网、网络社区、虚拟现实、共享经济、虚拟货币等等。接下来的二十多年，这些预言一个一个照进现实。在新书《5000天后的世界》，凯文·凯利又做了一次科技预言：未来将会是一切都与AI相连的世界。
软件开发公司微软颠覆了制造计算机的IBM，搜索引擎公司谷歌将微软推下了王座，超越谷歌的新王者是社交媒体公司脸书。下一个胜出的必然是AR公司，Open AI就是一个绝佳案例，不管未来前景如何，这家初创企业的确是AI领域的颠覆者。
在未来的50年，甚至更长的时间内，AI还会继续发展，并颠覆我们的生活。各种各样的事物都会拥有智能和情感，会出现类似于新产业革命的变化。
智能手机之后应该是什么呢？
第一种是虚拟现实VR，把机器戴在脑袋上，你可以看到一些东西。
第二种是MR，也就是现实和虚拟混合。你如果把这样一个眼罩戴上的时候，每一件事情都是以3D的方式存在的，你可以用手控制这些现实，而且你真的是相信这些现实是存在的。
2050年的时候，电脑会变成什么样子？
从现在开始我们要进入“沉浸式计算”的时代。我们身边的一切都要和计算相关联，也就是所谓的“普适计算”时代。计算机不再是摆在桌上或随身携带的硬件，而成为环境中无处不在的存在。
基本上你可以用整个身体没有任何障碍地互动，电脑是全方位可互动的机器。就像交响乐团的指挥家一样。通过纳米雷达技术，可以知道手指动作的意义。
在一个新事物产生之初，我们很难预知它的影响会波及哪些方面。同理，我们比较容易想象出“X+AI”的组合，但是很难预测由此造成的影响。
以汽车为例。当汽车遍布全世界的时候，紧随其后出现的是交通堵塞、上下班高峰。那么将汽车换成AI呢？当AI无处不在的时候，当我们使用的所有工具都和AI相关，当我们已经对AI习以为常，甚至意识不到它的存在的时候，会发生什么呢？
你可以想象一下，比如再过50年，全世界最牛的、最有影响力的100个智能体里面，也许只有20个会是人类，剩下80个都是AI。最后人类和AI一定是融合，而不是控制。
现在没有人是AI的专家——很多人懂AI，但是没有人是专家。跟30年后的我们相比，现在的我们就是一无所知。我们看过去，认为过去是好的创业时机。同样，现在也是最好的创业时机，因为我们还处在AI时代的起点。
山姆·奥特曼：
2030年之前会出现AGI
2022年11月，ChatGPT横空出世，仅花了60天，就创下了月活过亿的神话，成为史上用户增长最快的互联网应用程序，引爆了AI时代。Open AI首席执行官、“ChatGPT之父”山姆·奥特曼（Sam Altman）也成为了当下最炙手可热的科技领袖，在2023年获评美国《时代》杂志“年度首席执行官”。1个月前，山姆·奥特曼发布了自己的“2024愿望清单”：
1.2024年的12个愿望清单
2023年12月24日，山姆·奥特曼在社交平台上发起了一个“许愿池”——希望Open AI在2024年构建/修复什么？从海量回答中，他挑选了12个期望值最高的愿望清单，可以折射出 Open AI 2024年的路线图：
AGI（请保持耐心）；GPT-5；更好的语音模式；提高访问限制；更好的GPTs；更好的推理能力；对觉醒/行为程度的控制；视频处理/生成能力；个性化定制；更强的联网搜索能力；使用Open AI登录；开源。
2.2030年之前就会出现AGI
如果我们能够开发出一个系统，能自主研发出人类无法研发出的科学知识时，我就会称这个系统为AGI（通用人工智能）。人类可能在2030年之前，开发出AGI，也就是GPT-10，它比全世界所有人加起来还要聪明。我们可以让AGI去完成那些人类不需要但是“不得不做”的工作，从而让每个人都去做自己喜爱的，能够全情投入的工作，充分发挥每个人的潜力。
当真正AGI降临那天，如果它成为“天网”，Open AI还有备选项。Open AI的财务文件规定了一种退出应急方案，以防人工智能摧毁我们的整个经济体系。
3.除了AI，我最感兴趣的是核聚变
