ai及前沿技术发展简介（长期主义第204期智能说）

2023年1月2日，《福布斯》AI 专栏作家、Radical Ventures合伙人Rob Toews发布2023年AI发展10大预测，Radical Ventures是加拿大早期技术企业风投，专注投资AI领域，投资项目包括AI文件查找工具Hebbia、视频搜索与分析云基础设施提供商Twelve Labs、AI搜索引擎平台You等。

2023年1月9日，《麻省理工科技评论》发布2023年十大突破性技术榜单，该榜单每年发布，旨在从众多大、中、小公司与科研机构的海量成果中，捕捉可能改变世界的新技术，指明科技浪潮涌动方向，榜单曾精准预测脑机接口、智能手表、癌症基因疗法、深度学习等诸多热门技术崛起。

本期“长期主义”，选择Rob Toews 2023年AI发展10大预测、《麻省理工科技评论》2023年十大突破性技术之AI图像制作，OneFlow社区、DeepTech深科技发布，六合商业研选精校，分享给大家，enjoy！

正文：

全文7,156字

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2023年AI十大展望：GPT-4领衔大模型变革

作者：Radical Ventures合伙人Rob Toews

时间：2023年1月2日

来源：OneFlow社区

字数：5,477

Radical Ventures合伙人Rob Toews发布2023年AI发展10大预测，Radical Ventures投资项目有AI文件查找工具Hebbia、视频搜索与分析云基础设施提供商Twelve Labs、AI搜索引擎平台You，整体看，大部分预测都离不开大模型这个关键词。

1、重磅事件：GPT-4将在2023年初发布。

GPT-4是OpenAI新一代生成语言模型，有着强大的功能。 GPT-4预计将在2023年初发布，相较GPT-3与3.5，GPT-4性能有着跳跃式提升。

尽管最近有关ChatGPT讨论很热，但相比GPT-4，这只是前奏。GPT-4会是什么样？与人们直觉不同，我们预测它不会比前身GPT-3大太多。

在2022年早些发表的一篇有影响力的研究论文（arxiv/pdf/2203.15556.pdf）中，DeepMind研究人员称现在大型语言模型实际上比本来应该有的大小还要大。为能在给定的有限计算预算中获得最佳模型性能，现在模型应该用更少参数在更大数据集上进行训练。也就是说，训练数据比模型大小重要。

当今大多数主要语言模型都是在约3,000亿个token的数据语料库上训练，比如说OpenAI的GPT-3（1,750亿个参数）、AI21 Labs的Jurassic（1,780亿个参数）、微软/英伟达的Megatron-Turing（5,700亿个参数）。

我们预测，GPT-4数据集要比上面提到的大一个数量级，也就是可能在10万亿个token的数据集上进行训练。同时它的参数将比Megatron-Turing要少。

据说，GPT-4有可能是多模态，除文本生成外，还可以生成图片、视频、其他数据类型的输入。

这意味着GPT-4能够像OpenAI的DALL-E一样根据输入的文本提示词（prompt）生成图像，或是可以输入视频然后通过文本形式回答问题。

多模态GPT-4发布，可能是重磅消息。但是它更可能与以前GPT模型一样是纯文本模型，它在语言任务上表现将重新定义SOTA（State Of The Arts，意指在某领域表现最好的模型）。具体说GPT-4会是什么样？那就是它在记忆（保留与参考前期对话信息的能力）与摘要（提取与精简大规模文本的能力）这两个语言领域的性能会有跨越式提升。

2、训练大型语言模型将逐渐开始耗尽数据。

数据是新时代石油，早就是陈词滥调，但这样说还不足以表明数据重要性：因为石油与数据都是有限的，都有消耗殆尽的一天。在AI领域，语言模型对数据需求量最大，数据耗尽的压力也更大。

正如前面提到，DeepMind的Chinchilla work等研究已表明，构建大型语言模型（LLM）最有效方式不是把它们做得更大，而是在更多数据上对其进行训练。但是世界上有多少语言数据？更准确说有多少语言数据达到可以用来训练语言模型的要求？

