一：从AI大模型迈向通用人工智能

2023年，ChatGPT开发者OpenAI被置于前所未有的聚光灯下，也使GPT-4后续版本的开发被推向了风口浪尖。

一旦通用人工智能得以实现，就可被用于解决各种复杂的科学难题，譬如寻找外星人与地外宜居星系、人工核聚变控制、纳米或超导材料筛选、抗癌药研发等。这些问题通常需要花费人类研究员数十年的时间来寻找新的解决方案，部分前沿领域的研究量已超出人力极限。而通用人工智能在自己的虚拟世界中拥有几乎无限的时间和精力，这使得其在部分容易虚拟化的任务中，有可能成为人类研究员的替代。但届时，人类如何监督这些从智能水平上超过人类的人工智能，确保其不会危害人类，又是一个值得思考的问题。

二：合成数据打破人工智能训练数据瓶颈

数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。

合成数据是在模仿真实数据的基础上，由机器学习模型利用数学和统计科学原理合成的数据。关于什么是合成数据，有一个较为浅显易懂的比喻：这就像是在给AI编写专门的教材。例如，尽管英文课本的对话中出现的可能是“小明”“小红”这样的虚构人名，但并不影响学生们由此掌握英语，因此从某种意义上，对于学生而言，教材就可以看作一种经过编纂、筛选和处理的“合成数据”。

除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外，对数据安全的考量也是重要原因。近年来，各国纷纷出台更严格的数据安全保护法律，使得客观上利用人类产生的数据训练人工智能变得更为繁琐。这些数据中不仅可能隐含个人信息，其中的许多数据还受版权保护。在互联网隐私与版权保护尚未形成统一标准与完善架构的当下，使用互联网数据进行训练，极易导致大量法律纠纷。而若考虑对这些数据进行脱敏，又面临筛查识别准确率方面的挑战。两难之下，合成数据就成为最惠而不费的一种选择。

三：量子计算机可能率先应用于人工智能

作为电子计算机发展到今天的最前沿应用，人工智能始终存在算力不足的隐忧。ChatGPT问世数月后，OpenAI总裁奥尔特曼曾公开表示，其并未鼓励更多用户注册OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暂停ChatGPT Plus付费订阅新用户的注册，以确保现有用户拥有高质量体验。显然，作为全球性能最强的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶颈。在此背景下，讨论量子计算机在人工智能领域的应用就成为一种颇具潜力的未来解决方案。

四：AI代理和无代码软件开发带来“冲击波”

在AI应用方面，2024年值得关注的是AI代理和无代码软件开发带来的“冲击波”。

一是AI代理对劳动力结构的冲击。

截至目前，全球至少已有近两亿人使用人工智能大模型。但人们已不再满足于坐在电脑前跟AI“聊天”，而是开始开发能够自动根据任务需要向人工智能发出提示的工具。当自动提示工具与大模型两相结合，AI代理便由此诞生。

二是无代码软件开发给数字经济创新带来的影响。

尽管生成式人工智能可能淘汰掉一批传统数字岗位，但在关上一扇门的同时也打开了一扇窗，这就是“无代码软件开发”。目前，以AI大模型为基础的编程辅助工具已经发展到一个新的阶段，能够根据用户十分模糊的指令来生成软件或网页代码。例如，2023年的GPT-4演示中，演示人员仅仅是在A4纸上手写了一个十分潦草的结构示意图，GPT-4就根据其自动生成了能够实际访问的网页。这无疑大大降低了开发IT服务的门槛。只要一个人有足够有创意的、能够满足许多人需求的数字服务“点子”，就可以成为互联网创新的风口，“人人皆可创新”的时代已然到来。

展望2024年，无论是人工智能技术自身的迭代发展，还是其对数据价值的重塑，抑或是向各行业、各领域的应用渗透，人工智能的影响可谓无处不在，既为科研、创新和经济赋能，又带来新的挑战与风险。

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