未來一年人工智能：更先進的智能體和數據的新方法 - 彭博社

雅恩·勒昆，Meta Platforms Inc.的首席人工智能科學家。

攝影師：本傑明·吉雷特/彭博社預計今年會有很多關於人工智能代理的討論。但首先……

三件事需要知道：

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代理即將到來

在2024年，科技公司推出了更強大的人工智能服務，可以 與用户對話 並且 處理 更棘手的問題。但他們也 面臨着收益遞減 的挑戰，來自於他們構建更先進人工智能系統的高昂努力。今年，行業希望證明仍然有增長空間。預計人工智能開發者將全力以赴投入所謂的代理，這些代理承諾使每個人更高效，同時也嘗試 新的策略 以持續改善今天最知名的人工智能產品背後的技術。對代理的熱情在我上個月與專家們的對話中頻繁出現，地點是在NeurIPS會議上，這是一個長期以來的 年度聚會，吸引了成千上萬的人工智能研究人員和高管。這個想法是，代理將能夠執行復雜的任務，比如編寫代碼或安排旅行，而幾乎不需要（或不需要）用户的幫助。Anthropic，一家領先的人工智能初創公司， 在十月宣佈了軟件，可以解釋用户在計算機上看到的內容，併為他們在線完成任務。微軟和Salesforce也 推出了 人工智能代理產品。而OpenAI，這家備受關注的人工智能公司， 計劃很快推出自己的代理軟件，彭博新聞此前報道。但這仍然是早期階段。“代理是未來幾年內會出現的東西，而不需要重大的範式變化，”雅恩·勒昆在會議上告訴我。換句話説，他認為這款軟件不會要求人們在構建人工智能的方式上進行任何重大轉變。公司一直在嘗試尋找所謂的“大殺器應用”，以適應驅動人工智能的大型語言模型（LLMs），AI初創公司Hugging Face的首席倫理科學家瑪格麗特·米切爾表示。如果勒昆是對的，代理可能成為一種突破性產品，擴大人工智能的採用，而不一定需要新的技術突破。（米切爾還認為一些LLMs將簡單地被重新品牌為“代理”。）

瑪格麗特·米切爾攝影師：喬娜·卡辛格/彭博社一些與會者表示，他們正在密切關注人工智能發展的步伐。到2024年底，尋找新的、未開發的高質量人造訓練數據源變得越來越困難，這些數據可以用於構建更復雜的人工智能系統。

“對於文本數據，互聯網上的數據幾乎已經被使用完了，”人工智能計算初創公司Lambda Labs的首席科學官李川説。李表示，數據問題將是進入2025年的一個關鍵挑戰。

米切爾預計將看到更多的精選數據選擇，以及對機器學習領域中“質量”數據定義的更多研究，以及如何利用這些數據來創建更好的人工智能的研究。數據問題因日益增長的訴訟數量而變得複雜，這些訴訟涉及抓取在線內容並將其用於訓練人工智能系統的做法。米切爾認為，2025年將會有更多關於所謂的“機器遺忘”的工作，這是一種允許人工智能基本上忘記其訓練過的某些數據的技術。

儘管面臨挑戰，我在NeurIPS上與幾位人士交談時，他們對人工智能的未來表示樂觀。人工智能先驅、斯坦福大學人本中心人工智能研究所的共同主任以及人工智能初創公司世界實驗室的聯合創始人李飛飛告訴我，她認為這一年將會因為發展速度而令人興奮。但李強調，人工智能領域的從業者在與公眾溝通時應保持謹慎。

“專注於科學，”她説，“而不是科幻。” — 瑞秋·梅茨

值得關注

凱斯·布坎南，Globalt Investments的高級投資組合經理，表示市場可能需要幾年時間來消化人工智能支出。他與蒂姆·斯特諾維奇和凱蒂·格里菲爾德在“彭博科技”節目中討論。彭博社### 深度學習

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