实际上，现在网络上大多数文本数据并没有达到要求，不能用来训练大型语言模型。 对这个问题，我们很难给出确切答案，但是根据研究小组（arxiv/pdf/2211.04325.pdf）给出的数据，全球高质量文本数据总存量在4.6万亿~17.2万亿token之间。这包括了世界上所有的书籍、科学论文、新闻文章、维基百科、公开代码、网络上经过筛选的达标数据，例如网页、博客与社交媒体。

最近另一项研究数据（lesswrong/posts/6Fpvch8RR29qLEWNH/chinchilla-s-wild-implications）显示，数据总数大约为3.2万亿token。

DeepMind的Chinchilla模型是在1.4万亿token上训练。也就是说，在这个数量级内，我们很有可能耗尽世界上所有有用的语言训练数据。这可能成为人工智能语言模型领域持续进步的一大障碍。

许多前沿AI研究人员与企业家私下里都对此忧心忡忡。 随着研究人员开始寻求解决数据短缺这一迫在眉睫的问题，预计2023年对这方面关注度会增加。

针对这一问题，合成数据是一种可能的解决方案，尽管该如何操作这一方法还未可知。

还有另一种可能方法，那就是系统性转录会议上讲话，毕竟口头交流代表着还有大量未捕获的文本数据。

作为世界领先的LLM研究机构，人们十分好奇OpenAI在其即将发布的GPT-4研究中会如何应对这一挑战，同时大家也期待可以获得一些启发。

3、一些消费者开始将完全自动驾驶作为日常出行模式。

在多年预热炒作却一再失信后，最近自动驾驶汽车领域出现少有人注意的新变化：真正的无人驾驶汽车时代已悄悄来临。

现在旧金山，用户可以下载Cruise应用程序（这个程序与Uber/Lyft APP差不多），通过Cruise APP，用户可以叫到真正没有司机辅助的无人驾驶汽车带用户在街道上穿行。目前，这些无人驾驶汽车仅在夜间服务，服务时间是晚上22点~早上530，但Cruise已准备好要在旧金山提供全天候服务，这个计划预计将在几周后实行。Cruise竞争对手Waymo紧跟其后，也开始在旧金山投放无人驾驶汽车。

2023年，人们将快速习惯robotaxi服务，作为方便、可行的交通服务方式，人们一开始会感到新颖、奇怪，然后会快速习惯robotaxi存在，直到司空见惯，街道上无人驾驶汽车的数量与使用它们的人数将会激增。简而言之，无人驾驶汽车将进入商业化与规模化阶段。

无人驾驶汽车推广将以城市为单位，逐个进行。在旧金山基础上，2023年可能会新增至少2个面向公众投放无人驾驶汽车的美国城市，比较理想的候选城市有凤凰城、奥斯汀、拉斯维加斯、迈阿密。

4、AI绘画工具Midjourney将筹集风险投资资金。

OpenAI的DALL-E，英国开源人工智能公司Stability AI的Stable Diffusion、AI绘画工具Midjourney是目前最著名、最有影响力的3个文生图的AI平台。

2019年，OpenAI从微软获得10亿美元投资，目前正在商讨筹集更多资金。几个月前，Stability AI获得了1亿美元的投资，而且已经开始寻求更多投资。

相比之下，Midjourney没有任何外部投资。不过，Midjourney用户与发展速度增长极快，目前为止，拥有近600万用户与相当可观收入。

但Midjourney网站显示公司仍是小型自筹资金组织，只有11名全职团队成员，大卫·霍尔茨David Holz是Midjourney创始人、首席执行官，曾是Leap Motion联合创始人兼首席技术官，Leap Motion曾是飞速发展的VR创业公司，曾在2010年代筹集近1亿美元风险投资，之后公司发展状况迅速恶化，最终被收购。据称这段失败的经历让霍尔茨拒绝接受外部资金。到目前为止，Midjourney已拒绝很多投资者。

然而，面对公司迅猛发展、激烈竞争、大量市场机会，我们推测霍尔茨将在2023年开始为Midjourney筹集投资。否则，Midjourney将快速在这场由其引发的生成式人工智能淘金热中落伍。

