回顾 | 2023年的AI：突破之年

每个行业都得到AI的冲击。

2023年见证了人工智能（AI）的非凡进步。在这一年里，我们看到了突破性的技术飞跃，深刻的伦理争论，也目睹了AI在意想不到的领域展示出前所未有的影响力：例如在娱乐领域，留下的一些不可磨灭的印记。

从前沿的大型语言模型（LLMs）的首次亮相，到创新性的Humane AI-Pin硬件，再到令人惊叹的全新披头士歌曲创作，今年的AI展示了快速发展和广泛影响。最终，AI融入我们的生活结构，塑造我们的技术，并深刻影响我们的文化和艺术。

以下是2023年AI领域最重要发展的回顾。

开源AI、许可争论和生成式人工智能

今年AI的深刻变革，以“开源AI的进步、许可争论和强大的生成式人工智能（AIGC）模型的出现”为标志。

· 开源AI的开发，飙升至前所未有的高度，重塑了AI的框架和模型格局。

PyTorch 2.0的发布树立了新的行业标准，为研究人员和开发人员提供了强大的工具。

其中，英伟达的Modulus以及基于PyTorch的Colossal-AI框架，进一步丰富并增强了开源生态系统，促进了协同创新。

而微软和谷歌等科技巨头，也为这一势头做出了卓越里程碑式的贡献——微软将ChatGPT整合到Bing中，而谷歌推出了Bard。

· 但开源AI并非没有争议。Meta以开源的方式发布了Llama 2，这引发了各方关于AI中“开源”定义的激烈辩论。虽然称作重大行业贡献，但Llama 2在规模上的局限性，引发了外界对其真实开放性的质疑，并最终引发了“关于需要重新定义许可模型，以解决人工智能所呈现的独特复杂性”的讨论。

· 同时，2023年出现的先进AIGC模型，彻底改变了自然语言处理和创意内容生成。

· OpenAI的GPT-4是一种开创性的语言模型，它重新定义了AI能力。GPT-4在基于文本的应用程序中非常出色，在创造性写作、编程和解决复杂问题方面，表现出非凡的熟练度。

· Jina AI的8K文本嵌入模型，和Mistral AI的Mistral 7B，展示了AI社区在处理大量文本数据方面日益增强的能力。这些模型突显了更强大、更细致的AI模型趋势，而这些模型在多个领域都具有广泛的应用。

尽管取得了这些令人印象深刻的进步，但AIGC模型的激增同样在今年引发了伦理担忧，这当中包括AI生成内容的偏见、AI开发对于透明度的迫切需求等等，这些尖锐问题已经日益凸显。

随着AI继续深入各个领域，行业从业者必须努力确保AI的使用符合伦理和责任。

未来就业问题

· AI与就业之间的相互作用，让就业市场产生了重大变化，其最大特征是随着自动化程度的提高，让就业市场出现了一些微妙的动态平衡。

在一些行业的日常工作里，如果使用AI（工具），可以有效地提高工作效率，但这也引发了员工对工作岗位流失的担忧，尤其是一些涉及重复性任务的岗位。

· 作为回应，政府、企业启动了技能提升和再培训计划，为劳动者们提供与AI相关的技能。教育机构也调整了他们的课程，提供包括AI、数据科学在内的相关课程，为后来者在进入受AI影响的就业市场之前，提前做好准备。

· 而随着AI在工作场所监控和绩效评估中开始大范围部署，工人权利和隐私引起了外界担忧，此时道德就变得至关重要。特别是零工经济，由于见证了AI驱动平台带来的激增，更是引发了零工工人工作稳定性和保护的监管框架的必要性的辩论。

在经济上，AI现在被视为增长动力，创造了新的产业，但这需要公平地分配AI的利益。而未来的就业格局预计将再次发生变化，重点体现在人类与AI的协作、战略和创造力。

政策、监管和地缘政治

AI政策、监管和地缘政治之间的相互作用，成为当下全球AI格局的定义特征。今年，各国在建立AI治理框架方面取得了重大进展，同时行业见证了主要国家（尤其是中国和美国）之间的激烈竞争和战略定位。

中国和美国：中国和美国在AI研发方面，都投入了大量资源，其中美国主要创新性AI技术方面保持领先地位，而中国在AI基础设施和大规模部署方面取得了重大进展。而两国都将AI视为国家安全的关键要素。

欧洲国家：英国、法国以及德国，都推进了AI监管工作，他们认识到在AI技术研发中，技术必须与伦理原则相一致的重要性。

欧盟：欧盟通过审议《人工智能法案》，在AI监管方面发挥了主导作用，旨在为人AI伦理建立全球基准。这其中包括关注透明度、问责制和道德问题。然而，人们担心这些法规可能会影响开源AI的开发，特别是大模型和相关框架。