在AI之外，我最感兴趣的事情是可控核聚变。如果人类要创造一个富足而无忧无虑的未来，最重要的两件事：首先是让智能的成本大幅度下降，其次就是让能源的成本大幅度下降。Open AI在做第一件事，而第二件事，可能只有可控核聚变才能达到，能让人类可以获得无限的清洁能源，这会改变一切。
比尔·盖茨：
2个预测，1个经验，5个问题
作为微软公司创始人，比尔·盖茨曾在2019年向Open AI投资了一百多亿美元，成为OpenAI的背后“金主”。从2022年底发布Chat GPT大模型以来，微软市值增长超1万亿美元，重新成为全球市值最高的公司。比尔盖茨坦言，他正在见证“人生的第二次革命性时刻”。
2023年末，他在个人博客上写道：“AI纪元已经开始”（The Age of AI has begun），并将他眼里的2023年描绘成了一个新时代的全新开端。
2个预测：
如果我必须做出预测，那在像美国这样的高收入国家，距离普通大众广泛地使用人工智能还有18到24个月的时间。在非洲国家，我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距，但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。
1个经验：
2023年是我第一次在工作中出于「严肃的原因」使用人工智能。与前几年相比，世界对AI能够自己完成哪些工作以及「充当哪些工作的辅助工具」有了更好的认识。但对于大部分人来说，要让AI在工作场景中充分发挥作用还有一定距离。
行业应该吸取的一个最重要的教训是：产品必须适合使用它的人。比如，巴基斯坦人通常互相发送语音留言，而不是发送短信或电子邮件。因此，创建一个依赖语音命令而不是输入长查询的应用程序是有意义的。
5个问题：
盖茨提出了5个问题，希望人工智能可以在相关领域发挥巨大作用：
-人工智能可以对抗抗生素耐药性吗？
-人工智能能否为每个学生创造出个性化的导师？
-人工智能可以帮助治疗高危妊娠吗？
-人工智能可以帮助人们评估感染艾滋病毒的风险吗？
-人工智能能否让每个医务工作者更轻松地获取医疗信息？
如果我们现在做出明智的投资，人工智能可以让世界变得更加公平。它可以减少甚至消除富裕世界获得创新与贫穷世界获得创新之间的滞后时间。
黄仁勋：
AI将在五年内与人类“平起平坐”
华尔街分析师曾说：“人工智能领域正在发生一场大战，而黄仁勋的英伟达是唯一的军火商。”英伟达CEO黄仁勋靠为AI提供算力，身价一夜暴涨460亿，公司市值涨了2个英特尔，突破万亿美元大关。作为人工智能技术背后最大的推动力量之一，黄仁勋在2023年底举办的《纽约时报》的年度峰会上表示，人工智能正在超越人类。
1.人工智能将在五年内与人类“平起平坐”
如果把通用人工智能（AGI）定义成：与人类智慧相比，能以“相当具有竞争力”的方式完成测试的电脑的话，那么这有可能在5年内实现。科技行业距离通用人工智能还有数年时间的原因之一是，虽然机器学习目前已经熟练掌握了识别和感知等任务，但还不能进行多步骤推理，而这正是AI公司和研究人员的当务之急。
AI领域的竞争，将会导致现成AI工具涌现，各种不同行业的公司，将会依照自身需求进行调校，应用层面将涵盖晶片设计、软体开发、新药发现、放射线医学等。
2.计算技术将会每十年进步一百万倍
通用计算诞生60年以来，开始出现了向加速计算的转换，通过并行计算，使得GPU时代的算力相比CPU大幅提升。而神经网络和深度学习的发展，也让计算机获取知识变得更加快捷，带来了计算机的智能化飞跃。
传统计算方式依赖于预设的算法模型，缺少学习和理解能力。而结合深度学习，系统可以对数据进行调整优化提升算力的利用率。
这是60年以来第一次看到通用计算和人工智能两种技术转型同时出现。二者结合将会带来1+1>2的效果，甚至会让计算技术每10年进步一百万倍，两年之内英伟达乃至整个行业也会“面目全非”。
