文章发表于2025-05-07 09:20:01,归属【科技前沿】分类,已有37人阅读
人工智能领域的创新持续在各个行业塑造着人类的未来。人工智能已然是大数据、机器人技术和物联网等新兴技术的主要驱动力,而生成式人工智能更是进一步拓展了人工智能的可能性,提升了其普及度。
根据 2023 年 IBM 的一项调查,42% 的企业级公司已将人工智能融入其运营中,40% 的公司正在考虑为其组织引入人工智能。此外,38% 的组织已将生成式人工智能应用于其工作流程中,42% 的组织则在考虑这么做。
由于变化如此之快且数量众多,以下是人工智能的发展变化对各个行业以及整个社会可能意味着的影响。
人工智能的演进
自 1951 年以来,人工智能已经取得了长足的进步。当年,克里斯托弗・斯特雷奇编写了第一个成功的人工智能计算机程序,他的跳棋程序在曼彻斯特大学的费兰蒂马克一号计算机上完整地下完了一盘棋。得益于机器学习和深度学习的发展,1997 年,IBM 的 “深蓝” 击败了国际象棋特级大师加里・卡斯帕罗夫;2011 年,该公司的 “IBM 沃森” 在《危险边缘》节目中获胜。
从那以后,生成式人工智能引领了人工智能发展的最新阶段。2018 年,OpenAI 发布了其首个 GPT 模型。这最终促成了 OpenAI 开发出 GPT-4o 模型和 ChatGPT,引发了人工智能生成器的大量涌现,这些生成器能够处理查询请求,生成相关的文本、音频、图像以及其他类型的内容。
其他公司也纷纷推出了自己的竞争模型,包括谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude 以及 DeepSeek 的 R1 和 V3 模型。DeepSeek 的这些模型在 2025 年初成为新闻焦点,因为它们以较低的运营成本达到了与竞争模型相近的水平。
人工智能还被用于帮助对疫苗的 RNA 进行测序以及模拟人类语言,这些技术依赖于基于模型和算法的机器学习,并且越来越注重感知、推理和泛化能力。
人工智能将如何影响未来?
1. 提升商业自动化水平
大约 55% 的组织已经在不同程度上采用了人工智能,这表明在不久的将来,许多企业的自动化程度将会提高。随着聊天机器人和数字助理的兴起,公司可以依靠人工智能来处理与客户的简单对话,并回答员工的基本问题。
人工智能能够分析海量数据,并将分析结果转化为方便查看的可视化格式,这也可以加快决策过程。公司领导无需自己花费时间去解析数据,而是可以利用即时获得的洞察来做出明智的决策。
英伟达的学习体验设计师迈克・门德尔松表示:“如果(开发人员)了解这项技术的能力,并且非常了解相关领域,他们就会开始建立联系,并说,‘也许这是一个人工智能可以解决的问题,也许那也是一个人工智能可以解决的问题。’这种情况比‘我有一个特定的问题想要解决’更为常见。”
2. 对就业的冲击
商业自动化自然引发了人们对失业的担忧。事实上,员工们认为他们近三分之一的工作任务可以由人工智能来完成。尽管人工智能在工作场所取得了进展,但它对不同行业和职业的影响并不均衡。例如,像秘书这样的体力性工作面临着被自动化取代的风险,而对机器学习专家和信息安全分析师等其他工作的需求却在增加。
处于技能要求较高或更具创造性岗位的员工,其工作更有可能因人工智能而得到增强,而不是被取代。无论是迫使员工学习新工具,还是接管他们的工作角色,人工智能都将推动个人和公司层面的技能提升工作。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的计算机科学教授、该校协调科学实验室主任克拉拉・纳赫施泰特表示:“人工智能要在许多(领域)取得成功,先决条件之一是我们要在教育方面进行大量投资,以便让人们为新工作接受再培训。”