虽然没有直接参与到中美之间的AI竞赛，但欧盟对于全球AI标准的建议产生了重大影响，努力在技术创新与保护隐私之间取得平衡。

目前，欧盟正在进行的讨论，重点强调了AI伦理和监管，重点关注权利和责任。通过对《人工智能法案》进行修订，欧盟正以更全面的法规解决这些道德问题。

此外，联合国等国际实体通过成立一个新的咨询机构，就AI的全球伦理影响进行了对话。

垂直行业

AI与医疗保健：这一年，医疗行业取得了重大进展，AI推动了诊断和药物发现的改进。AI驱动的诊断工具，如PathAI的系统，大大提高了癌症的检出率。此外，AI驱动的药物发现平台(如Atomwise)加速了潜在疗法的识别。

AI与金融：金融行业继续进行AI驱动的转型。像Virtu Financial这样的高频交易公司采用人工智能算法来做出更精确的交易决策。与此同时，以Forter为例的人工智能欺诈检测解决方案提高了金融机构打击欺诈交易的能力。

AI与自动驾驶汽车：特斯拉和Waymo等公司凭借在自动驾驶汽车领域的进步正成为汽车领域的焦点。今年，特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统实现了关键性的更新，使其更接近自动驾驶能力。与此同时，Waymo将其自动驾驶叫车业务扩展到更多城市，推动了自动驾驶技术的发展。

AI与教育：教育部门开始将AI用于个性化学习体验。例如Coursera和edX等平台利用AI技术推荐课程，并能根据使用者实际情况调整内容，从而增强学习的体验感。此外，以Proctorio为例，这种由AI驱动的评估工具，可以很好维护在线考试的学术诚信。

AI与气候变化：AI在2023年应对气候变化方面发挥了关键作用。例如ClimateAI等气候建模平台，正利用AI改进气候预测，以缓解气候变化。而类似Verdigris这样的能源管理系统，优化了建筑物的能源消耗，为实现可持续发展目标做出了贡献。

AI和网络安全：随着来自网络的威胁日益严峻，人工智能驱动的网络安全解决方案开始备受关注。Darktrace是一种基于人工智能的平台，它提供了实时威胁检测和响应，可以加强网络安全态势。

AI与研究和资助：研究机构和组织在2023年取得了重大的AI突破。美国国防部高级研究计划局（DARPA）在AI领域的投资旨在使AI系统更易于理解和透明化，增强信任和问责制。OpenAI与学术机构的合作，促进了双方在AI领域的研究与合作。

AI与艺术和创意：AI创造的艺术和音乐，同样引起了广泛关注。由Aiva和Artbreeder等公司提供的AI生成的NFT（非同质代币）颠覆了艺术界，引发了对艺术和作者身份定义的思考。而在一项美国法官的联邦裁决中，确定了AI生成的艺术作品，不能被授予版权。

人性化的AI Pin：技术奇迹，广泛影响

售价 699 美元的Humane AI Pin，标志着可穿戴技术的重大发展。这款具有1300万像素超广角摄像头和激光投影功能的设备，将时尚与科技融合在一起，标志着服装和配饰开始向“科技感”转变。

它能够将先进的AI功能集成到日常穿着中，代表了“智能时尚”的出现。而这一趋势将涵盖更多可穿戴设备。这些设备提供的不仅仅是健身和健康跟踪功能，还能提供包括交互式和增强现实体验。苹果、谷歌和亚马逊等大型科技公司可能都会开发类似的创新，进一步将时尚与技术融合在一起。

然而，考虑到Humane AI Pin 具有捕获和投影图像的能力，这款设备引发了外界对于隐私和数据安全的新担忧。

随着时尚与技术融合的进步，围绕负责任的数据处理和用户同意进行讨论的重要性预计将增加。

OpenAI 领导力危机

2023年11月，OpenAI经历了重大的领导层变动，首席执行官Sam Altman的离职在人工智能社区中造成了动荡的氛围。

最初，OpenAI董事会宣布Altman将辞去首席执行官一职并离开董事会，由该公司首席技术官Mira Murati担任临时首席执行官。领导层的这一意外变化给整个行业带来了冲击波，反映了公司治理在快速发展的人工智能领域中错综复杂且有时不稳定的性质。

然而，戏剧性的是，Sam Altman在最初被罢免后不到五天，就恢复了OpenAI的首席执行官一职。OpenAI还同意重组董事会，新的董事会成员将发挥作用。决策的快速转变强调了将人工智能发展与公司治理和道德要求相协调的挑战。

OpenAI的领导层危机凸显了人工智能行业公司治理、道德和创新之间的复杂关系。这场危机也突显了负责任的人工智能治理的重要性，以及在追求人工智能进步时优先考虑道德考量的必要性。领导层问题的迅速解决，最终导致奥特曼的回归，也证明了在人工智能研究和开发前沿的科技公司中，领导层的动态和往往不可预测的性质。

人工智能的一年还没有结束

当我们回顾人工智能领域2023年的变革时，很明显，这项技术带来的机遇既广泛又复杂。

展望未来，我们的主要挑战在于负责任地利用人工智能的力量，确保它成为一股向善的力量，并以造福全人类的方式继续推动创新。

本文编译自ZDNET，内容有所删改，原作者： Jason Perlow

原文链接：https://www.zdnet.com/article/ai-in-2023-a-year-of-breakthroughs-that-left-no-human-thing-unchanged/

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