“在接下来的五年中，会思考的计算机程序将阅读法律文件并提供医疗建议。

在接下来的十年中，它们将从事流水线工作，甚至可能成为同伴。

在此之后的几十年中，它们将做几乎所有事情，包括做出新的科学发现，从而扩展我们的‘一切’概念。”

2021年，OpenAI公司CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altma)发表了文章《万物摩尔定律》，文中以预言式的口吻描绘了人类与人工智能共处的未来世界。

仅仅两年之后，OpenAI公司推出ChatGPT，带动的关注和讨论席卷全球。这似乎意味着现实正快速逼近阿尔特曼所预测的未来。

为什么说人工智能新时代来临？人工智能的发展将如何塑造或影响人类的未来？

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黄金新十年，由AI创造

上世纪50年代，图灵发表了“图灵测试”，“人工智能”一词被提出，引发科学界的关注。

新世纪以后，随着“深度学习”技术的流行，AI正式踏上了蓬勃发展的快车道。

过去十年，一个个标志性事件，记录下了AI迅速成长的每一步。而今年的ChatGPT更是代表了AI技术质的飞跃。

2014年，“尤金·古斯特曼”成为首个通过图灵测试的聊天机器人，标志着机器开始拥有足以混淆人类辨别能力的智能。

2016年，谷歌的AlphaGo在围棋这一人类智力最后的“阵地”上，击败了世界冠军李世石，标志着人机智能”不仅包括“智能”，也包括对人类本身智能提升和超越的技术。

基于此进步，过去十年，从解锁手机的人脸识别，到出行导航的最佳路线，城市的智慧管治，甚至是浩瀚宇宙的探测探索，都可以见到AI的身影。

而2023年，ChatGPT横空出世，在体验了它似模似样地捉刀作业、起草邮件、书写代码后，人们的共识前所未有地快速成型——AI新时代来临！

此次ChatGPT受到的关注远超AlphaGo，原因何在？主要因为ChatGPT背后的 “大模型”代表了人工智能跨越式的质变。

何为“大模型”？简单地说，就是通用的模型。应用场景广泛，既可以写邮件、写文案，还可以写代码、写诗，甚至写论文。而不是一件事只能对应一个模型。

与之对比的，是此前的小模型。例如AlphaGo，只会下围棋，如果要让它做其他事，例如打德州扑克，就需要技术人员重写代码、重新训练。

腾讯研究院发布的《2022十大数字科技前沿应用趋势》中分析了这两种模型背后的巨大差异：

小模型不仅需要大量的手工调参，还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率，且成本较高。大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。

大模型新技术的应用“带来弱人工智能向通用智能的阶跃”。同时，AI民用的时代，拉开了厚重又宽大的帷幕，新世界徐徐降临。

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人工智能正在以成指数级的速度高速“进化”。有报道称，据OpenAI统计，从2012年到2020年，人工智能模型训练消耗的算力增长了30万倍，平均每3.4个月翻一番，超过了摩尔定律的每18个月翻番的增速。

在此背景下，无论是技术层面还是商业应用层面，人工智能都有了方向性的改变。同时，在人工智能的加持下，多个领域的演进速度已经大大加快。

例如，“ChatGPT们”正在改变新药研发。

在之前，AI可以帮助研发者更好地理解自然界已有的蛋白的结构。方法是，给AI一个基因测序，它能够比较准确地预测它可能会长成什么样子。也就是说，是针对我们已知的基因序列蛋白进行预测。

而到了以ChatGPT为代表的生成式AI时代，就能够在一个近乎无穷广阔的蛋白质序列和结构空间里，去创造之前并不存在的蛋白。

例如，对AI提出一个需求：请生成一个能够和某一种肥胖症的靶点相互结合的蛋白质。AI就可以输出一堆生物大分子。

未来，随着大模型+通用人工智能的进一步成熟，智能驾驶、医疗、工业制造、智能物流、智能家居、智能创作、信用评估等多个领域都会崛起。

美国未来学家雷·库兹维尔曾指出，奇点临近暗含一个重要思想：

人类创造技术的节奏正在加速，技术的力量也正以指数级的速度在增长。指数级的增长是具有迷惑性的，它始于极微小的增长，随后又以不可思议的速度爆炸式地增长——如果一个人没有仔细留意它的发展趋势，这种增长将是完全出乎意料的。

这种“始于极微小而后爆炸式的增长”在近几十年的技术发展史中不断被验证。

如今的AI技术或许已经到了技术史上一个新的节点。怎样全面深刻理解AI?目前AI应用在哪些领域？AI浪潮带来哪些趋势机会？企业、个人如何提前布局准备？更多精彩解读，欢迎收看2月23日《唐宁会客厅》。