当Openai于2022年将Chatgpt引入世界时，它将生成的人工智能带入了主流，并开始了雪球效应，从而使其迅速融入了行业，科学研究，医疗保健以及使用该技术的人们的日常生活。
这个功能强大但不完美的工具的下一步是什么？
考虑到这个问题，成百上千的研究人员，商业领袖，教育工作者和学生聚集在MIT的Kresge礼堂，参加了9月17日首届MIT生成AI Impact Inpectium（MGAIC）研讨会，分享见解并讨论生成AI的潜在未来。
这是一个关键时刻 - 生成的AI正在快速移动。我们的工作是确保随着技术的不断发展，我们的集体智慧保持了步伐，”麻省理工学院教务长Anantha Chandrakasan说，开始了MGAIC的第一次研讨会 财团行业领导者和麻省理工学院的研究人员于2月成立，以利用生成AI的力量来实现社会利益。
麻省理工学院主席萨利·科恩布斯（Sally Kornbluth）强调了对这项合作努力的关键需求，他说，随着技术进步，世界正在指望像MGAIC这样的教师，研究人员和商业领袖应对生成AI的技术和道德挑战。
麻省理工学院责任的一部分是将这些进步推向世界。•我们如何管理[生成AI]的魔术，以便我们所有人都可以自信地依靠它来实现现实世界中的关键应用？” Kornbluth说。
对于META的首席AI科学家Yann Lecun的主题演讲者，生成AI的最令人兴奋和最重大的进步很可能不会来自遍布骆驼，GPT和Claude的大型语言模型的持续改进或扩展。通过培训，这些巨大的生成模型在巨大的数据集中学习模式以产生新的输出。
取而代之的是，卢恩（Lucun）和其他人正在研究世界模型的发展，这些模型通过通过感官投入与周围的世界进行互动和与周围的世界进行互动，以学习的方式学习。
一个4岁的孩子通过视觉观看了与最大的LLM一样多的数据。他说，世界模型将成为未来AI系统的关键组成部分。
具有这种世界模型的机器人可以学会在没有培训的情况下自己完成一项新任务。Lecun认为世界模型是公司使机器人足够聪明的最佳方法，以便在现实世界中通常有用。
但是，即使未来的生成AI系统确实通过融合了世界模型而变得更聪明，更像人性化，但Lecun也不必担心机器人逃脱了人类的控制。
他说，科学家和工程师将需要设计护栏以保持未来的AI系统，但是作为一个社会，我们已经通过设计规则来使人类行为与共同利益保持一致的规则已经在这千年中一直在这样做。
Lecun说：“我们将不得不设计这些护栏，但是通过构造，该系统将无法逃脱这些护栏。”
Amazon Robotics的首席技术专家Tye Brady的主题演讲者也讨论了生成AI如何影响机器人技术的未来。
例如，亚马逊已经将生成的AI技术纳入了许多仓库中，以优化机器人如何行驶和移动材料以简化订单处理。
他希望许多未来的创新将重点放在通过建造使人类变得更有效的机器中的生成AI中的使用。
他说：'Genai可能是我在整个机器人生涯中目睹的最有影响力的技术。”
其他演示者和小组成员讨论了生成AI对企业的影响，从可口可乐和模拟设备等大型企业到诸如Health Care AI Company Abridge之类的初创公司。
一些麻省理工学院的教职员工还谈到了他们的最新研究项目，包括使用AI来减少生态图像数据中的噪声，设计新的AI系统，以减轻偏见和幻觉，并使LLMS能够了解有关视觉世界的更多信息。
在探索新的生成AI技术并讨论其对未来的影响之后，MGAIC教师共同领导的Vivek Farias帕特里克·J·麦戈文（Patrick J.