到2030年,人工智慧(AI)將會發展到什麼程度?
AI會不負眾望,促進經濟發展、創造突破性醫療方案、簡化日常生活並增加我們的知識嗎?還是說,這些預測過於樂觀了:AI會失敗,會讓世界變得更糟?人們擔心AI會取代數以百萬計的工作崗位、取代人際關係,並以虛假媒體的猛烈攻勢來挑戰社會,該如何看待這些擔憂呢?
《華爾街日報》(The Wall Street Journal)採訪了來自學術界、商界、諮詢公司和智庫的專家,請他們預測到2030年AI將發展到什麼程度?以下是一些預測。
漸進但深刻的變化
AI正在迅速發展。一些專家認為,我們可能最快在2033年就能實現通用人工智慧(artificial general intelligence)——幾乎在所有任務上,機器的表現都能勝過人類。其影響是深遠的,有可能會重塑行業、經濟以及工作的本質。
但是,技術進步與組織和社會的大規模適應之間存在著重要脫節。正如科學家、未來主義者Roy Amara的著名言論:「我們傾向於高估一項技術的短期影響,而低估其長期影響。」
到2030年,我們很可能剛好處於AI短期影響與長期影響之間的時間節點。
因此,儘管AI技術進步日新月異,但我們不應指望未來幾年內在全球範圍內看到立竿見影的影響。AI正融入我們的日常生活、工作場所和機構,這種融入將是循序漸進的,因為這些事物的變化速度比技術變化要慢得多。
在我們駕馭這種雙速現實的同時,我們必須為未來做好準備,屆時AI的長期影響將超出我們目前對它所能做的事情的想像,即使AI的短期影響可能達不到最雄心勃勃的預測。
——賓夕法尼亞大學華頓商學院(University of Pennsylvania’s Wharton School)管理學教授Ethan Mollick
AI會與人類一樣聰明?不太可能。
研究人員和企業家經常說,到2030年,甚至未來幾年內,我們就能實現通用人工智慧——機器基本上可以做任何人類能做的認知工作。
首先,當前被稱為大型語言模型(LLM)的系統存在產生幻覺、犯愚蠢錯誤的猖獗傾向。更糟糕的是,目前還沒有解決這些問題的原則性解決方案。只有希望。希望更多的數據和更強大的處理晶片能神奇地解決所有這些問題。
從技術角度來看,2030年可能與2023年一樣,只是圖形更漂亮。所有這些背後,存在著AI投資泡沫可能很快破裂的風險,一旦泡沫破裂,將導致許多人爭相退出;之後可能需要數年時間才能重整旗鼓。
——Gary Marcus曾是一家機器學習公司的創始人兼執行長,該公司後來被出售給了Uber(Uber),他也是《馴服矽谷》(Taming Silicon Valley)一書的作者
轉型,而非工作崗位流失
在本十年後半程,AI的進步會推動有史以來最深刻的商業轉型。到2030年,AI系統達到前所未有的能力準平,重塑各個行業和工作崗位。儘管對大規模失業的擔憂依然存在,但現實卻有所不同——定義時代的是轉型,而非工作崗位流失。
原因在於商業演進的本質。即使是突破性的技術,也需要時間和努力才能轉化為生產率的提高——事實上,突破性的技術尤為如此。必須發明出新的技能、流程和商業模式。幸運的是,有足夠多的企業迎接挑戰,因此,生產率在本十年後半段會大幅提高。
然而,這種轉型並不平衡。超過半數的財富500強企業退出舞臺,取而代之的是一批新巨頭,其中包括數量空前的兆美元級企業。職業也出現類似的變化,某些職業步電梯操作員的後塵,一些新職業浮現。受影響的職業和任務與早前轉型期的情況截然不同。這一次,創意工作者、專業人士、作家、管理人員和程式員躋身受影響最大的群體之列。
成功的企業都有一個共同點,沒有簡單地相信AI炒作,而是有條不紊地應用了一種基於任務的方法。這認識到任務(而非工作崗位、產品或技能)是組織的基本單位。AI徹底改變某些任務,如編程和客戶服務,其他一些任務相對而言受影響較小。
到2030年,人類在處理缺乏歷史數據或結構化規則的情況時仍然佔有優勢。我們隨機應變的能力勝過機器。
——史丹佛數位經濟實驗室(Stanford Digital Economy Lab)主任兼Workhelix聯合創始人Erik Brynjolfsson
AI無處不在,就像網路
2030年的AI與時下AI最大的區別在於其融入企業的程度。21世紀之初,另一項快速發展的通用目的技術——網路——才剛剛被廣泛採用。把網路添加到既有結構之上的組織嘗到了一些甜頭,而那些圍繞網路接入從頭開始建立起來的組織很快就成為了世界上最有價值的公司。
