明白被AI”硬控”的未来，是什么样

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人工智能(AI)已成为当下推动经济增长与社会进步的重要力量。国际数据IDC预测称，到2030年，AI将为全球经济贡献199万亿美元，推动2030年全球GDP增长35%。
当前，AI已经进入速发展期。
阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭日前在2024云栖大会上表示，近一年来，AI发展速度超过任何历史时期，但目前仍处于变革的早期阶段，“这一切才刚刚开始”。
小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏说：“未来年，随着端到端大模型在自动驾驶上的应用，每个人在任何城市都能像老司机一样开车。”
AI将为全社会带来颠覆性变革已成为共识。现阶段AI发展有哪些特点随着应用加速落地，未来社会将迎来哪些变化
生成式AI将改变物理世界
一句话、一段音频即可生成PPT，一句歌词、一段旋律即可创作一首新歌……近两年，随着CGPT、等AI产品引爆全球，生成式AI引发广泛关注和讨论。
吴泳铭指出，过去很长时间，AI的焦点主要集中在模拟人类的感知能力，但生成式AI带来了质的飞跃，首次展现出思考、推理和创造的力量。
“生成式AI比较大的想象力不是在手机上做一两个新的超级脚本，而是通过数字世界改变物理世界。”吴泳铭说。在他看来，生成式AI提高了整个世界的生产力水平，这种价值创造是移动互联连接价值的十倍、几十倍。
根据德勤今年发布的一则研究报告，使用生成式AI的员工每周可节省近一天的工作时间(63小时)，从而有更多时间拓展新技能。有41%认为他们更好地现了工作和生活的平衡。
时下高速发展的生成式AI以大模型为核心。大模型技术速迭代，技术可用性大幅提升，已经具备了文本、语音、视觉的多模态能力，并开始完成复杂指令。
吴泳铭称，去年大模型仅能帮助程序员写简单代码，如今已经可以直接理解需求，完成复杂编程任务。在数学能力上，大模型从去年的中学生水平跃升至国际奥赛奖牌水平，并在物理、化学、生物等多方面接近博士生水平。此外，模型的推理成本指数级下降，远超摩尔定律。
大模型技术使AI展现出更加惊人的创造力，但吴泳铭认为，要现真正的，下一代模型还需具备更大规模、更复杂、更多层次的逻辑推理能力。全球先进模型的投入门槛将达到数十亿、数百亿美元的级别。
近年来，国产大模型涌现的数量越来越多。华金证券研报显示，10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成上百种应用模式，赋能千行百业。
清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军指出，业内对AI有一个L1―L5的分级，分别对应聊天者、推理者、智能体、创新者和组织者。目前AI还处于L2级(推理者)的发展早期，但仍在加速发展中，未来18个月可能出现L4级(创新者)的突破。
“现在业界对AI未来的整体预测，都过于保守了。”朱军说。
深度塑造未来世界
AI为千行百业带来新的变化，当新的AI技术遇上智能汽车，会碰撞出怎样的火花
吴泳铭表示，随着AI技术嵌入，汽车产业正在发生新的革命。此前的自动驾驶技术依靠人写算法规则，但法穷尽所有的驾驶场景。如今汽车行业采用端到端的大模型技术，训练后的AI模型能够直接学习海量的人类驾驶视觉数据，让汽车具备超越大部分司机的驾驶能力。
在此次云栖大会，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏带来了“全球首款AI汽车”P7+。这款车搭载了业内领先的端到端大模型技术，此番首次对外亮相引起关注。
何小鹏指出，端到端技术的引入将极大提升自动驾驶的性能上限，并同时保障其安全性的下限。“未来年，随着端到端大模型在自动驾驶上的应用，每个人在任何城市都能像老司机一样开车。”
英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙认为，随着端到端大模型上车，AI将以限度的规则重新定义汽车。他在谈及特斯拉FSD时表示，有很多复杂的驾驶场景，车企的技术积累“是非常好的”，在国内智驾场景下与特斯拉FSD不分伯仲。
在谈到生成式AI时，吴新宙提到，其潜力不仅限于简单的文本和图像生成。未来，生成式AI与自动驾驶技术深度融合，将提供更加智能化的用户体验。例如，通过分析司机的情绪和状态，生成式AI可以调整车辆的环境和音响系统，甚至提供个性化的行车建议。这种能力将大幅提升驾驶的安全性和舒适性，进而影响消费者的选择。
AI以其强大的变革力和影响力，正深度塑造未来世界。谈及AI对未来的影响，吴泳铭指出，机器人将是下一个迎来巨变的行业。未来，所有能移动的物体都会变成智能机器人，每个家庭可能会有两个机器人帮助人们提高效率。
何小鹏预测，AI技术的融入将颠覆汽车产业的格局，汽车的生产模式和销售方式都将发生变化。下阶段汽车行业的赛点在于年产并销售100万台全AI汽车，未来留在市场上的车企会很少。
数据显示，2024年全球AI投资规模将达到650亿美元，较2023年上涨约16%。AI的未来发展图景令人期待，但一些问题也不容忽视。如何确保AI系统的安全性和可控性、如何防止AI被滥用于制造虚假信息或进行络攻击，以及如何解决AI发展过程中的伦理问题等，这些都是亟待解决的问题。

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