显著降低的成本和障碍
人工智能模型使用成本的大幅下降是引人注目的变革之一。查询与GPT-3.5性能相当的AI模型的成本已大幅降低。这种降低不仅仅是技术上的成就，更是通往更广泛应用的门户。资源有限地区的创新者和企业家现在可以利用曾经只有世界大型公司才能使用的强大工具，将其应用于解决医疗、农业、教育和公共服务等领域的本地挑战。人工智能技术的这种民主化使个人和组织能够创新并开发满足其特定需求和环境的解决方案，从而促进经济增长和社会进步。
人工智能模型使用成本的降低具有深远的影响。它使发展中国家的小型企业和初创企业能够与规模更大、更成熟的公司竞争，从而促进创新和创业。它还使研究人员和学者能够进行前沿研究，而无需承担以前与人工智能实验相关的过高成本。此外，它还有助于在服务欠缺的社区中部署人工智能驱动的解决方案，满足关键需求并提高弱势群体的生活质量。例如，在非洲，农民可以通过低成本的AI驱动的农业咨询服务，获得关于作物种植、病虫害防治的建议，从而提高产量和收入。在亚洲，医疗机构可以利用AI图像识别技术，更快速、更准确地诊断疾病，改善患者的治疗效果。这些应用充分体现了AI技术 democratizing 的力量。
弥合性能差距
开放权重模型和专有封闭权重模型之间的性能差异已显着缩小。到2024年，开放权重模型可与商业模型相媲美，从而促进整个生态系统的竞争和创新。同时，顶级前沿模型之间的性能差距也在缩小。较小的模型正在实现曾经被认为只有大规模系统才能实现的结果。例如，微软的Phi-3-mini提供的性能可与大142倍的模型相媲美，从而使功能强大的AI触手可及资源有限的环境。性能的这种融合 democratizing 了对高级AI功能的访问，使更广泛的用户能够利用AI进行各种应用，而与其计算资源无关。
开放权重模型日益增长的功能对于寻求AI系统透明度和控制权的研究人员和开发人员尤其重要。开放权重模型允许进行更严格的审查和定制，从而促进AI社区的创新和协作。此外，更小、更高效的模型的可用性使得可以在边缘设备上部署AI，从而促进实时处理并减少对云基础架构的依赖。这对于诸如自动驾驶汽车，机器人技术和IoT设备之类的应用程序具有重要意义。例如，在自动驾驶汽车中，AI模型需要在本地快速处理传感器数据，做出实时的决策。而小型、高效的AI模型可以在汽车的嵌入式系统中运行，无需将数据传输到云端，从而提高响应速度和安全性。
持续的挑战：推理和数据限制
尽管取得了显著进展，但挑战依然存在。AI系统仍然难以进行高阶推理，例如算术和战略规划，这些能力在可靠性至关重要的领域至关重要。持续的研究和负责任的应用对于克服这些局限性至关重要。开发更强大、更可靠的AI系统需要解决推理和问题解决中的这些基本挑战。
另一个新出现的问题是，用于训练AI模型的公开访问数据的可用性迅速减少。随着网站越来越多地限制数据抓取，模型性能和泛化能力可能会受到影响，尤其是在标记数据集已经有限的环境中。这种趋势可能需要开发针对数据受限环境量身定制的新的学习方法。高质量数据的可用性对于训练有效的AI模型至关重要，而对数据访问的日益严格的限制对AI的持续进步构成了重大挑战。例如，在自然语言处理领域，如果用于训练AI模型的文本数据受到限制，那么模型可能无法很好地理解和生成特定领域的文本，或者无法很好地处理不同语言和文化背景的文本。
- 推理限制： AI在高阶推理、算术和战略规划方面的困难需要进一步研究和负责任的应用，尤其是在可靠性至关重要的领域。
- 数据稀缺： 由于网站限制，公开可用的训练数据减少可能会阻碍模型性能和泛化能力，因此需要针对数据受限环境开发新的学习方法。
对生产力和劳动力的实际影响
最令人兴奋的发展之一是AI对人类生产力的切实影响。后续研究已经证实并扩展了最初的发现，尤其是在现实世界的工作场所环境中。这些研究提供了令人信服的证据，证明了AI在提高生产力和改善工作质量方面的变革潜力。