對AI來說也可能會發生類似的事情。到2030年,我們將看到許多組織——有些是新組織,有些是徹底轉型後的組織——把AI嵌入其結構。每位員工都將定期無縫訪問AI:以獲取AI的意見,實現任務管理和自動化,並就公司的服務或產品獲得反饋。即使到2030年,此類組織仍將是少數,但其生產率的提高將凸顯這種方法的價值。
只有當AI不再被視作一項新技術,而是像網路一樣,成為日常工作和生活中理所當然的一部分時,其真正潛力才會實現。2030年將標誌著這種轉變的中點。
AI個人助理來處理我們的生活
到2030年,我們每個人都會擁有一個「個人大型動作模型」(Personal Large Action Model,簡稱PLAM)。這些先進的AI代理旨在複製和模擬我們獨特的決策過程。
如今,像ChatGPT這樣的系統盡最大努力,利用有限的數據盡可能地模擬個人說話和寫作的方式;而在未來,PLAM將利用從我們佩戴的設備(耳塞、連續血糖監測儀)以及使用的設備(嵌入傳感器的智慧馬桶、數位錢包)收集的數據來了解我們可能的行為,並代表我們採取行動。
我們的PLAM將通過反覆使用進行訓練,它們將學習並適應我們個人獨特的行為、動作、情緒表達和偏好,並且能夠無形地自主處理複雜的任務,例如與「企業大型動作模型」(Corporate Large Action Model,簡稱CLAM)協商費率。其呈現的方式可能是這樣:假設你是一位商務旅行者,即將從紐約市飛往慕尼黑,但沒有直飛航班。你的PLAM會讓航空公司知道這裡有筆業務,並讓航空公司競爭。
在為你安排了根據你的具體喜好(首選座位配置、合適的轉機時間、累積積分的能力)優化的行程後,你的PLAM會完成實際購買機票所涉及的所有繁瑣步驟:登錄航空公司並進行身份驗證、輸入你的資訊、選擇要使用的信用卡、進行付款身份驗證、提交付款詳情、在你公司的會計系統中輸入收據詳情以及將旅行詳情發布到你的日曆中。如果部署了足夠多的PLAM,你的PLAM甚至可以為你找到完美的鄰座。
——未來今日研究所(Future Today Institute)執行長Amy Webb
AI代理也是工作中的合作者
「AI代理」的出現將成為未來五年AI技術發展的轉折點。針對與用戶高度相關的內容(無論是在專業上還是在個人方面)進行訓練的AI代理會替我們阻隔沒什麼用處的電子郵件、電話、短信和即時消息。這些代理將自動處理這些內容(可能通過與其他人的代理協商),讓大部分此類通信留在外圍。它們將回覆這些消息,加以整理安排,以及排除那些不相關的消息。
如今,在會議結束後,微軟(Microsoft)的AI工具Copilot會根據討論的內容為我提供摘要,但未來AI代理將知道什麼對我來說才是真正重要的。
AI代理不僅僅是自動執行任務,還將成為真正的合作者。它將成為分水嶺,不再是平平無奇的又一個改善日常任務的工具,而是意味著真正的技術夥伴的到來,將會改變我們工作、購物、學習和互動的方式。
——Gartner人工智慧研究主管Erick Brethenoux
面向兒童的「共情」機器人
到2030年,使用AI情感陪伴將變得很普遍,不僅用於戀愛、治療和養老,還用於為兒童和青少年提供愛和「共情」。
目前已經有一些機器人可以提供兒童教育和娛樂,但與面向成人的親密關係機器人的迅速增長相比,還差得很遠。然而,到2030年,與孤獨問題相關的市場機會將加速兒童版愛或「共情」機器人的開發和應用。對於較年幼的孩子來說,將會有實體的「夥伴」,也許是像天線寶寶一樣可愛的機器人,具有臉部表情。年齡較大的孩子和青少年可能會佩戴「始終在傾聽」並經常提供認可的智慧設備。
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但是,用假的機器人「共情」取代幼年時期人與人之間的相互共情體驗存在嚴重風險。在現實生活中,孩子們會遇到分歧和挑戰,通過這些他們會認識到其他人也有自己的真實感受和觀點,這是發展相互移情好奇心的引擎,而這對於成人成功的人際關係至關重要。相比之下,機器人即使在編程中納入一些分歧或質疑程式,也只能提供單向模擬的「共情」,而孩子只能被動地接受。孩子無法了解另一個人真實的內心世界。
