2025年人工智能领域部分研究趋势

作者:集群智慧期刊云 发布时间:2025-11-20

  一、福布斯预测的2025年人工智能趋势

  增强型工作:人工智能将在工作领域带来更多改变,可能是对工作流程的优化、工作效率的提升等方面。

  实时自动决策:在各种场景下实现快速自动决策,这有助于提升应对各类事务的及时性,例如在交通、金融等领域快速处理突发情况或者日常事务等。

  “负责任”的人工智能:强调人工智能的发展需要遵循一定的伦理道德和责任规范,确保其对人类和的积极影响。

  文生视频与新一代语音助手:文本生成视频技术将不断发展,同时新一代语音助手会有更多功能和更好的交互体验,如更加智能地理解用户需求并准确回应等。

  人工智能立法和监管更加完善:随着人工智能技术的发展,相应的立法和监管措施会更加全面,以规范人工智能技术的合理开发与应用,防范潜在风险等。

  人工智能体或将流行:人工智能体可能会成为一种流行趋势,不过没有更多具体内容难以确切推断其形式和应用场景等。

  “后真相”世界:这一概念与信息传播和人工智能相关,可能是指在人工智能影响下信息传播和真相认定等方面的新现象,但具体需要更多研究解读。

  量子人工智能:量子技术与人工智能的结合会是一个发展方向,有望带来计算能力等方面的突破。

  “可持续”的人工智能:人工智能的发展需要考虑可持续性,包括能源消耗、对环境的影响等方面的可持续发展考量。

  二、RadicalVentures预测的2025年人工智能趋势(部分)

  Meta将开始对Llama模型收费:这表明人工智能模型的商业运作模式在不断发展,从免费到收费是模型商业化进程中的一个重要变化趋势。

  三、2024年世界科技与发展论坛提出的人工智能前沿技术趋势(部分)

  小数据和优质数据:在人工智能发展中,小数据和优质数据的价值日益凸显,小数据注重精度和相关性,建设多样性数据集有助于解决通用人工智能瓶颈等问题。

  人机对齐:要确保AI输出结果与人类价值观相符,设计奖励机制时需兼顾任务效率、效益、效果以及行为的人类伦理标准。

  AI使用边界和伦理监督模型:由于AI系统合规性、安全性和伦理问题突出,建立监督模型框架以规范AI系统开发和使用过程很有必要。

  可解释性模型:提高可解释性有助于减少公共资源消耗、增强用户信任并促进在关键领域应用。

  规模定律(大规模预训练模型方面):海量参数和训练数据的大规模预训练模型能提高人机交互和推理能力,规模定律在多领域有效。

  全模态大模型:可处理多种类型数据输入并根据任务需求生成多种类型输出,这有助于在更多复杂任务场景中应用人工智能技术。

  人工智能驱动的科学研究:利用大模型等提高科学研究各阶段效率和准确性,如假说提出、试验设计、数据分析等阶段。

  具身小脑模型(具身智能方面):为在规划与控制快通道反应任务上提供合理模型控制算法,满足现实世界精细操作和实时控制需求。

  实体人工智能系统:将具身智能赋能于世界实体对象,人形机器人是其终极表现形态,可在复杂环境自主决策和行动。

  世界模拟器(生成式人工智能方面):提供沉浸式高仿真体验,可应用于教育、娱乐等领域创造更多超级数字场景。

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