来源：华尔街日报
2030年人工智能将会走向何方？
它是否能像人们所宣传的那样，推动经济发展、创造突破性医疗疗法、简化日常生活并增加我们的知识？或者这些预测过于乐观：它会逐渐消失，还是会让世界变得更糟？人们又是否担心人工智能会取代数百万个工作岗位、取代人际关系并以虚假媒体的冲击来挑战社会？
《华尔街日报》邀请了来自学术界、商界、咨询公司和智库的一批专家，对 2030 年人工智能的发展做出预测。以下是一些预测。
渐进而深刻的变革
人工智能正在快速发展。一些专家认为，我们可能最早在 2033 年实现通用人工智能，即在几乎所有任务上都能胜过人类的机器。其影响深远，可能会重塑行业、经济和工作本质。
但技术进步与组织和社会的大规模适应之间存在着重大脱节。正如科学家和未来学家罗伊·阿马拉（Roy Amara）的著名评论：“我们倾向于高估一项技术的短期影响，而低估其长期影响。”
2030 年很可能将我们置于人工智能的短期和长期影响之间。
因此，尽管人工智能技术进步飞快，但我们不应期望在未来几年内立即看到席卷全球的影响。人工智能融入我们的日常生活、工作场所和机构将是渐进的，因为这些事物的变化速度比技术变化慢得多。
当我们驾驭这种双速现实时，我们必须为未来做好准备，人工智能的长期影响将超出我们目前对其能力的想象 – 即使其短期影响可能达不到最雄心勃勃的预测。
— 宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理学教授伊桑·莫利克
人工智能像人类一样聪明吗？不太可能。
研究人员和企业家经常说，我们将在 2020 年内，甚至几年内实现通用人工智能，即机器基本上可以完成人类能够完成的任何认知工作。
我对此表示严重怀疑。
首先，当前被称为大型语言模型的系统普遍存在产生幻觉和犯愚蠢错误的倾向；更糟糕的是，目前还没有解决这些问题的原则性解决方案。只能寄希望于此。希望更多的数据和更强大的处理芯片能神奇地解决所有问题。
但我们正在耗尽 LLM 改进所需的新鲜、有价值的数据。它们已经吞噬了几乎整个互联网。现在它们开始被自己的幻觉烟雾所窒息。从 2020 年到 2022 年 8 月，LLM 的力量迅速增强，但现在已经放缓。我们需要真正的创新，而这需要时间。
从技术角度来看，2030 年可能与 2023 年一样，但图形会更好。但这一切背后存在着人工智能投资泡沫可能很快破裂的风险，这将导致许多人争相退出；可能需要数年时间才能重新振作起来。
预计 2030 年将出现通用人工智能是不现实的。
加里·马库斯 (Gary Marcus) 是一家机器学习公司的创始人兼首席执行官，该公司被出售给 Uber，他也是《驯服硅谷》一书的作者
转型而非失业
以下是 2020 年代后半期发生的事情：人工智能的进步推动了历史上最深刻的商业转型。到 2030 年，人工智能系统达到了前所未有的能力水平，重塑了行业和就业。尽管人们对大规模失业的担忧仍然存在，但现实却有所不同——转型，而不是失业，定义了这个时代。
原因在于商业发展的本质。即使是突破性技术（事实上，特别是突破性技术）也需要时间和精力才能转化为生产力的提高。必须发明新的技能、流程和商业模式。幸运的是，有足够多的企业迎接了挑战，因此，2020 年代后期生产力激增。
然而，转型并不平衡。财富 500 强中有一半以上消失了，取而代之的是一波新的巨头，其中包括数量空前的万亿美元企业。职业也发生了类似的变化——一些职业走上了电梯操作员的老路，而新的职业出现了。受影响的职业和任务与之前的转型截然不同。这一次，创意工作者、专业人士、作家、经理和程序员是受影响最大的人群。
成功的公司都有一个共同点。他们不会简单地相信人工智能的炒作。相反，他们有条不紊地采用基于任务的方法。这承认任务（而不是工作、产品或技能）是组织的基本单位。人工智能彻底改变了某些任务，如编码和客户服务，而其他任务则相对未受影响。
截至 2030 年，人类在处理缺乏历史数据或结构化规则的情况时仍然具有优势。我们的随机应变能力胜过机器。
— 斯坦福数字经济实验室主任、Workhelix 联合创始人Erik Brynjolfsson
人工智能无处不在，就像互联网一样