5、谷歌作为主流搜索引擎地位将面临挑战。

搜索引擎是现代互联网体验核心，是我们浏览与访问数字信息的主要方式。现在大型语言模型可进行复杂级别的读、写，这在几年前几乎是不可思议的，这会对我们搜索方式产生深远影响。

ChatGPT出现后，重新定义搜索的对话式搜索引起人们广泛注意。对话式搜索，让我们可与AI智能体进行动态对话以找到要查找内容，不用再像传统搜索引擎一样先输入要查询内容，然后返回一长串链接，比如现在谷歌搜索做法。对话式搜索具有广阔发展前景，但它还有亟待解决的大问题，那就是搜索结果不够准确，只有解决了这个问题，对话搜索才能发展起来。

目前对话式大型语言模型LLM（Large Language Model）准确性还不够，因为它们有时会给出与事实不符信息。最近OpenAI CEO Sam Altman称，现在重要事情上，我们还不能依赖ChatGPT。大多数用户也不会接受不能100%保证结果准确的搜索引擎，即使准确率可以达到95%~99%。

2023年，研究人员面临主要挑战之一就是，以一种可扩展、稳健方式来解决这个问题。 一批发展势头良好的初创公司，正在对谷歌搜索引擎发起挑战，它们希望通过LLM与对话界面重塑消费者搜索方式，比如You、Character.AI、Metaphor、Perfucity等公司。

但是，LLM不仅只是会改变消费者的互联网搜索方式，还会改变其他搜索类型。比如企业搜索（组织搜索与检索私有数据方式）同样也处于新黄金时代风口浪尖。由于大规模矢量化的出现，LLM首次实现真正语义搜索，能够根据基本概念与上下文，而不是简单的关键字来索引与访问信息，这将使企业搜索更加强大与高效。

像Hebbia、Glean这样初创公司，正在使用大型语言模型，引领改变企业搜索的潮流，下一代搜索引擎将不仅限于文本。

人工智能最新进展，为多模态搜索提供新的可能性，即跨数据模式查询与检索信息的能力。视频占据互联网数据总量80%左右，视频搜索代表最大发展机会。想象一下，如果我们可以轻松、准确搜索视频中某个片段、某个人、某个概念、某个动作，这将是怎样的局面？

Twelve Labs是家初创公司，构建了多模态AI平台，以实现精细化视频搜索与理解。自谷歌在互联网时代崛起以来，搜索领域就几乎没怎么发生过变化。2023年，有了大语言模型，该领域将发生巨变。

6、开发人形机器人将吸引大量注意力、人才、资金，2023年将有几个新的人形机器人项目启动。

人形机器人可能是好莱坞电影对AI进行夸张化的极端代表，比如电影 《机械姬》、《我，机器人》。人形机器人发展迅速，并逐渐成为现实。

为什么要打造人形机器人？原因很简单，我们现实世界大部分架构都是为人类打造，如果我们想利用机器人在工厂、购物中心、办公室、学校这样场所自动完成复杂活动，最有效方法就是让机器人拥有与人类一样外形。这样机器人就可应用到多场景中，无需适应周围环境。

2022年9月，特斯拉在AI日推出擎天柱Optimus机器人，这大大推动人形机器人领域发展。马斯克表示，擎天柱最终会比汽车业务更有价值。然而，擎天柱机器人要想完全成熟，任重而道远 。

但是，当特斯拉将所有资源都投入到优化擎天柱这项任务时，能够取得的进展无法估量。

同样，许多具有发展前景的初创公司也推动人形机器人领域发展，包括Agility robotics、Halodi robotics、Sanctuary AI、Collaborative robotics。

随着人形机器人产业竞争愈演愈烈，预计2023年会有更多公司加入这场角逐，包括初创企业与丰田、三星、通用汽车、松下等知名公司。这类似2016年自动驾驶汽车，当越来越多人开始意识到汽车行业拥有巨大市场机会时，次年将会有大量人才与资本涌入该领域。

