2025年技术愿景：AI自主宣言

信任是人工智能无限可能性的极限吗？ AI：自主宣言 作为代表人们自主行动的推动者——赋予他们执行新任务并比以往更出色完成其他任务的能力。考虑AI进入新领域和不熟悉领域时带来的可能性与机遇。为了真正理解和利用这一潜力，企业将创建自己独特的人工智能认知数字大脑，这将彻底重塑技术在其企业及与员工间所扮演的角色。这将从根本上颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式；充当品牌大使；并通过为机器人身体提供动力而存在于物理世界中。而当AI遍布整个组织时，它使人类与AI能够发挥彼此的最佳优势。 欢迎阅读我们的2025年技术展望。这是我们第25份年度技术趋势报告，正值技术与人性的关键转折点。随着越来越多的领导者拥抱运用技术、数据与人工智能进行持续创新的需求，他们比以往任何时候都更需要深入理解人工智能。为何如此？因为人工智能技术的扩散速度前所未有，且这一速度仍在不断加速——为整个企业创新创造新的机遇，包括实现效率的新方式、运营企业核心的新方法、新的商业模式以及与客户互动的新模式。 我们相信能做到。我们视这个技术新时代为一个系统地注入对AI信任的机会，以便企业和个人能够实现其非凡的再创造潜力。携手同行，我们可以为人工智能自主化并助我们共同成就更辉煌的未来做好现在准备。 信任是人工智能无限可能性的极限吗？ Julie Sweet 董事长兼首席执行官 Karthik Narain 集团首席技术官兼首席技术官 我们视人工智能为新数字，因为像数字一样，它既是一项技术，也是一种新的工作方式。我们相信它将被应用于企业的每个领域，并对所有参与者和相关事物产生网络效应。其影响已经是现实的，随着企业继续扩展人工智能——并将生成式人工智能作为重塑的催化剂——它将解决新问题，创造新发明，改变我们的工作与生活方式，并转型各行业与政府。 领导者意识到构建这一未来所面临的挑战，这些挑战包括对其核心技术的高前期投资、数据中心性和质量，以及人才和新技能。而其中最大的挑战是信任。 我们的研究报告发现，77%的高管认为，只有在信任的基础上才能释放人工智能的真正优势。领导者必须通过确保准确性、可预测性、一致性和可追溯性，在AI的负责任使用之外，建立起对数字系统和人工智能模型的信任，以及与客户和员工的信任。人们相信人工智能能够按预期和公正地执行——这超越了任何技术层面——是我们必须正确处理的必要组成部分。 埃森哲的研究显示，只有36%的高管表示其组织已扩展了生成式人工智能解决方案，而仅13%的人报告实现了企业层面的显著影响。我们正积极为他们提供更快速、更安全的解决方案，因为我们认为2025年是扩展人工智能的年份。 今年的技术展望探讨了AI从自动化转变为 目录 引言AI：自主宣言 03 当大语言模型得到他们的身体 04 新的学习循环 02 你的未来面孔 01 二元大爆炸 在每一个界面都看似相同时实现差异化。 当人工智能呈指数级扩张时，系统会被颠覆。 信任是人工智能无限可能性的极限吗？ 人们和人工智能如何定义学习、领导和创造的正向循环 如何让基础模型重塑机器人技术 引言 4 AI：自主宣言 关于通用人工智能（AGI）。2,3同样地，这场竞赛也吸引了商界领袖、政府和世界各地的关注。 信任是人工智能无限可能性的极限吗？ 但它是个红鲱鱼——是大多数商业领袖无法承受的干扰。总有一天通用人工智能（AGI）会具有重大影响，但如今它仍遥不可及，且面临着深刻的技术和伦理挑战。相比之下，至关重要的是领袖们要认识到眼前更为紧迫的问题：人工智能的泛化，它将在AGI发挥作用之前，为企业系统、劳动力和运营带来全新的自主性和能力。 我们正步入新的篇章在技术领域——一个由……塑造的领域。AI的一般化。如今，proliferation of accessible and无处不在的AI将驱动新的整个过程中的自主级别the business, evolving the ability用科技、数据和AI. 