2030 年的人工智能与现在的人工智能最大的区别在于其融入企业的程度。21 世纪初期，另一项快速发展的通用技术——互联网——才刚刚被广泛采用。将其融入现有结构的组织获得了一些好处，但那些从头开始围绕互联网接入进行构建的组织很快就成为了世界上最有价值的公司。
人工智能也可能会发生类似的事情。到 2030 年，我们将看到许多组织（有些是新组织，有些是彻底转型的组织）将人工智能嵌入其结构中。每位员工都将定期无缝访问它：与之交流想法、管理和自动化任务以及获取有关公司服务或产品的反馈。即使到 2030 年，这样的组织仍将是少数，但它们的生产力提高将凸显这种方法的价值。
只有当人工智能不再被视为一项新技术，而是像互联网一样成为日常工作和生活中理所当然的一部分时，其真正潜力才会得到发挥。2030 年将是这一转变的中点。
—麦肯锡人工智能 QuantumBlack 全球负责人 Alex Singla
人工智能个人助理来处理我们的生活
到 2030 年，我们每个人都会拥有一个个人大型行动模型 (PLAM)。这些先进的人工智能代理旨在复制和模仿我们独特的决策过程。
今天，像 ChatGPT 这样的系统会尽力利用有限的数据来模拟个人的说话和写作方式；未来，PLAM 将使用从我们佩戴的设备（耳塞、连续血糖监测仪）和我们使用的设备（嵌入传感器的智能马桶、数字钱包）收集的数据来了解我们可能的行为并代表我们采取行动。
我们的 PLAM 将通过反复使用进行训练，学习并适应我们个人独特的行为、动作、情绪表达和偏好，它们将无形地自主处理复杂任务，例如与 CLAM（企业大型行动模型）协商价格。情况可能如下：作为一名商务旅行者，您即将从纽约市飞往慕尼黑，但没有直飞航班。您的 PLAM 会让航空公司知道它想要达成交易，并允许他们争夺您的业务。
在为您量身定制行程（首选座位配置、转机时间、积分累积能力）后，您的 PLAM 将完成实际购买机票所涉及的所有繁琐步骤：登录航空公司并进行身份验证、输入您的信息、选择使用哪张信用卡、进行付款身份验证、提交付款详情、在公司的会计系统中输入收据详情以及将旅行详情发布到您的日历中。部署足够多的 PLAM 后，您的 PLAM 也可以为您找到完美的座位搭档。
— 艾米·韦伯 (Amy Webb)，未来今日研究所首席执行官
人工智能代理也可作为工作中的合作者
“AI 代理”的出现将成为未来五年人工智能的转折点。经过训练的 AI 代理会处理与用户高度相关的内容，无论是专业内容还是个人内容，它们将保护我们免于接收对我们无用的电子邮件、电话、短信和即时消息。这些代理将自动处理这些内容（可能通过与其他代理的协商）以将大部分此类通信保持在我们周围。它们将回复这些消息，组织它们并推开那些不相关的消息。
今天，会议结束后，微软的人工智能工具 Copilot 会根据讨论的内容给我一份总结——但未来的人工智能代理会知道什么对我来说才是真正重要的。
人工智能代理不仅仅是自动化任务，它将成为真正的合作者。人工智能代理将不再只是一种增强我们日常任务的工具，而是真正的技术伙伴，它将改变我们的工作、购买、学习和互动方式。
— Gartner 公司人工智能研究主管 Erick Brethenoux
向儿童出售“同理心”机器人
到 2030 年，使用人工智能情感伴侣将变得十分普遍，不仅用于恋爱、治疗和老年护理，还可以为儿童和青少年提供爱和“同理心”。
目前，虽然有机器人可以教育和娱乐儿童，但与成人中出现的亲密关系机器人相比，它们的数量还远远不够。然而，到 2030 年，企业在孤独中看到的市场机会将加速儿童版爱情或“共情”机器人的开发和传播。对于年龄较小的孩子，将会有实体的“伙伴”，也许是像天线宝宝一样的可爱机器人，有着生动的表情。年龄较大的孩子和青少年可能会佩戴“始终在倾听”并经常提供验证的智能设备。
但是，用虚假的“机器人同理心”取代早期人类相互同理心的体验存在严重风险。在现实生活中，孩子们会遇到分歧和挑战，通过这些分歧和挑战，他们会认识到其他人也有自己的真实感受和观点。这是发展相互共情好奇心的引擎，而好奇心对于成功的成人关系至关重要。相比之下，即使被编程为提供一些分歧或质疑，机器人也只能提供单向模拟的“同理心”，孩子们只能被动地接受。孩子无法了解另一个人真实的内心生活。