3.美国“芯片独立”至少需要10-20年
英伟达的系统中有35000个零部件，来自全球各地的供应商，其中80%由台积电及其供应链提供，他们遍布世界各地。美国还需要10到20年的时间来实现供应链独立。在一两年间，这并不是一件能够实现的事情，供应链的独立性将非常具有挑战性。
李彦宏：
AI时代的两大陷阱和三大驱动力
在国内市场经历了一年的“百模大战”之后，业界和公众有限的注意力最终绝大部分都分配给了极少数头部玩家。比如，百度的文心一言，是全球大厂中第一个做出的对标ChatGPT的产品。
2023年，百度创始人、董事长李彦宏被《时代》周刊评为“全球AI领袖”，是该榜单中唯一入选的中国企业家。在去年年底的2023西丽湖论坛上，李彦宏分享了AI原生时代的“冷”思考和“热”驱动，再次强调，对于创业者来说，卷大模型没有意义，卷应用机会更大。
1.关于大模型，必须警惕两大陷阱
第一个陷阱，是自研大模型陷阱。自研AI大模型，似乎已成为国内大型互联网科技企业的标配，言必称“大模型”，缺少自研大模型,就是处于鄙视链底层。所以，我们正在经历一轮“大模型”的放卫星时刻：6月份，国内发布的大模型是79个，到10月份，狂飙至238个。
PC时代，基本上只有Window这个主流操作系统；移动互联网时代，安卓和iOS双雄并立。作为AI应用基础底座的大模型，最终能做大做强的基本上不会超过三个，也就是99%的入局者注定只能陪跑，沦为炮灰。AI原生时代,我们需要100万量级的AI原生应用，不需要100个大模型。
第二个陷阱，是大模型的低能陷阱。没有智能涌现能力的大模型，不是好大模型。优秀的大模型，必须具有懂得逻辑推理、触类旁通的能力，能跟细分行业领域的专业知识相结合,从而可以落地使用。一味囤显卡、囤芯片、喂数据，训练不出自己的专用大模型。数据量不够、迭代能力不足、无法跟具体场景结合，这样的大模型注定中看不中用。大模型的产业化模式，应该是“大模型套小模型”：专用的小模型反应快，成本低；大模型更智能，可以用来兜底。2.AI原生时代，未来的三大驱动因素其一，强大的基础模型，会驱动AI原生应用爆发。目前最好的AI原生应用还没有出现。类似于移动时代诞生了诸如微信、抖音、Uber等移动原生应用一般，AI原生时代也会诞生优秀的AI原生应用，且它们将基于基础大模型开发而生。其二，拥抱AI时代，需要由一把手来驱动。只有CEO才会关心新技术对企业业务关键指标是否产生了正面作用。这也意味着，企业CEO如果不主动引领AI原生变革，就很容易被带偏。其三，繁荣的AI原生应用生态，会驱动经济增长。类似于新能源汽车产业快速发展，AI产业也将由需求驱动，所以应该在需求侧、应用层发力，鼓励企业调用大模型开发人工智能原生应用，用市场手段推动产业发展。 周鸿祎：
2024大模型的10大预言 在ChatGPT发布之后，360集团创始人兼CEO周鸿祎第一个响应，作为坚定的“AI发展派”，不止一次放话“All in AI”，其创立的360是最早布局大模型的国产厂商之一，“360智脑”也是国内首个原生安全大模型。
在2024年1月份的一场演讲中，周鸿祎分享了对人工智能大模型的十大趋势判断和相关看法，“未来3-5年，如果你不能把AI成功地变成自己手里的武器，那你一定跟拿着大刀长矛的人一样，面对的对手已经升级到AK47，很有可能会面临降维打击”。
1.大模型不是操作系统，但会无处不在
我不认为大模型是操作系统。全世界的手机操作系统就鸿蒙、iOS、安卓三款，我觉得大模型更像当年的PC一样，未来会无处不在，成为整个企业数字化、政府数字化的标配。
2.开源大模型爆发
以后每人都用得起大模型。未来的矛盾不再是大模型本身如何，而是谁能够利用大模型结合业务和场景，训练出需要的功能。
3.有大模型必有小模型
现在出现了一种趋势：把模型做小，在十几亿或者不超过100亿的模型上，像高通去年推的CPU，还有苹果推的CPU，都已经意味着在手机、Pad、电脑上，这种小参数的大模型已经可以跑起来，效果也差不多。模型做小有两个前提，一是模型做专业，二是可以运行在更多终端。