它将带来近乎无限的创新的可能性并增长，但也挑战企业对系统的信心并且他们对信任的看法。 AI的泛化 要理解这种AI的普遍性，只需环顾四周，就能看到AI是如何日益融入我们的生活。自卡帕罗夫的棋局以来，已近30年，如今每个人口袋里的模型都能让深蓝看起来像个普通玩家。图灵测试，曾被视为机器智能的最高基准，如今每天都在人们与大型语言模型（LLM）支持的客服机器人和销售人员进行的对话中被打破。当今的AI模型已经摆脱了过去那种深入但具体且线性的方法，并在它们的学习方式、任务处理方式以及最终所能做到的事情上展现出前所未有的自主性。它们正将这种自主性带到工作中，75%的知识工作者报告称在使用生成式AI；融入到我们与技术互动的方式中，作为代码协程员，并通过扩展语音助手功能；以及融入到几乎所有其他领域，从机器人到汽车再到医疗保健。4,5,6,7,8,9,10性能卓越的先进人工智能 人工智能竞赛的浪潮是不可否认的。 我们以前见过这种情况。1997年，加里·卡斯帕罗夫在一场六局象棋比赛中输给了IBM的深蓝。1经过数十年测试机器能力以人类棋手的游戏为基准，这是计算机首次击败一位国际象棋大师。这场胜利引发了关于人工智能及其未来的狂热兴奋和疑问。如今，一场新的竞赛已经开始。如今许多致力于构建尖端人工智能模型的公司都将目光投向 行业，它可能看起来像是行业内公司之间常见的框架和通信协议，或是编码塑造行业宏大挑战的引擎——这些模型将有助于增进我们对物理、遗传、运动等事物的理解。并且国家and政府，它汇集了独特的知识、语言、文化 随着广泛传播将世界带到我们生活的每一个维度，世界将是什么样子？随着领导层开始结合他们的AI泛化努力，这似乎是不可避免的，他们将很快增强和赋能个人，推动和帮助运营企业，彻底重塑行业，甚至提升国家。 社会将把世界提升到能力、绩效和进步的新水平。它将推动向一个由人工智能认知在所有层面进行增强的世界演化的进程，并产生一场前所未有的自主浪潮，这将重塑我们所知的技术和商业。 正在我们生活的每一个维度上扩散，即时可用，并且——实际上——始终都在那里。 这才是真正需要关注的颠覆性因素。因为目前，即使高管们都在急于实施这一代人工智能，也很少有人能超越那些零散的部分，真正理解他们实际上正在构建的范围：人工智能“认知数字大脑这将彻底重塑技术在企业以及人们生活中的作用。 、法律和安全要素，以帮助行业、企业和公民参与其中。关键在于，这些认知数字大脑不会在孤岛上运行。当它们在各个层面开始互动时，将会创造出智能的浪潮，提升所有参与方的能力。 首先可能会认为，这仅仅是利用AI进行自动化向数字系统实现自主的过渡。这并不错，但它只是故事的一部分——AI正以数十种方式为自主性赋能。它使人们能够获得原本不具备的技能，使其能够以比以往更主动、更少摩擦的方式行动。它赋予机器人新的环境感知和推理能力，使它们能够承担更广泛、更复杂的任务，最重要的是，能够以前所未有的方式与人类共处。当然，具有能动性和多智能体的AI 以Insilico Medicine公司为例，这是一家制药公司，它利用生成式人工智能将药物从发现阶段推进到一期临床试验，耗时不到30个月，大约是通常所需时间的一半。11他们使用了一个基于组学和临床数据进行微调的模型来识别潜在的药物治疗靶点。为了开发可能的药物成分，他们使用了一个由500个预测和预训练模型组成的生成化学引擎。对于Insilico而言，人工智能是他们一切工作的核心——围绕它塑造着整个商业和行业。 领导者必须完全理解的是，AI最突出的特征是其学习能力。当AI变得通用化，并且企业将其扩散到业务各层面、个人将其融入生活时，它有可能远超所提供的全新功能和能力。企业并非仅仅在赋能员工、创建新的客户服务渠道或自动化部分运营。它们正在运用一项拥有广泛通用知识且本质由其学习能力定义的技术，并...教学itabout parts of the business. And when people use it, they’refurther教导它关于它们的喜好、偏好和需求。 