7、MLOps新版本：LLMOps将登台亮相。

当某种新技术平台出现时，相应需求与机会也随之出现，比如用以支持新平台的工具与基础设施。风险投资家们通常把这些辅助工具视为镐头与铲子，以迎接即将到来的淘金热。

近年来，初创企业界最热门的当属广为人知的MLOps机器学习工具。初创公司开始一蜂窝研究MLOps，并以令人咋舌的估值筹集到大量资金。

Weights & Biases（获得2亿美元融资，平台估值10亿美元）、Tecton（获得1.6亿美元融资）、Snorkel（获得1.38亿美元融资，平台估值10亿美元）、OctoML（获得1.33亿美元融资，平台估值8.5亿美元）等。

如今，我们目睹新一代人工智能技术平台，大型语言模型LLMs（Large Language Models）的问世。与预训练语言学习模型pre-LLM相比，大型语言模型具有独特工作流程、技能组件与发展潜能，代表人工智能新范式。

通过API或者开源，人们可以很容易获得大量预训练模型，这完全改变人工智能产品。因此，注定会出现一套新的工具与基础设施。

我们预测LLMOps将成为新流行趋势，它代表新一代人工智能镐头与铲子。以新一代LLMOps产品为例，包括基础模型微调工具、无代码LLM部署、GPU访问与优化、提示词实验、提示词链、数据合成与数据增强。

8、基于或引用AlphaFold的研究项目数量将会激增。

2020年底，DeepMind首次推出AlphaFold平台，破解生命一大谜团：即蛋白质折叠问题。AlphaFold能够仅从蛋白质的一维氨基酸序中，准确预测出蛋白质三维形态。这是里程碑式成就，解决了困扰研究人员几十年的问题，AlphaFold代表人工智能历史上最重要的成就。

因为蛋白质是地球上所有生物进行重要活动的内在基础，对蛋白质结构与功能了解得越透彻，就越能为生物学与人类健康提供新的可能。不论是从开发救生疗法life-saving therapeutics，到改善农业，还是从对抗疾病到研究生命起源，蛋白质存在于生活中方方面面。

DeepMind 2021年7月开源AIphaFold，并推出数据库，包含35万种三维蛋白质结构；作为参考，推出AlphaFold前，人类已知的蛋白质结构大约有18万种。

几个月前，DeepMind公布另一个包含2亿种蛋白质结构的数据库，这几乎覆盖所有科学上已知蛋白质。

DeepMind最新版本发布短短几个月后，就有来自190多个国家50多万名研究人员使用AlphaFold平台，用它查看200万种不同蛋白质结构，但这只是开始。AlphaFold巨大突破所带来的影响，需要好几年才能逐渐展现出全貌。

到2023年，预计基于AlphaFold的研究数量将会激增。研究人员将利用这一庞大的新型基础生物学知识宝库，将其应用于新型疫苗、新型塑料研发等多个跨学科领域，进而改变世界。

9、DeepMind、Google Brain、OpenAI将致力为机器人构建基础模型。

2021年，斯坦福大学一个研究团队提出基础模型foundation model一词，它是指基于大量数据训练的大规模人工智能模型。该模型的构建，并不是为执行特定任务，而是为能有效执行各种不同活动的任务。

基础模型一直是人工智能最新发展的关键驱动力。如今，基础模型非常强大。但无论GPT-3这样文本生成模型，还是Stable Diffusion这样文本转图像模型，又或是Adept这样计算机操作computer actions模型，均只能运用于数字领域。

AI系统在真实世界应用随处可见，例如自动驾驶汽车、仓库机器人、无人机、人形机器人等，但到目前为止，它们大多还未受到基础模型新范式影响。

这种情况将在2023年发生变化，预计用于机器人的基础模型这一早期开创性工作，将由世界领先的人工智能研究机构DeepMind、Google Brain、OpenAI完成，尽管OpenAI 2021年退出机器人研究。

构建用于机器人的基础模型意味什么？换句话说，构建物理世界的基础模型意味什么？从高层次看，这样的模型可以用不同传感器模式（如相机、雷达、激光雷达）的大量数据进行训练，以产生对物理与现实世界物体的普遍理解能力。