一项这样的研究跟踪了超过5,000名使用生成式AI助理的客户支持代理。该工具将生产力提高了15％，其中在经验较少的工人和熟练的贸易工人中观察到最显着的改善，他们也提高了工作质量。此外，AI辅助帮助员工在工作中学习，提高了国际代理商的英语流利程度，甚至改善了工作环境。当AI参与时，客户更加礼貌，并且不太可能升级问题。这项研究表明了AI在赋能工人、提高他们的技能和创造更积极的工作环境方面的潜力。例如，AI可以为客户支持代理提供实时翻译、问题解决方案建议，从而帮助他们更高效地处理客户咨询。
为了补充这些发现，微软关于AI和生产力的内部研究计划汇编了来自十几个工作场所研究的结果，其中包括生成式AI集成的最大已知随机对照试验。诸如Microsoft Copilot之类的工具已经使工人能够跨角色和行业更有效地完成任务。该研究强调，当工具被战略性地采用和集成时，AI的影响最大，并且随着组织重新调整工作流程以充分利用这些新功能，这种潜力只会增长。这项研究强调了在工作场所部署AI工具时进行战略规划和周全整合的重要性。例如，在软件开发领域，AI可以帮助程序员自动生成代码、测试代码，从而提高开发效率和代码质量。
- 生产力提升： AI助手将客户支持代理的生产力提高了15％，特别是有利于经验不足和熟练的贸易工人，同时还提高了工作质量和员工技能。
- 战略集成： 微软的研究强调了战略性AI工具采用和工作流程重新校准的重要性，以最大程度地提高各种角色和行业的生产力收益。
扩大计算机科学教育的普及
随着AI越来越融入日常生活，计算机科学教育比以往任何时候都更加重要。令人鼓舞的是，三分之二的国家现在提供或计划提供K-12 CS教育，这一数字自2019年以来翻了一番。非洲和拉丁美洲国家在扩大访问方面取得了一些最显着的进展。但是，这一进展的好处尚未普及。由于基本的基础设施差距，包括学校缺乏电力，非洲的许多学生仍然无法获得计算机科学教育。弥合这一数字鸿沟对于为下一代做好准备不仅要使用AI，还要塑造AI至关重要。计算机科学教育的扩展对于确保个人具备参与AI驱动的经济并为负责任和合乎道德的AI系统的开发做出贡献所需的技能和知识至关重要。
世界许多地区缺乏计算机科学教育，这加剧了不平等，并限制了个人参与数字经济的机会。解决这一数字鸿沟需要共同努力投资于基础设施，提供教师培训并开发具有文化相关性的课程。通过扩大计算机科学教育的普及，我们可以使个人成为AI领域的创造者和创新者，而不仅仅是AI技术的被动消费者。例如，在非洲，可以通过移动互联网提供在线的计算机科学课程，让更多的学生有机会学习编程和AI技术。
- 全球扩张： 三分之二的国家现在提供或计划提供K-12计算机科学教育，自2019年以来翻了一番，非洲和拉丁美洲取得了显着进展。
- 数字鸿沟： 由于基础设施差距，许多非洲学生仍然无法获得计算机科学教育，这强调了弥合数字鸿沟以准备下一代塑造AI的需求。
AI时代的共同责任
AI的进步为提高生产力、应对现实世界的挑战和刺激经济增长提供了一个难得的机会。但是，要实现这一潜力，就需要持续投资于强大的基础设施、高质量的教育以及AI技术的负责任部署。至关重要的是，我们要在AI系统的开发和部署中优先考虑伦理考量、公平性和透明度。
为了充分利用AI的变革潜力，我们必须优先支持工人获得新的技能和工具，以便在工作中有效地应用AI。投资于AI技能提升的国家和企业将促进创新，并为更多人打开大门，以建立有意义的职业，从而为更强大的经济做出贡献。目标很明确：将技术突破转化为大规模的实际影响。通过投资于教育和培训，我们可以确保个人拥有在AI驱动的经济中蓬勃发展所需的技能，并为开发造福整个社会的创新解决方案做出贡献。例如，政府可以提供AI技能培训项目，帮助失业人员或需要转型的工人掌握AI技术，从而更好地适应新的工作岗位。
AI的负责任开发和部署需要政府、企业、研究人员和民间社会组织共同努力。通过共同努力，我们可以确保AI用于解决紧迫的全球挑战，促进经济增长，并提高所有人的生活质量。至关重要的是，我们要在AI系统的开发和部署中优先考虑伦理考量、公平性和透明度，以确保它们以造福整个社会的方式使用。例如，需要制定相关的法律法规，规范AI技术的使用，防止AI被用于歧视、侵犯隐私等不道德的目的。