ChatGPT 引起了人們的驚喜——以下是可能對未來產生重大影響的四項技術
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隨著科技與社會的不斷演進，人類體現出了令人驚訝的適應能力。曾經讓我們驚嘆的事物很快就成為我們日常生活的一部分。像 ChatGPT 這樣的大型語言模型（LLM），在僅僅幾個月前，還是最尖端的人工智慧技術的典範。但現在它們只是我們文字編輯器和搜尋引擎中的附加功能和外掛。我們很快將依賴它們的能力，並將其無縫地納入我們的日常生活中。
然而這種快速適應讓我們留下了一個困惑的問題：下一步是什麼？隨著我們的期望發生變化，我們不禁思考將能夠激發我們想像力的下一項創新。人們將嘗試使用人工智慧實現各種智慧和愚蠢的事情。許多想法將失敗，而其他一些將產生深遠的影響。我們的預測並不比你們的預測更準確，但我們可以以結構化的方式思考接下來要發生的事情。
為了使人工智慧產生持久的影響，它不僅需要在技術上可行，還需要在經濟上可行，並符合社會所要求的價值標準。當前有一些人工智慧技術正在等待時機的成熟，它們具有巨大的潛力。我們認為等待時機成熟的四項技術是下一代 GPT、人形機器人、AI 律師和以人工智慧驅動的科學研究。我們之所以選擇這四項技術，是因為它們在我們對人工智慧技術進展的調查中一直不斷被提及。
1. AI 法律幫助
新創公司 DoNotPay 宣稱已開發出一款基於 LLM 技術的法律聊天機器人，可以為被告提供建議。該公司最近表示將讓 AI 系統實時幫助兩名被告打官司。透過耳機存取，AI 可以聽取訴訟程式，並將法律論點耳語給被告，然後被告將其大聲重復給法官。然而在面臨未經許可從事法律實踐的批評和訴訟後，這家新創公司推遲了 AI 在法庭上的首次亮相。因此這項技術的潛力將不由技術或經濟約束來決定，而是由法律系統的權威來決定。律師是高薪專業人士，訴訟成本高昂，因此自動化的經濟潛力巨大。然而美國的法律系統當前似乎反對機器人代表人類出庭。
2. AI 科學支援
科學家們越來越多地利用人工智慧來獲取洞察力。機器學習，即一種人工智慧系統隨著時間的推移提高其能力的技術，被用於識別資料中的模式。這使得系統能夠提出新的科學假設——對自然現象的解釋。這些假設甚至可能超越人類的假設和偏見。例如，利物浦大學的研究人員使用一種名為神經網路的機器學習系統，對電池材料的化學組合進行了排名，引導他們的實驗，節省了時間。神經網路的復雜性意味著我們對它們是如何做出決策的理解還存在一些盲點，即所謂的黑盒問題。然而有一些技術可以揭示其答案背後的邏輯，這可能會帶來意想不到的發現。雖然當前人工智慧還不能獨立地提出假設，但它可以激發科學家從新的角度解決問題。
3. AutoGPT
我們很快將會看到更多基於最新 LLM 技術(GPT-4)的人工智慧聊天機器人新版本的推出。我們將看到可以處理不同型別資料（如影象和語音）的人工智慧聊天機器人。這些被稱為多模態系統。但讓我們稍微展望一下未來。Significant Gravitas 推出的先進人工智慧工具 Auto-GPT 已經在科技行業引起了轟動。Auto-GPT 給予一般目標，比如策劃一個生日派對，然後將其分解為子任務，自主完成，不需要人類的輸入。這使得它和 ChatGPT 有所區別。Auto-GPT 包含了基於預定規則和目標做出決策的人工智慧代理或系統。儘管在 Windows 使用時存在一些功能上的約束和問題，但在各種應用中 Auto-GPT 表現出巨大的潛力。
4. 人形機器人
自 2015 年 Darpa 機器人挑戰賽以來，具有與人類相似外觀和動作的人形機器人已經取得了顯著進展。在這項競賽中，各支隊伍構建了可以執行組織者設定的一系列複雜任務的機器人，包括下車、開門和在牆上鑽孔等任務。許多隊伍在實現目標時遇到了困難。然而新創公司 Figure AI 正在為倉庫工作開發人形機器人，並已經獲得了 7000 萬美元（5500 萬英鎊）的投資資金。其他公司，包括 1X、Apptronik 和特斯拉，也正在投資人形機器人，這表明這一領域正在成熟。人形機器人在需要導航、機動性和適應性的任務中具有優勢，部分原因是它們將在人類需求為中心的環境中工作。
從長遠來看
這四項技術的長期成功將不僅取決於計算能力。如果人形機器人的生產和維護成本超過其效益，它們可能無法得到推廣。AI 律師和聊天機器人助手可能擁有卓越的效率。然而如果它們的決策與社會的“道德指南”相衝突，或者法律不同意它們的使用，它們的應用可能會受到阻礙。在成本效益和社會價值觀之間取得平衡對於確保這些技術真正發展起來至關重要。
提供方：The Conversation
本文轉載自 The Conversation，根據創作共用許可協議重新釋出。閱讀原始文章。
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