2024年64预测趋势：AIGC跨年解读与2023年100大事件回顾（上篇）

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谷歌将在2024年裁掉多达30,000名员工，这意味着你必须走在AI趋势的前沿，否则就会被甩在后面。考虑到最近的疯狂发展，我们都可能对一些出人意料、令人震惊的发明感到惊喜。这听起来就像是改变游戏规则的大事。我已经等不及要看到人工智能的未来了！

先来看看2024年的64个预测趋势，这更像是个愿望清单或者路线图（AI Roadmap For 2024），但其中很多事情非常可能发生，等到2025年，我们再来回顾，看看这些预测中有多少成为了现实。

AIGC 2024 展望：1季度

随着2024年的发展，人工智能领域预计将迎来一系列令人激动的进步和创新。OpenAI OpenAI发布 GPT-4.5 呼声日渐高涨，这一升级版本可能会包含更多的数据点和先进功能，提升模型的效率和响应速度。Google DeepMind 的 Gemini Ultra，一种采用超越GPT-4的CoT提示技术的突破性AI模型，这款模型能够在多种模式下进行推理，包括文本、图像、视频和音频。xAI公司的Grok预计会有显著改进，作为GPT-4的潜在竞争对手，Grok在推理和编码方面的表现备受期待。与此同时，OpenAI预计在加强隐私和安全性方面取得进展，并重新推出GPTs，这可能会导致其使用量爆发式增长。在欧盟地区，OpenAI可能会建立新的数据处理中心并遵守更严格的数据保护规定，以减少监管风险并提高用户信任。

在开源AI领域，预计小型开源模型将更受欢迎，反映了社区对安全性和创新的日益关注。同时，MMLU榜单上可能会出现得分达到75分的最佳开源微调模型，展示了开源社区在AI领域的创新和能力。这些发展预示着开源模型在AI研究和应用中的重要地位将进一步增强。最后，预计机器人领域将吸引巨额的风险投资，至少有两轮公开宣布的投资，显示出投资者对于机器人技术未来发展潜力的信心。这些投资可能会促进机器人技术的重大突破，使其在更广泛的应用领域产生影响。

AIGC 2024 展望：2季度

二季度开始，OpenAI 有可能推出了其最新的大型语言模型 GPT-4.5，这一动作极大地提高了公司的股价。与此同时，Meta 也不甘落后，发布了他们的 Llama3，虽然这个模型可能在某些方面仍稍逊于 GPT-4.5，但它的推出无疑表明了 Meta 在 AI 领域的坚定决心。在这个多元化的市场中，Mistral 也不甘示弱，推出了基于 Mistral Big 的新开源模型，其股票的年度回报率 (ARR) 创下了历史新高。这一成就不仅展示了 Mistral 的创新能力，也为整个开源社区提供了强有力的动力。

对大型语言模型（LLM）的理解正在加深，至少有五篇基础性原理论文的发表，这些论文为我们提供了对这些复杂系统更深入的洞见。LLM 的应用也在继续拓宽，尤其是在纯粹科学领域，如数学、物理学和生物学，这些领域都通过使用 LLM 推动了新的重大发明。Semantic Kernel 正在市场上迅速崛起，其市场份额的快速增长表明它正在逐步取代 Lang Chain 的地位，这标志着市场动态和消费者偏好的重大转变。

为了进一步提升这些模型的性能和多样性，业界正在集中力量收集更多的训练数据。这导致了更多大型开源项目的出现，这些项目不仅提升了数据的质量和多样性，也加速了 AI 技术的民主化。最后，随着 LLM 的功能和普及度不断增加，防止其被用于网络安全攻击成为了一个重要的研究和工作领域。在 AI 安全方面的工作正变得越来越重要，旨在确保这些强大的工具不被用于不良目的。

AIGC 2024 展望：3季度

三季度最值得期待的是，OpenAI 预计将发布其最新的大型语言模型 GPT-5，这一版本预期将比以往任何模型都更加令人印象深刻，进一步推动 AI 技术的边界。同时，预计将出现多种方法能够在生产环境中验证大型语言模型（LLM）的输出，这意味着 AI 生成的内容将更可靠、更实用。这些方法不仅提高了 LLM 的准确性和可信度，也大大扩展了它们在各行各业的应用范围。开源社区也不落后，其微调模型的能力预计将得到巨大提升，达到甚至超越 GPT-4 的质量。这一进步将使更多研究者和开发者能够使用高质量的 AI 模型，加速创新和应用的过程。

在视频 AI 领域，一个名为 Midjurney Time 的新技术预计将引领变革。这项技术利用更大规模的训练数据，预计将大幅提升视频内容的生成质量和速度，从而为视频制作和分析带来新的可能性。视觉模型的能力也预期将得到大幅提升，使其能够在现实世界的场景中得到更广泛的应用。这可能意味着更精准的图像识别、更高级的图形生成以及更智能的视觉辅助技术。

在编程领域，LLMs 生成的代码贡献比例预计将大幅提升，超过 50% 的真实世界代码可能由 AI 生成。这将彻底改变软件开发的面貌，使编程更加高效和易于接入。在法律层面上，预计将有裁定认为使用公共互联网文本训练 LLM 不违反版权，被视为合理使用。这一决定将为 AI 研究和开发提供更大的自由度，同时也为版权法在数字时代的适用提供了重要的参考。

NVIDIA 预计将转型成为一个重要的 LLM 云服务提供商，这一转型预期将使其股价再次高涨。这表明即使是传统的硬件公司也在积极适应 AI 时代的需求，寻找新的增长点。

AIGC 2024 展望：4季度

进入最后一季，谷歌预计将推出其最新版本的 Gemini，这将显著缩小它与 GPT 在功能和性能上的差距。Gemini 的进步不仅标志着谷歌在 AI 领域的坚持和创新，也预示着市场竞争的加剧。在这个竞争激烈的市场中，GPT 将面临三个主要的竞争对手：Grok、Bard 和 FB Chat。这些新兴的 AI 系统被视为新的“三巨头”，预计将在多个领域与 GPT 展开激烈竞争，推动整个行业的技术革新和商业模式的变革。然而，不是所有公司都能在这场竞赛中幸存。Stability AI 可能面临破产或被收购的命运，这反映了在 AI 行业，即使是曾经的先锋也可能迅速被大型企业超越。这种动态显示了 AI 领域的迅猛变化和不断升级的竞争标准。

开源模型的发展也是一个值得关注的领域。这些模型预计将在生产环境中被广泛使用，加剧了开源与闭源市场的竞争。尽管开源模型在2024年可能还不会超越闭源模型，但它们在2025年有可能实现这一突破，这将是开源社区的一个巨大成功。媒体公司预计将大量使用 AI 来生成多媒体资源，如图像、视频等。这种趋势不仅将改变内容制作的方式，也可能引发关于创意和版权的新讨论。

随着人工智能变得更加多模态，人们可能会停止使用“LLM”（大型语言模型）这一术语，转而使用更广泛的术语，如“GAI”（通用人工智能）。这一变化反映了人工智能技术的演进和应用领域的扩展。最后，也是一个重要的预期，一篇开创性的论文可能会揭示出 LLM 如何产生自主性。这篇论文预计将来自某个学术机构，它可能会为我们理解和开发更高级的 AI 系统提供新的理论基础和指导。

这些预期的发展将共同塑造未来的人工智能领域，从技术创新到市场竞争，再到学术研究，每一个进步都将为我们带来更深刻的洞见和更广阔的可能性。

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