2024 年，人工智能 (AI) 继续取得令人惊讶的重大进步。
人们开始与人工智能对话——复活——死者，使用人工智能牙刷和向人工智能驱动的耶稣忏悔。与此同时，ChatGPT 背后的公司 OpenAI，估值1500亿美元并声称它正在前往的路上开发比人类更强大的先进人工智能系统。谷歌的人工智能公司深度思维提出了类似的主张。
这些只是过去一年中人工智能里程碑的一小部分。它们不仅强化了技术的巨大规模，而且还强化了它如何改变广泛的人类活动。
那么 2025 年人工智能世界会发生什么？
神经缩放
神经缩放定律表明，随着系统规模的扩大和接受更多数据的训练，人工智能系统的能力将可预测地增强。迄今为止，这些法律已经从理论上解释了从第一代生成式 AI 模型飞跃到第二代生成式 AI 模型，例如 ChatGPT。
像我们这样的普通用户都经历过从与聊天机器人进行有趣的聊天到与人工智能“副驾驶”一起做有用的工作的转变，例如起草项目提案或总结电子邮件。
最近，这些缩放定律似乎已趋于稳定。让人工智能模型变得更大并不意味着它们的能力更强。
这最新型号来自 OpenAI 的 o1 试图通过使用更多的计算机能力来“思考”更棘手的问题来克服规模瓶颈。但这可能会增加用户的成本没有解决根本问题比如出现幻觉。
对于构建比人类能力更强的人工智能系统来说，规模扩张的停滞期是一个可喜的停顿。它可能会让强有力的监管和全球共识迎头赶上。
训练数据
当前大多数人工智能系统都依赖大量数据进行训练。然而，由于大多数高质量来源已经耗尽，训练数据已经陷入困境。
公司是进行试验，在人工智能生成的数据集上训练人工智能系统。尽管人们严重缺乏对新的“合成偏见”的理解，这种偏见可能会加剧人工智能已经存在的偏见。
例如，在一个学习在今年早些时候发表的论文中，研究人员展示了如何使用合成数据进行训练，尽管从无偏见的数据集开始，但如何产生准确度较低且不成比例地忽视代表性不足群体的模型。
科技公司对高质量、真实数据的需求增强个人数据所有权的情况。这将使人们能够更好地控制自己的个人数据，例如，允许他们将其出售给科技公司，以便在适当的政策框架内训练人工智能模型。
机器人技术
今年特斯拉宣布人工智能驱动的人形机器人。这个机器人被称为擎天柱，能够执行许多任务家务活。
特斯拉计划于 2025 年在其内部制造业务中部署这些机器人，并于 2026 年为外部客户进行批量生产。
全球第二大私营雇主亚马逊也部署了超过 750,000 台机器人在其仓库运营中，包括其第一个自主移动机器人，可以在人们周围独立工作。
泛化——即从代表特定任务的数据集学习并将其泛化到其他任务的能力——一直是机器人技术的基本性能差距。
现在人工智能已经解决了这个问题。
例如，一家名为“Physical Intelligence”的公司开发了一种模型机器人，可以卸下烘干机并将衣服叠成一堆，尽管没有接受过明确的培训。尽管经济实惠的家用机器人的商业案例仍然强劲它们的制造成本仍然很高。
自动化
计划中的美国政府效率部也可能推动重要的人工智能自动化议程努力减少联邦机构的数量。
预计该议程还将包括制定一个实用框架实现“代理人工智能”在私营部门。代理人工智能是指能够执行完全独立任务的系统。
例如，人工智能代理将能够通过阅读、排序和回复电子邮件、组织会议以及跟进行动项目和提醒来自动化您的收件箱。
规定
新当选的美国总统唐纳德·特朗普即将上任的政府计划收回监管人工智能的努力，首先是废除即将卸任的总统乔·拜登的政策关于人工智能的行政命令。该命令的通过是为了在促进创新的同时限制危害。
特朗普政府还将制定开放市场政策，鼓励人工智能垄断企业和其他美国产业推动人工智能产业的发展。积极的创新议程。
然而，在其他地方，我们将看到欧盟的人工智能法案将于 2025 年实施，首先是禁止构成威胁的人工智能系统。不可接受的风险。随后将推出生成式人工智能模型的透明度义务，例如 OpenAI 的 ChatGPT，这构成了系统性风险。
澳大利亚正在遵循基于风险的人工智能监管方法，就像欧盟一样。该提案为高风险人工智能的十大强制性护栏于 9 月发布，可能于 2025 年生效。
工作场所生产力
正如许多早期试验所示，我们预计工作场所将继续投资各种人工智能“副驾驶”系统的许可证他们可能会提高生产力。
但这必须伴随定期的人工智能素养和流畅性培训，以确保正确使用该技术。
2025 年，人工智能开发者、消费者和监管机构应该留意麦格理词典 (Macquarie Dictionary) 评选的 2024 年年度词汇：实体化。
这是在线平台和服务随着时间的推移逐渐恶化的过程。希望人工智能不会发生这种情况。