機器人「共情」的虛假和單向只是其中一個問題。成年人還會對陪伴他們的機器人產生強烈的依賴,使他們容易被操縱從而帶來危險。由於科技公司的利潤取決於在多大程度上吸引用戶的注意力,這些公司已經使用社交媒體點讚等非常規獎勵,導致用戶成癮。兒童更容易受到影響。鑑於童年是發展人際關係能力的關鍵時期,分散他們對現實生活的注意力後果可能嚴重得多。
——加州大學伯克利分校(University of California, Berkeley)主席兼生物倫理學教授Jodi Halpern
自主機器人獲得獨立性
到2030年,AI將大大增強機器人在複雜環境中獨立運作的能力。
機器人將達到高級自主性水準,可以作出高級別決策而不需多少人工干預,同時相互協作和學習。通過雲端通信,新功能和數據將輕鬆在多個機器人之間共享,使它們能夠協作完成任務。
隨著敏捷性、協作性、適應性和靈活性的增強,自主機器人將能夠更好應對越野地形、森林或城市等難度較大的環境。機器人還將在家庭和醫院等人類場景中執行任務,例如烹飪、照看老人、提供食物或清潔建築物。
人機交互將得到改善,機器人將與人類更自然地溝通,並理解人類的情感和意圖。
機器人的新功能將提高生產率、簡化操作並增強安全性,從而改變工作方式。例如,自然災害發生後,相互協作、並與人類合作的地面和空中機器人將提供空中投遞和搜救服務。自動化將對製造業、物流、建築業、安保、醫療健康、交通運輸和太空探索等行業產生特別大的影響。
這種轉變意味著,人類將需要承擔起機器人監督、AI系統設計和維護的新角色,但也可能意味著大量勞動力需要具備新的技能。確保AI機器人的安全性和可靠性將至關重要;當AI系統嵌入機器人體內時,錯誤的行為可能會對現實世界造成損害。這凸顯出強有力的安全機制和全面徹底測試的重要性,從而確保AI機器人安全運行。
——紐約大學(New York University)敏捷機器人與感知實驗室主任、教授Giuseppe Loianno
AI驅動的診療室
到2030年,AI將深度融入醫療健康領域,徹底改變患者和醫療服務提供者之間的互動方式。
能夠快速分析化驗結果和掃描結果的AI工具將有助於加快癌症或心臟病等疾病的檢測和診斷。結合不同類型數據(如圖像、基因資訊和醫療記錄)的系統將為醫生提供更全面的患者健康狀況資訊,從而實現更好的診斷和治療。關於診斷和治療的關鍵對話仍將是醫療專業人員的責任,但AI將提供支持。例如,AI將確保根據患者的年齡、教育水準和健康狀況訂製患者資訊。
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雖然人類的同理心和判斷力對於提供最佳護理仍然至關重要,但AI將通過監測患者的生命體徵來幫助護士。它將根據患者的病史提出治療方案,並就可能出現的問題向醫生髮出警示,比如症狀惡化或有害的藥物相互作用。AI還將通過自動執行編碼、計費和管理電子健康記錄等任務來處理耗時的文書工作。所有這一切都將減輕醫生和護士的壓力,使他們能夠花更多時間與患者相處,從而提供更快、更個性化的醫療服務。
即使患者不在診室,可穿戴設備也能夠監測更多疾病指標,並向AI系統發送實時資訊,提醒患者及其醫生注意潛在的健康風險。這將使醫療保健轉向預防疾病,而不僅僅是在發病後進行治療。
隨著AI的使用,倫理和法律問題將變得更加重要,對安全和公平的關切將通過更明確的規則、監測和教育來解決。
——維克森林大學醫學院(Wake Forest University School of Medicine)人工智慧研究中心主任Metin N. Gurcan
社會信任面臨風險
2030年,AI生成式內容將比現在要逼真得多,使現實與虛構之間的界限進一步模糊。即便沒有使用AI,這類高品質的AI生成式內容的存在就會為人們(包括政客)提供質疑真相的藉口。
今年8月,川普(Donald Trump)聲稱,一張顯示美國副總統賀錦麗(Kamala Harris)競選集會人群規模的照片是AI生成的。但媒體根據活動的照片和影片稱,這一說法毫無根據。
如果不採取果斷行動,我們可能會陷入一個兩極分化的現實:任何事情都可能是真的,也有可能是假的,這取決於個人是否願意相信它。在這個反烏托邦的未來,真理是主觀的,而現實則是對一個人先前信念的強化。
——布魯金斯學會(Brookings Institution)外交政策、人工智慧和新興技術倡議研究員Valerie Wirtschafter