來源：量子號

在寫這篇文章時，我在想，與其寫 "期待什么"，不如寫 "不期待 2025 年的人工智能 "來得簡單！對於一項幾乎在每個領域都同時取得進步的技術來說，怎么才能選出 5 個領域呢？爲了縮小範圍，並希望能讓它更有趣，我決定選擇那些與 ChatGPT 或其競爭對手的發展沒有直接關系的趨勢。可以肯定地說，這些趨勢會增長，這些應用及其背後的公司將盡最大努力使這些應用成爲所有可能問題的解決方案。

以下是 5 個 2025 年的人工智能趨勢（排名不分先後）：

趨勢一：代理無處不在

你可能聽說過代理人工智能（Agentic AI）這個詞。雖然人工智能一直與學習模式有關，但人工智能已經發展到以下幾個階段：(a) 從數據中學習模式 (b) 根據這些模式生成新內容，以及 (c) 根據這些模式採取行動。當這三者結合在一起時，你就擁有了一個人工智能代理——一個能夠學習、創建行動並執行這些行動的軟件。預計在 2025 年，這一領域將會有更多的發展。

趨勢二：教育系統的變革

關於人工智能是否會鼓勵作弊、取代教師或以其他方式從根本上影響學生的學習方式，人們已經討論了很多。盡管所有這些都至關重要，但另一種同樣重要甚至更爲重要的力量正在出現。今年，越來越多的證據表明，由於人工智能驅動的技能和經濟形勢，應屆畢業生找不到工作。這不僅引發了學生如何學習的問題，也引發了他們學習什么的問題。就業市場下行帶來的經濟壓力將迫使畢業生，最終也將迫使培養畢業生的院校，面對企業對員工的新需求。學生需要首先適應，通過各種途徑提高技能，而院校也需要跟進。我預計我們將在 2025 年开始看到這些變化。

趨勢三：人工智能在科學領域的應用

2024 年的諾貝爾科學獎中有兩項是關於人工智能的。這應該給我們敲響了警鐘：人工智能在科學領域的應用將持續下去。同樣值得注意的是，雖然全世界的注意力和想象力都集中在生成式人工智能上，但數十億美元的資金正在湧入人工智能的科學應用領域，從太空探索到醫療進步，每天都有新的消息發布。同樣值得注意的是，盡管有這么多投資和進展，但數據表明，人工智能發現的藥物在第二階段臨牀試驗中的成功率與其他藥物差不多，但需要注意的是，其中一些藥物已經以某種形式“爲人所知”。截至撰寫本文時，我還沒有看到任何人工智能生成的藥物獲得美國食品藥品監督管理局批准的消息。這種組合說明了什么？它告訴我們，潛力是巨大的，但尚未充分發揮出來。

趨勢四：數據挖掘

懷疑論者一直預測人工智能將耗盡數據，而另一些人則予以反駁。在這些預測中，似乎一致的不是數據的存在，而是獲取高質量且符合道德規範的數據越來越困難。我預計這將是 2025 年的一個趨勢。尚未开發的數據，尤其是關於我們物理環境的數據，仍然非常龐大。然而，大型語言模型已經搜羅了大部分容易獲得的數據。預計 2025 年人們將付出越來越多的努力，無論是通過商業合同來獲取數據，還是通過標籤系統來整理尚未开發的數據，或者是部署更多的傳感器，等等。再加上上述人工智能在科學領域的趨勢，我們可以想象，挖掘科學數據的努力將會加速。

趨勢五：機器人

人工智能已經在所有可以通過軟件解決問題的領域（如電子郵件、內容創建、核磁共振成像分析等）取得了進展。在所有這些領域，人工智能已經推動了成本節約和就業顛覆。機器人技術將人工智能帶入了物理領域——無論是制造業、外科手術、農業還是太空探索。人工智能與物理自動化相結合的應用也幾乎是無窮無盡的。2025 年，我們有望看到這一領域的現有趨勢不斷擴大，並引起更廣泛的公衆關注。

總而言之

在過去的一年裏，大型語言模型和生成式人工智能得到了飛速發展，似乎能夠解決任何基本任務。2015 年，隨着對特定領域和機構的更深層次影響以及與其他技術浪潮的融合成爲焦點，我們有望看到下一波浪潮的到來。

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