未来一年人工智能：更先进的智能体和数据的新方法 - 彭博社

雅恩·勒昆，Meta Platforms Inc.的首席人工智能科学家。

摄影师：本杰明·吉雷特/彭博社预计今年会有很多关于人工智能代理的讨论。但首先……

三件事需要知道：

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代理即将到来

在2024年，科技公司推出了更强大的人工智能服务，可以 与用户对话 并且 处理 更棘手的问题。但他们也 面临着收益递减 的挑战，来自于他们构建更先进人工智能系统的高昂努力。今年，行业希望证明仍然有增长空间。预计人工智能开发者将全力以赴投入所谓的代理，这些代理承诺使每个人更高效，同时也尝试 新的策略 以持续改善今天最知名的人工智能产品背后的技术。对代理的热情在我上个月与专家们的对话中频繁出现，地点是在NeurIPS会议上，这是一个长期以来的 年度聚会，吸引了成千上万的人工智能研究人员和高管。这个想法是，代理将能够执行复杂的任务，比如编写代码或安排旅行，而几乎不需要（或不需要）用户的帮助。Anthropic，一家领先的人工智能初创公司， 在十月宣布了软件，可以解释用户在计算机上看到的内容，并为他们在线完成任务。微软和Salesforce也 推出了 人工智能代理产品。而OpenAI，这家备受关注的人工智能公司， 计划很快推出自己的代理软件，彭博新闻此前报道。但这仍然是早期阶段。“代理是未来几年内会出现的东西，而不需要重大的范式变化，”雅恩·勒昆在会议上告诉我。换句话说，他认为这款软件不会要求人们在构建人工智能的方式上进行任何重大转变。公司一直在尝试寻找所谓的“大杀器应用”，以适应驱动人工智能的大型语言模型（LLMs），AI初创公司Hugging Face的首席伦理科学家玛格丽特·米切尔表示。如果勒昆是对的，代理可能成为一种突破性产品，扩大人工智能的采用，而不一定需要新的技术突破。（米切尔还认为一些LLMs将简单地被重新品牌为“代理”。）

玛格丽特·米切尔摄影师：乔娜·卡辛格/彭博社一些与会者表示，他们正在密切关注人工智能发展的步伐。到2024年底，寻找新的、未开发的高质量人造训练数据源变得越来越困难，这些数据可以用于构建更复杂的人工智能系统。

“对于文本数据，互联网上的数据几乎已经被使用完了，”人工智能计算初创公司Lambda Labs的首席科学官李川说。李表示，数据问题将是进入2025年的一个关键挑战。

米切尔预计将看到更多的精选数据选择，以及对机器学习领域中“质量”数据定义的更多研究，以及如何利用这些数据来创建更好的人工智能的研究。数据问题因日益增长的诉讼数量而变得复杂，这些诉讼涉及抓取在线内容并将其用于训练人工智能系统的做法。米切尔认为，2025年将会有更多关于所谓的“机器遗忘”的工作，这是一种允许人工智能基本上忘记其训练过的某些数据的技术。

尽管面临挑战，我在NeurIPS上与几位人士交谈时，他们对人工智能的未来表示乐观。人工智能先驱、斯坦福大学人本中心人工智能研究所的共同主任以及人工智能初创公司世界实验室的联合创始人李飞飞告诉我，她认为这一年将会因为发展速度而令人兴奋。但李强调，人工智能领域的从业者在与公众沟通时应保持谨慎。

“专注于科学，”她说，“而不是科幻。” — 瑞秋·梅茨

值得关注

凯斯·布坎南，Globalt Investments的高级投资组合经理，表示市场可能需要几年时间来消化人工智能支出。他与蒂姆·斯特诺维奇和凯蒂·格里菲尔德在“彭博科技”节目中讨论。彭博社### 深度学习

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