比如这些不同物体是如何移动、它们之间如何相互作用、它们有多重、多脆弱、多柔软、多灵活，以及当用户触碰、投掷、扔它们时会发生什么。这种真实世界的基础模型可以针对特定的硬件平台与特定的下游任务进行微调。

10、美国将投资数十亿美元建设本国芯片制造设施。

人工智能与人类智能human intelligence一样，同时依赖于硬件与软件设施，先进半导体对推动现代人工智能而言至关重要。

到目前为止，影响最大、应用最为广泛的是英伟达GPU；像AMD、因特尔、一些研究人工智能芯片的新兴企业也试图跻身芯片市场。

几乎所有的人工智能芯片都由美国设计，并在中国台湾完成制造。并且全球最先进的芯片几乎都由台积电TSMC生产，包括英伟达的GPU。

由于中美地缘政治的紧张局势，为降低人工智能硬件瓶颈不确定性，降低对中国台湾依赖，2023年，美国政府将加大激励措施，并对在美建设先进芯片制造设施的工厂给予补贴。

而2022年夏天通过的《芯片与科学法The CHIPS and Science Act》，为此提供了立法动力与预算资源，这一进程已经开始。

两周前，台积电宣布将投资400亿美元在亚利桑那州建立2家新的芯片制造厂。美国总统拜登亲自访问亚利桑那州工厂选址，对其称赞不绝。更重要的是，新台积电工厂预计将于2026年开始运行，生产3纳米芯片，该芯片将成为当今世界最先进的半导体。

随着美国开始在国内寻找生产基地，以化解关键人工智能硬件所面临风险，预计2023年将看到更多这样承诺。

《麻省理工科技评论》2023年全球十大突破性技术之一：制作图像的AI/AI that makes images

作者：Radical Ventures合伙人Rob Toews

时间：2023年1月9日

来源：DeepTech深科技

字数：1,571

2023年1月9日，《麻省理工科技评论》发布2023年十大突破性技术榜单，该榜单每年发布，旨在从众多大、中、小公司与科研机构的海量成果中，捕捉可能改变世界的新技术，指明科技浪潮涌动方向，榜单曾精准预测脑机接口、智能手表、癌症基因疗法、深度学习等诸多热门技术崛起。

面对日益严峻的气候问题，如何在有限时间里将全球变暖水平控制在 1.5℃以内，是全人类共同目标，必然到来的电动汽车让我们离目标更进一步；电动车大规模普及，离不开电池技术发展，新电池回收利用技术可更高效地变废为宝，也更环保。

为人类谋求福祉，身体健康是关键要素。通过发展按需器官制作技术，未来将看到更完善的人造心脏、人造肝脏等可移植器官，攻克更多不治之症；近年大放异彩的CRISPR基因编辑工具，已被用来永久降低高胆固醇，降低罹患相关疾病概率；为维护女性权益，美国远程医疗开具堕胎药兴起；借助新古代DNA分析方法与工具，不仅能更了解人类祖先历史，还能解开许多藏在基因里的遗传密码。

在科技与工程领域，詹姆斯·韦伯太空望远镜投入使用，从宇宙形成到壮美星云，都能尽收眼底；AI已能通过人类给出的寥寥数语制作图像，由此带来的创意与商业机会正不断涌现；计算机芯片设计正走向开放，灵活、开源标准RISC-V有望成为改变一切的芯片设计。

最后，科技存在两面性。在军事冲突中，军用无人机大规模部署，屡屡让无辜平民受伤害。全世界和平爱好者与政策制定者，只有直面它的存在，才能认识到它的杀伤力，并采取限制措施，避免悲剧一次又一次上演。