3. 数据隐私问题
公司需要大量数据来训练驱动生成式人工智能工具的模型,而这一过程受到了严格的审视。由于人们对公司收集消费者个人数据的担忧,美国联邦贸易委员会(FTC)已展开调查,以确定 OpenAI 在可能违反了欧洲数据保护法之后,是否通过其数据收集方式对消费者产生了负面影响。
作为回应,拜登 - 哈里斯政府制定了《人工智能权利法案》,将数据隐私列为其核心原则之一。尽管这项立法没有太多的法律效力,但它反映出人们越来越强烈地要求将数据隐私放在首位,并促使人工智能公司在收集训练数据的方式上更加透明和谨慎。
4. 加强监管
根据 2024 年生成式人工智能相关诉讼的进展情况,人工智能可能会改变人们对某些法律问题的看法。例如,鉴于作家、音乐家以及《纽约时报》等公司对 OpenAI 提起的版权诉讼,知识产权问题已成为焦点。这些诉讼影响着美国法律体系对私有财产和公共财产的解释,一旦败诉,OpenAI 及其竞争对手可能会遭遇重大挫折。
与生成式人工智能相关的伦理问题给美国政府带来了更大的压力,促使其采取更强硬的立场。拜登 - 哈里斯政府在其最新的行政命令中保持了较为中立的立场,围绕数据隐私、公民自由、负责任的人工智能以及人工智能的其他方面制定了大致的指导方针。然而,根据政治气候的变化,政府可能会倾向于实施更严格的监管措施。
5. 气候变化问题
从更宏观的层面来看,人工智能有望对可持续发展、气候变化和环境问题产生重大影响。乐观主义者认为,人工智能可以提高供应链的效率,通过进行预测性维护和其他程序来减少碳排放。
与此同时,人工智能也可能被视为气候变化的一个关键诱因。创建和维护人工智能模型所需的能源和资源可能会使碳排放量增加多达 80%,这将对科技领域内的任何可持续发展努力造成沉重打击。即使将人工智能应用于注重气候保护的技术中,构建和训练模型的成本也可能会使社会的环境状况比以前更糟。
6. 加速创新速度
Anthropic 公司首席执行官达里奥・阿莫代伊在一篇关于人工智能未来潜力的文章中提出假设,强大的人工智能技术可以将生物科学领域的研究速度提高多达 10 倍,从而带来一种他称之为 “压缩的 21 世纪” 的现象,即在 5 到 10 年内可能会实现原本需要 50 到 100 年才能完成的创新。这一理论基于这样一种观点,即真正具有革命性的发现可能每年只会出现一次,而核心限制因素是缺乏有才华的研究人员。阿莫代伊认为,通过增加用于提出假设并进行验证的认知能力,我们或许能够缩短重要发现之间的时间间隔,比如上世纪 80 年代发现 CRISPR 基因编辑技术与将其应用于基因编辑之间延迟了 25 年。
人工智能将对哪些行业产生影响?
几乎没有哪个主要行业没有受到现代人工智能的影响。以下是一些因人工智能而正在经历最大变革的行业。
1. 制造业中的人工智能
多年来,制造业一直在受益于人工智能。上世纪六七十年代就出现了配备人工智能的机械臂和其他制造机器人,该行业很好地适应了人工智能的力量。这些工业机器人通常与人类一起工作,执行诸如装配和堆叠等有限范围的任务,而预测分析传感器则确保设备平稳运行。
2. 医疗保健领域的人工智能
这可能看起来不太可能,但人工智能在医疗保健领域已经在改变人类与医疗服务提供者的互动方式。由于其强大的大数据分析能力,人工智能有助于更快、更准确地识别疾病,加速并简化药物研发过程,甚至可以通过虚拟护理助手对患者进行监测。
3. 金融领域的人工智能
银行、保险公司和金融机构利用人工智能进行一系列应用,如检测欺诈、进行审计以及评估客户的贷款资格。交易员也利用机器学习能够同时评估数百万个数据点的能力,以便快速评估风险并做出明智的投资决策。
4. 教育领域的人工智能
