在埃隆·馬斯克四月預測到 2025 年年底 AI 將超越人類智能之后，我(原文作者Gary Marcus)想要分享我對 2025 年人工智能發(fā)展趨勢的一些預測。這些預測并非基于空洞的猜測，而是基于我長期的研究和觀察，以及對行業(yè)現狀的深刻理解。
高置信度預測:
* 通用人工智能仍未到來：盡管馬斯克聲稱 2025 年將會看到超越人類智能的 AI，但我堅信這并非事實。人們可能會試圖通過模糊定義或將 AI 的價值量化來淡化這一差距，但這并不能改變 AI 目前還無法達到通用智能的事實。
* AI 系統(tǒng)仍未突破“任務”瓶頸：到 2025 年年底，沒有任何單一系統(tǒng)能夠在 Marcus-Brundage 設定的 2027 年人工智能標準測試中超過四項任務的出色完成。甚至可能沒有一個系統(tǒng)能夠可靠地解決任何一項任務。
* AI 模型盈利模式仍需探索：盡管芯片制造商因為 AI 模型提供硬件而獲利豐厚，但 AI 模型本身的盈利模式仍然有限或完全不存在。 就像淘金熱中的工具供應商一樣，他們從中受益，但真正的財富卻留給了擁有黃金的人。
* 美國監(jiān)管措施落后于實際應用：美國將繼續(xù)缺乏有效監(jiān)管措施來保護消費者免受生成式 AI 的潛在風險。與之相反，歐洲將會成為全球人工智能監(jiān)管的標桿。
* AI 安全研究所的影響力有限：盡管 AI 安全研究所能提供重要的指導意見，但缺乏法律授權無法阻止真正危險的 AI 模型出現。
可靠性問題將繼續(xù)困擾生成式 AI：虛假信息(實際上更應該稱為“編造”)、推理錯誤以及其他不可靠性問題將繼續(xù)是生成式 AI 的主要缺陷。
* AI 代理仍然處于初期階段：盡管 2025 年會對 AI 代理進行大量宣傳，但其可靠性遠未達到預期，除了在非常狹窄的應用場景中可能有所突破。
* 人形機器人仍將停留在概念階段：人形機器人將會成為熱議話題，但真正像“羅西機器人”那樣功能強大的產品還遙不可及。雖然運動控制可能會有所進步，但對環(huán)境感知和認知靈活性的掌握仍然很差。Rodney Brooks 一直在預測這一點。
* OpenAI 將繼續(xù)發(fā)布尚未成熟的產品： OpenAI 會繼續(xù)提前預覽產品，可能幾個月甚至幾年后才能真正推出穩(wěn)定版本并提供大眾可負擔的價格。Sora 在 2023 年二月公布，但直到 2023 年十二月才有限度地發(fā)布，并且使用受到限制。Sal Khan 在 2024 年五月份展示的 AI 教師演示模型至今尚未公開發(fā)布；o3 也只是提前預告，并預計會非常昂貴。
* 放射科醫(yī)生不會被 AI 完全取代： 與 Hinton 在 2016 年的預測相反，AI 不會很快取代大部分放射科醫(yī)生。
中等置信度預測:
* 技術壁壘難以建立：由于開源項目和模型共享的發(fā)展，各大公司都將更加傾向于采用類似且廣泛適用的模型，無論是在美國還是中國，歐洲也可能會追上相同的水平。
* o3 的大規(guī)模應用受限： 由于價格和穩(wěn)定性等問題，很少有公司和消費者會選擇大規(guī)模使用 o3。
* AI 生產部署仍面臨挑戰(zhàn)： 企業(yè)將會繼續(xù)探索 AI 的應用，但將它們轉化為真正能夠在實際場景中投入使用的生產級系統(tǒng)仍然是一個需要謹慎對待的過程。
* 大型 AI 公司估值可能下跌： 2025 年可能會出現對大型 AI 公司估值的調整，盡管市場可以比你的資金更長時間地保持非理性。
* Sora 在物理知識方面仍存在問題： 谷歌的 Veo 2 在物理知識方面看起來有所進步，但我還沒有嘗試使用它，并且懷疑其在狀態(tài)轉換和物體持久性方面的處理仍然會遇到困難；另一個名為 Genesis 的混合系統(tǒng)(尚未完全發(fā)布)似乎采用了不同的原理，并且具有潛在的吸引力。
* 神經符號 AI 將更加突出：
低置信度預測(但值得討論)：
* AI 可能成為網絡攻擊的重要工具： 我們可能會見證一場大型網絡攻擊，其中生成式 AI 扮演著重要角色，這可能通過多種方式進行，我會在不久的將來發(fā)表一篇關于此主題的文章。
* 缺乏突破性進展： 2025 年可能不會出現像 GPT-5 這樣具有重大意義的模型(這意味著一個被普遍認可的全面的、跨領域性能飛躍)，相反，我們會看到像 o1 一樣的模型在某些特定領域表現出色，但其他領域的進步則更加緩慢。
本文譯自 garymarcus，由 BALI 編輯發(fā)布。
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