《麻省理工科技评论》2023年十大突破性技术榜单

詹姆斯·韦伯太空望远镜：精密工程奇迹，将彻底改变对早期宇宙的看法；

用于高胆固醇的CRISPRCRISPR：新形式基因编辑工具可帮助治疗常见疾病；

制作图像的AI：依靠简单短语生成惊人图像AI模型，正在演变为强大创意与商业工具；

按需器官制作：工程化器官可终结器官移植等待名单；

远程医疗堕胎药：随着美国部分州禁止堕胎法律生效，帮助人们远程获取堕胎药；

改变一切的芯片设计：计算机芯片设计昂贵且难以获得许可，开放标准RISC-V兴起，一切都将发生变化；

古代DNA分析：新方法使商业测序仪可看清受损DNA，让深埋历史的惊人发现得见天日；

电池回收利用：回收电池中关键金属新方法，可能使电动汽车更实惠；

必然到来的电动汽车：电动汽车已诞生几十年，现在终成为主流；

大规模生产的军用无人机：土耳其制造TB2等飞行器，大幅扩大无人机在战争中作用。

2023年十大突破性技术榜单

制作图像的AI/AI that makes images

依靠简单的短语，就能生成惊人图像的人工智能模型，正在演变为强大的创意与商业工具。

OpenAI 在 2021 发布文本到图像模型DALL-E时，开启了奇怪又奇妙的混搭世界。用户只需输入简单描述，几乎任何内容都可以，程序就会在几秒内生成一张用户想要的图片。

2022 年 4 月发布的 DALL-E 2，可以生成更高质量的图片。谷歌还推出自己的图像制作 AI，名为 Imagen。

最大的游戏改变者是Stable Diffusion，这是开源的文本到图像模型，由英国初创公司 Stability AI 免费发布。Stable Diffusion不仅可以产生一些迄今为止最令人惊叹的图像，而且它被设计为可以在一台性能尚可的家用计算机上运行。

通过让所有人都可使用文本到图像模型，Stability AI 加速了创造力与创新爆炸。在短短几个月内，数百万使用者创建数千万张图片，但问题也很多，艺术家们陷入19年来最大的剧变之一。而且，就像语言模型一样，文本到图像模型的训练数据来自互联网，它可以放大隐藏在这些数据中的偏见与有毒内容。

商业软件正在集成这项技术，比如Photoshop。视觉效果艺术家与电子游戏工作室正在探索如何用它加快开发流程。

文本到图像技术，已发展到文本到视频。在过去几个月，谷歌、Meta 、其他公司演示了人工智能生成的视频片段，虽然只有几秒长，但这终将改变。有一天，或许只要把剧本输入电脑，就可以制作电影。

2022年，人工智能领域没有任何新闻比这件事更引人注目，无论是好新闻还是坏新闻。现在，对于这些工具将对创意产业与整个人工智能领域产生什么持久影响，我们拭目以待。

“长期主义”栏目每周六、与长假更新，分以下系列：

宏观说：全球各大国政要、商业领袖等

社会说：比尔·盖茨等

成长说：洛克菲勒、卡内基等

科学说：历年诺奖获得者、腾讯科学WE大会等

科技说：马斯克、贝索斯、拉里·佩奇/谢尔盖·布林、扎克伯格、黄仁勋、Vitalik Buterin、Brian Armstrng、Jack Dorsey、孙正义、华为、马化腾、张小龙、张一鸣、王兴等

投资说：巴菲特、芒格、Baillie Giffrd、霍华德·马克斯、彼得·蒂尔、马克·安德森、凯瑟琳·伍德等

管理说：任正非、稻盛和夫等

能源说：曾毓群等

汽车说：李想、何小鹏、王传福、魏建军、李书福等

智能说：DeepMind、OpenAI等

元宇宙说：Meta/Facebk、苹果、微软、英伟达、迪士尼、腾讯、字节跳动、EpicGames、Roblox、哔哩哔哩/B站等

星际说：中国国家航天局、NASA、历年国际宇航大会，SpaceX、Starlink、蓝色起源、维珍银河等

消费说：亚马逊、沃尔玛、阿里、京东、拼多多、美团、东方甄选等

每个系列聚焦各领域全球顶尖高手、产业领军人物，搜集整理他们的致股东信、公开演讲/交流、媒体采访等一手信息，一起学习经典，汲取思想养分，做时间的朋友，做长期主义者。

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