教育领域的人工智能将改变各个年龄段人群的学习方式。人工智能利用机器学习、自然语言处理和面部识别技术,有助于将教科书数字化、检测抄袭行为,并评估学生的情绪,以确定哪些学生在学习上遇到困难或感到无聊。无论是现在还是将来,人工智能都能根据学生的个体需求定制学习体验。
5. 媒体领域的人工智能
新闻业也在利用人工智能,并且将继续从中受益。一个例子是美联社使用自动化洞察公司的技术,该技术每年能生成数千篇收益报告类的新闻故事。但是,随着像 ChatGPT 这样的生成式人工智能写作工具进入市场,围绕它们在新闻业中的使用存在着诸多疑问。
6. 客户服务领域的人工智能
大多数人都讨厌接到自动语音电话,但客户服务领域的人工智能可以为该行业提供基于数据的工具,为客户和服务提供商带来有价值的见解。为客户服务行业提供支持的人工智能工具包括聊天机器人和虚拟助手。
7. 交通运输领域的人工智能
交通运输是一个肯定会因人工智能而发生巨大变化的行业。自动驾驶汽车和人工智能旅行规划器只是人工智能影响我们从 A 点到 B 点出行方式的两个方面。尽管自动驾驶汽车还远非完美,但总有一天它们会载着我们四处出行。
人工智能的风险与危害
尽管人工智能以积极的方式重塑了众多行业,但它仍然存在缺陷,令人担忧。以下是人工智能可能带来的一些潜在风险。
1. 失业问题
在 2023 年至 2028 年间,44% 的劳动者的技能将受到影响。并非所有劳动者受到的影响都相同 —— 女性在工作中接触到人工智能的可能性比男性更高。再加上男女之间在人工智能技能方面存在巨大差距,女性似乎更容易失去工作。如果公司没有采取措施提升员工的技能,人工智能的普及可能会导致失业率上升,并且使边缘化群体进入科技领域的机会减少。
2. 人类偏见
人工智能因常常反映出训练算法模型的人的偏见,而使其声誉受损。例如,众所周知,面部识别技术往往更有利于肤色较浅的人,而对肤色较深的有色人种存在歧视。如果研究人员在早期没有仔细消除这些偏见,人工智能工具可能会在用户心中强化这些偏见,并使社会不平等现象持续存在。
3. 深度伪造与虚假信息
深度伪造技术的传播有可能模糊虚构与现实之间的界限,导致普通大众对什么是真实的、什么是虚假的产生怀疑。如果人们无法识别深度伪造的内容,虚假信息的影响可能会对个人乃至整个国家都造成危害。深度伪造技术已被用于传播政治宣传内容、实施金融诈骗以及使学生陷入不利境地等诸多方面。
4. 数据隐私
使用公开数据来训练人工智能模型增加了数据安全漏洞的风险,这可能会导致消费者的个人信息被泄露。公司将自己的数据也添加进去,进一步加剧了这些风险。2024 年思科公司的一项调查发现,48% 的企业已将公司的非公开信息输入到生成式人工智能工具中,69% 的企业担心这些工具可能会损害他们的知识产权和合法权益。一次数据泄露事件就可能导致数百万消费者的信息被泄露,从而使相关组织更容易受到攻击。
5. 自动化武器
在自动化武器中使用人工智能对各国及其普通民众构成了重大威胁。虽然自动化武器系统本身就具有致命性,但它们无法区分士兵和平民。如果人工智能落入坏人之手,可能会导致其被不负责任地使用,并部署武器,使更多人面临风险。
6. 超级智能
一些可怕的设想描绘了所谓的技术奇点,即超级智能机器接管一切,并通过奴役或消灭人类来永久性地改变人类的生存状态。即使人工智能系统永远不会达到这种程度,它们也可能变得过于复杂,以至于有时很难确定人工智能是如何做出决策的。这可能会导致在出现错误或意外行为时,对于如何修复算法缺乏透明度。
Onetrack.AI 的创始人马克・琼乔希表示:“我认为我们目前在这些领域使用的方法不会导致机器做出决定要杀死我们的情况。不过我觉得,也许在五到十年后,我将不得不重新评估这一说法,因为那时我们可能会有不同的处理方法。”