2023 年已成为过去，可以公平地说，一年多前 OpenAI 发布的 ChatGPT 让科技行业陷入了兴奋、狂躁的状态。微软和谷歌等公司在人工智能领域投入了大量资源，试图迎头赶上，风投们也竭尽全力为从事同样工作的公司提供资金。创新步伐如此之快，可能很难预测接下来会发生什么，但我们可以尝试从人工智能迄今为止的进化中获取线索来预测它的发展方向。在这里，我们提出了 10 个大胆的预测，阐述了人工智能发展的新兴趋势在 2024 年及以后可能会如何发展。
1.根据您的数据进行训练的个人人工智能将成为下一件大事
虽然一些消费者对 ChatGPT 的推出感到敬畏，但也许更多的消费者选择了它，使用它，然后继续他们的生活。但到 2024 年，以前的受众可能会重新接触该技术，因为个人人工智能的趋势将彻底改变用户与技术的交互。这些人工智能系统根据个人用户数据进行训练，提供高度个性化的体验和见解。例如，Google Gemini 现在与用户的集成Google Workspace 数据，使其能够利用其所了解的有关日历、文档、位置、聊天等的所有信息。与此同时，苹果和三星等公司可能会强调设备上的人工智能作为一项关键功能，优先考虑隐私和即时性。不难想象，一个可以访问您所有数据的个人人工智能将充当人际关系、教育和职业教练，成为日常生活中更加完整、个性化的一部分。
2.人工智能使商业用户的数据民主化（终于！）
许诺已久的“数据民主化”梦想终将实现。人工智能最终使业务用户的数据访问民主化，使他们能够用简单的英语提出数据问题，而无需使用 SQL 编写查询。云数据平台，例如 Snowflake 和 Databricks 已经全力以赴将这些功能集成到他们的下一代产品。
3.数据集成工具成为人工智能竞赛的关键加速器
随着企业专注于集中来自不同运营数据存储的数据，以构建用于训练人工智能的语料库，数据集成工具变得越来越重要。重点是用户友好且能够移动大量数据的工具，同时通过使用变更数据捕获功能保持数据同步和最新。随着公司竞相迈向人工智能，利用这些工具绕过大量技术复杂性并在市场上击败竞争对手的需求将继续变得越来越重要。
4. “治理、治理、治理”成为认真实现人工智能的组织的口头禅
数据治理仍然是企业数据管理领域的热门话题。引领这一趋势的公司正在建立强大的治理框架，以确保数据质量、合规性和安全性。这一趋势反映了在数据丰富的世界中，负责任的数据管理实践的意识和重要性日益增强。数据目录、元数据标记工具和数据质量工具将利用人工智能发挥巨大作用，使公司能够以更有组织、自动化的方式理解他们的数据。
5.人工智能安全仍然是管理声誉风险的重点
企业对人工智能的安全意识日益增强，尤其是在维护品牌声誉方面。较大的公司从 Tay 聊天机器人等早期失误中吸取了教训和有偏见的招聘工具，越来越热衷于在公开场合实施强有力的护栏部署了人工智能。他们的主要重点将是平衡创新与责任，旨在避免公众失误并确保公平和公正的结果。预计公司一开始会过于谨慎，并在变得更加舒适时微调平衡。
6.特定领域的专业模型统治着企业
企业越来越青睐特定领域的专用人工智能模型，而不是通用模型。虽然像 ChatGPT 这样的法学硕士非常擅长广泛的一般任务，从写诗到总结电子邮件，但这对企业来说不如在单一领域表现出色的集中数据集上训练的专门 GPT 有趣和有用。例如，一家医疗保健公司可能会根据其大量历史账单数据来训练 GPT，其唯一目的是高精度预测成本。这些定制模型为企业应用提供了更高的准确性和效率，标志着企业界朝着更加定制化的人工智能解决方案迈进。
7.开源模型缩小了差距
随着 Mistral、Anthropic、MosaicML 等开源模型的快速改进，人工智能的格局正在发生重大转变，缩小了与 OpenAI 等商业模型的差距。这一趋势正在重塑人工智能生态系统，使先进的人工智能工具更容易使用，并培育更具竞争力和多样化的人工智能市场。创新的步伐似乎只会不断加快，开源和商业人工智能都有望在人工智能淘金热中脱颖而出。
8.随着监管和合规性的加强，人工智能的“狂野西部”时代变得更加温和
由于对其风险。各国政府希望避免流氓人工智能落入不良行为者手中的可能性，这可能并威胁国家安全。与此同时，一些行业参与者表示希望通过支持限制竞争的规则来扩大自己的护城河，而另一些参与者则真正担心人工智能可能危害人类。所有这些团体都看到了采取行动的理由，因此，新的法规开始形成。欧盟已经开创了先例 具有里程碑意义的人工智能监管，可以作为美国和其他国家的典范。不过，最终立法是什么样子还有待观察。
9.数据湖继续受欢迎
数据湖正在快速增长，并最终受到大型企业的重视，他们认识到需要数据湖来容纳人工智能所需的大量非结构化和半结构化文本数据。数据仓库仍将占据大部分市场份额，但数据湖将继续以更快的速度增长。数据湖的灵活性和可扩展性使其对于管理现代数据生态系统中的大型且多样化的数据集越来越有吸引力，例如公司希望汇集在一起来培训法学硕士的数据集。
10.微调模型变得更加容易
由于新的人工智能平台承诺提供更加用户友好和精致的体验，微调人工智能模型的过程变得更加容易。这些新平台将消除大部分微调的复杂性，使模型定制变得更容易，并允许更广泛的用户根据特定需求和应用定制人工智能模型。
最后的想法
在最近几波高度炒作的技术趋势中（我正在看着你，加密货币），该领域最著名的参与者产生了类似的声音和愤怒。批评者认为人工智能也不例外，一旦我们意识到我们需要更先进的模型来实现通用人工智能 (AGI)，今天的讨论就会平息下来。然而，我相信人工智能是不同的。与加密货币不同，大多数用户已经清楚人工智能的实际好处，但我们才刚刚开始了解如何以创新和变革的方式使用人工智能。人工智能时代已经到来，我希望通过这些预测，您将开始了解我们的发展方向，以及我相信人工智能将如何深刻地改变工业和人类的进程。