4.大模型的企业级市场会崛起
2024年中国大模型的企业级市场会崛起，真正在to B业务上，走向深度化、产业化、垂直化、定制化。
5.Agent框架将成为大模型的“手脚”
Open AI最近提出一个新概念叫Agent框架。没有Agent框架，大语言模型几乎不能投入实用。无论是to B还是to C业务，一定要结合智能体框架，才能真正让大模型长出手脚，把业务系统和整个互联网充分打通。
6.2024会出现大模型杀手级应用
美国的三家公司很有意思，微软、Adobe和Salesforce，没有用大模型做任何新东西，而是All in AI把已有的产品用AI重做了一遍，比如微软的Office、Bing；Adobe的图形编辑、视频编辑。大模型在to C领域意味着，我们今天的搜索、浏览器、信息流、短视频、微博、问答，甚至社交，都可能被大模型重塑一遍，所以2024年一定会出现杀手级应用。
7.多模态会成为未来的标准
2023年，大模型主要强调文字能力。2024年，以 Gemini和OpenAI的GPT- 4V版本为代表，多模态会成为未来的标准。多模态不仅能听会说，关键是看得懂视频，看得懂图片。
8.AIGC会有突破性增长
在大模型的支持下，AIGC会有突破性增长。2023年年初，Midjourney画一张图，很明显是AI画的，AI生产视频的能力，几乎都是动图和表情符号；2023年年底，计算机生图的效果已经和摄影师的作品不相上下，AI生产的视频已经做得像好莱坞动画片了，进展特别快速。
9.大模型拯救了机器人行业
在大模型之前，传统的人形机器人是典型的“智障产业”，外观像人，但能力低下。在大模型出现之后，机器人产业获得了革命性的突破。比如，自动煎蛋，做家务，整理衣服，这些能力完全有赖于大模型的加持。
10.大模型能够推动基础科学取得突破
在最近五六十年，人类在科技上已经很久没有重大突破，所以如果大模型能够成为科学家的工具，将成为科技发展的利器。比如在美国，很多生物学家已经开始用大模型来帮助他们研究蛋白质的结构，研究分析基因。所以我希望2024年，大模型能够推动基础科学取得突破。
吴恩达：
关于AI，这些事未来十年不会变 作为人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，吴恩达教授被称为“谷歌大脑之父”，也曾在2014年加入百度，担任首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。在吴恩达最新的一封来信中，他认为有几件事情在接下来十年内都不会发生改变。
我们需要社区。拥有朋友和盟友的人比孤身前行的人表现得更好。即便人工智能领域每周都带来突破性进展，拥有朋友帮助你分辨真实和炒作、测试你的想法、提供相互支持，并与之共同创造，将使你处于更有利的地位。
知道如何使用AI工具的人工作效率更高。知道如何操纵数据的个人和企业可以更有效地了解真相、做出更好的决策并取得更多成就。随着人工智能的不断进步，这一点只会变得更加真实。
人工智能需要好的数据才能良好运作。正如人类需要好的数据来做出决策，从追求何种营销策略到决定孩子的饮食，人工智能在我们的算法不断扩大、演变和改进的过程中，也同样需要好的数据。那么上述三点对我们每个人意味着什么？
让我们继续构建AI社区。这很重要！我希望你能与他人分享你所学到的东西，互相激励，并继续寻找朋友和合作者。
不断学习！最好让学习成为一种习惯。如果你正在考虑2024年的新年决心，那就把你的学习目标包括进去。随着人工智能的不断发展，每个人都需要一个学习计划来跟上这一浪潮。
继续发展以数据为中心的人工智能实践。随着企业采用越来越多的人工智能工具，最重要的做法之一是控制自己的数据。我认为这对个人来说也会越来越重要。
李飞飞：