这就是为什么它被称为“自主宣言”。但我们可能用不同的名称来称呼它们，但就其范围而言，进化是相同的：自主AI系统正在发生传播。 在各级认知数字大脑 是什么造就了一个认知数字大脑？ 很难看到这一趋势；在每个层面它都呈现出略微不同的表现。但整体而言，AI的下一阶段将为其所接触的一切注入增强的能力和更大的自主性。对于个人：在认知数字化大脑中，它将作为副驾驶或助手运行，能够理解他们的工作，学习他们的偏好，并通过互动了解他们，旨在帮助他们成为更好的自己。对于businesses：，这可能更像是一个中枢神经系统——企业架构的一种演变，使其能够捕捉企业的集体知识、其独特的差异化因素、其文化和个性，并成为其部分的关键协调者（甚至自主运营者）。对于 认知数字大脑将成为企业决策与持续学习的中央神经系统。它用于驱动企业的未来雄心，如意图式架构，由四个互联层级组成，这些层级共同组织、处理和作用于信息。 若有意为之，企业可将所有分布式人工智能的努力构建成一个认知数字大脑。他们可以将工作流程、制度知识、价值链、社交互动以及其他关于企业和世界的至关重要数据硬编码到一个系统中，该系统能够理解——并且日益采取更高层次的行动。 知识：像知识图谱和向量数据库这样的技术能够收集、组织和企业内外部数据进行结构化处理。 模型：大规模生成式人工智能模型以及经典的机器学习和深度学习模型执行批判性思维和推理功能，将数据转化为可操作的成果。 代理：旨在成为问题解决者，以最小的人类输入处理任务，并在随时间学习和发展，AI代理将计划、反思和适应性纳入其中。 一个人如何运用这种权力？企业如何将其部署在整个员工队伍中？ 架构：一个全面的骨干架构是将AI实验转化为企业级解决方案的关键。它能够将智能扩展到整个组织，并融入现有的工作流程中，同时实现可重复性，使解决方案可以一次性创建并重复使用。 迄今为止，技术系统一直是基于规则的。虽然这些系统智能化程度较低，但它们高度可预测，因此更值得信赖。结果，它们在企业中的采用和扩散十分广泛。因此，当我们展望一个将由兼具并创建更高自主性的技术系统定义的世界时，我们正面对一个未来，其中信任是最重要的差异化因素和组织内人工智能扩散的决定性因素。毕竟，我们只能让系统拥有我们信任的自主性。 AI的关键在于企业领导者如何选择利用其带来的自主性新维度。但在这个新世界中取得成功并做出正确选择绝非易事。自主性本质上与信任的概念紧密相连，而对于企业而言，信任将成为明天增长的最大支撑。 系统开始承接整个工作流程或客户交互，无需持续的人为干预，同时保持战略监控。利用这种自主性将突破企业认为的可能极限。埃森哲的研究发现，凭借重新构思和增强复杂任务的能力，生成式AI预计将在领先AI采用的公司中推动20%的生产力提升。12 Because itis受影响。首先——企业需要认识到，随着其技术系统中自主性的日益增长，他们需要重新思考应信任这些系统多少，以及可能需要实施哪些约束措施。Sakana AI是一家人工智能研究公司，在测试其名为“AI科学家”的新系统时，完美地展现了这一点。14该系统使用大型语言模型（LLM）自主进行科学研究，在一次运行中，被分配了一个在实验设定的时限内无法解决的问题，因此调整了自己的代码以给自己更多时间。SakanaAI将此行为视为具有创造性，但也表明了一个能够绕过既定约束的AI模型对AI安全具有重大影响。 唯一的限制是信任 我们今天所拥有的，是无限增长和创新——以及颠覆——的火花。正如越来越高的自主性减少了组织内部和彼此间的摩擦，让我们更快地完成更多工作一样，早期行动者将能够获得可以持续数十年的优势。不采取行动或等待太久，将使新旧竞争对手有理由像我们在数字时代所看到的那样颠覆行业规范。再想想这一点：在Netscape Navigator向世界普及互联网后的头两年里，当今全球互联网市值的不到1%是由初创公司创立的。13如