机器人的“同理心”不仅虚假且单向。成年人对关系机器人产生了强烈的依赖，使他们容易受到危险的操纵。科技公司通过吸引用户的注意力来获取利润，因此已经使用社交媒体点赞等不定期奖励来制造成瘾。儿童更容易受到影响。鉴于童年是发展人际关系能力的关键时期，将注意力从现实生活中转移可能会产生更为严重的后果。
—加州大学伯克利分校校长兼生物伦理学教授乔迪·哈尔彭 ( J odi Halpern)
自主机器人获得独立性
到2030年，人工智能将大大增强机器人在复杂环境中独立运作的能力。
机器人将达到高级自主水平，在协作和相互学习的同时，以最少的人工输入做出高层决策。通过云通信，新功能和数据将轻松在多个机器人之间共享，使它们能够共同完成一项任务。
凭借增强的敏捷性、协作性、适应性和灵活性，自主机器人将能够更好地应对越野地形、森林或城市等困难环境。机器人还将在家庭和医院等人类环境中执行任务，例如烹饪、帮助老人、提供食物或清洁建筑物。
人机交互将会改善，机器人可以更自然地交流并理解人类的情感和意图。
机器人的新能力将提高生产力、简化操作并增强安全性，从而改变工作方式。例如，相互协作并与人类协作的地面和空中机器人将在自然灾害后提供空中运送和搜救服务。自动化将对制造业、物流业、建筑业、安全业、医疗保健业、交通运输业和太空探索业等行业产生特别大的影响。
这一转变将在机器人监管、人工智能系统设计和维护方面创造新的人类角色，但也可能需要大量劳动力再培训。确保人工智能机器人的安全性和可靠性至关重要；当人工智能系统融入机器人时，错误操作可能会导致现实世界的损害。这凸显了强大的安全机制和全面测试的重要性，以确保人工智能机器人安全运行。
—纽约大学敏捷机器人与感知实验室主任 Giuseppe Loianno 教授
人工智能医生办公室
到 2030 年，人工智能将深度融入医疗保健领域，改变患者和医疗服务提供者的互动方式。
能够快速分析实验室结果和扫描结果的人工智能工具将有助于加快癌症或心脏病等疾病的检测和诊断。结合不同类型数据（如图像、遗传信息和医疗记录）的系统将为医生提供更全面的患者健康状况，从而实现更好的诊断和治疗。关于诊断和治疗的关键对话仍将是医疗专业人员的责任，但人工智能将提供支持。例如，人工智能将确保根据患者年龄、教育水平和健康状况定制患者信息。
虽然人类的同理心和判断力对于提供最佳护理仍然至关重要，但人工智能将通过监测患者的生命体征来帮助护士。它将根据患者的病史提出治疗方案，并警告医生可能出现的问题，例如症状恶化或有害的药物相互作用。人工智能还将通过自动执行编码、计费和管理电子健康记录等任务来处理耗时的文书工作。所有这些都将减轻医生和护士的压力，使他们能够花更多时间与患者相处，并提供更快、更个性化的护理。
即使患者不在医生办公室，可穿戴设备也能监测更多疾病指标，并向人工智能系统发送实时信息，提醒患者及其医生注意潜在的健康风险。这将使医疗保健转向预防疾病，而不仅仅是在疾病发生后进行治疗。
随着人工智能的使用，道德和法律问题将变得更加重要，而对安全和公平性的担忧将通过更明确的规则、监控和教育得到解决。
—维克森林大学医学院人工智能研究中心主任梅廷·N·古尔坎
社会信任面临风险
2030 年，人工智能生成的内容将比现在更加真实，进一步模糊现实与虚构之间的界限。即使不使用人工智能，这种高质量的人工智能生成内容的存在也会让人们（包括政客）有借口质疑真相。
8 月，唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 声称一张显示副总统卡马拉·哈里斯 (Kamala Harris) 集会人群规模的照片是人工智能生成的，但媒体称，根据该活动的照片和视频，这一断言毫无根据。
如果不采取果断行动，我们可能会生活在一个分裂的现实中，任何事情都可能是真的，也可能是假的，这取决于一个人是否已经准备好相信它。在这个反乌托邦的未来里，真理是主观的，而现实则是任何能强化一个人先前信念的东西。
可以肯定的是，在未来五年内，人工智能生成的媒体可能会变得更加真实和普及。如果不对这种危险进行广泛的教育，民主国家所依赖的共同现实和知情公众可能会面临生存危机。
— 布鲁金斯学会外交政策、人工智能和新兴技术计划研究员瓦莱丽·维特沙夫特