携手斯坦福发布AI七大预测
李飞飞是一位备受尊敬的华裔学者，或许许多人并不太熟悉她，但她是斯坦福大学计算机科学系的首位红衫教授，同时还曾在谷歌担任副总裁，更值得一提的是46岁三获院士称号，被圈内人士称为“AI女神”。在2023年年底，李飞飞携手斯坦福大学人文智能中心（HAI）发布了对AI的七大预测：
1.知识工作者将迎来巨大挑战人工智能公司将能够提供真正影响生产力的产品，而知识工作者将受到前所未有的影响，比如创意工作者、律师、金融学教授的工作将发生很大变化。在过去的30年中，这些人基本没有受到计算机革命的影响。我们应该接受人工智能带来的改变，让我们的工作变得更好，让我们能做以前做不到的新事情。
2.最该担心的是虚假信息扩散我们将看到新的大型多模态模型，特别是在视频生成方面。所以我们还必须对严重的深度伪造更加警惕，作为消费者需要意识到这一点，作为民众也需要意识到这一点。我们不必担心人工智能会接管世界，真正应该担心的是现在正在发生的危害——虚假信息和深度伪造。
3.亟待解决的问题：GPU短缺大公司们都在尝试将AI功能引入内部，而英伟达等GPU制造商已经满负荷运转。GPU，或者说AI的算力，代表了新的时代的竞争力，对于公司甚至是国家来说都是如此。对于GPU的争夺也会给创新者带来巨大的压力，他们需要提出更便宜、更易于制造和使用的硬件解决方案。
4.AI代理兴起，实用性增强2023年是能够与AI聊天的一年，人们与AI的关系只是通过输入和输出来进行的互动。到了2024年，代理（Agent）将会兴起，AI将能够连接到其他服务，并解决实际的问题。我们将看到代理为人类完成工作的能力——进行预订、计划旅行等等。此外，我们将朝着多媒体迈进，从语言模型，然后是图像模型，之后是视频模型。
5.人工智能政策导向更值得关注2024年，人工智能政策将值得关注。我们的政策应该保障学生和研究人员能够获得AI资源、数据和工具，以此来提供更多人工智能开发的机会。另外，我们需要安全、可靠和可信赖地开发和使用人工智能，所以，政策除了要致力于培养充满活力的人工智能生态系统，还应致力于利用和管理人工智能技术。
6.培养新的理解方式很必要早在2023年2月，学术期刊出版商Springer Publishing就发表了一份声明，表示可以在起草文章时使用大型语言模型，但不允许在任何出版物上作为合著者。他们引用的理由是问责制，这一点非常重要。认真地把一些东西摆在那里，阐述理由是什么，并表示这就是现在的理解方式，将来可能会在政策中加入更多改进。机构和组织必须有这样的视角，并努力在2024年落实在纸上。
7.AI公司将面临更为复杂的法规除了欧盟的《人工智能法案》，到2024年年中，加利福尼亚州将通过法规，解决消费者隐私背景下的自动决策问题。虽然这些法规仅限于，对个人个人信息进行训练或收集的人工智能系统，但两者都为消费者提供了选择，即是否允许某些系统使用AI以及个人信息。公司将不得不开始思考，当客户行使他们的权利时，将意味着什么。比如一家使用人工智能来协助招聘流程的大公司，如果数百名应聘者都拒绝使用AI，那要怎么办？必须人工审查这些简历吗？这又有什么不同？人类能够做的更好吗？
尾 声 世界经济论坛创始人施瓦布教授将工业革命划分为四个节点：
第一次是蒸汽机的发明，第二次是电气化革命，第三次是计算机革命，第四次是现在的人工智能革命。
前两个节点，中国没赶上，第三个节点赶上了后半截，坐上了互联网时代的云霄飞车。值得庆幸的是，在人工智能的技术革命中，中国公司早早入场。实际上，论前期资本投入和底层技术积累，中国公司并不比西方落后。作为Open AI的早期牵头人，马斯克在联合国大会上再度盛赞了中国的AI实力：“至于你说的哪些国家将在人工智能领域处于领先地位？中国肯定是其中之一，是顶尖国家之一，并且有潜力成为第一。”站在人工智能浪潮的前线，第四次工业革命，很可能会比想象中更加波澜壮阔。
这一次，中国没有理由不成为主角。
