随着人工智能技术的飞速发展，站在了一个变革性技术时期的门槛上。本文综合了来自人工智能领域有影响力的专家的见解，对2024年的人工智能发展进行了预测。这些预测不仅展示了即将到来的技术进步，还深入探讨了更广泛的经济、社会和伦理影响。
预计基础人工智能模型的竞争将显著加剧。Srikanth Velamakanni预测，随着Gemini的推出和GPT-5的预期能力超越，这一竞争将推动人工智能能力的快速发展，为更先进、更复杂的人工智能应用奠定基础。
开源人工智能模型预计将取得重大进步，可能挑战GPT-4的能力。这一进步至关重要，因为它使全球人工智能社区能够民主化地访问强大的人工智能技术，促进创新。
Julien Chaumond预测，随着苹果硅等硬件创新，适应本地环境的机器学习将显著增加。这一趋势可能使人工智能在多样化环境中更加响应迅速和有效。
2024年可能会见证人工智能驱动的可穿戴技术的激增，如智能眼镜。这些设备结合了便利性和功能性，可能成为个人和专业使用的无处不在的工具。
2024年的一个重大预测是人工智能代币成本的大幅降低，可能比2023年降低超过75%。这一降低可能使人工智能技术更加民主化，使其对更广泛的用户和应用更加负担得起。
Sara Hooker强调，人工智能迫切需要拥抱语言多样性。重点将放在开发多语言模型上，以迎合全球受众，超越英语和西欧语言的主导地位。这一转变是包容性问题，对于解锁人工智能服务多样化语言和文化背景的潜力至关重要。
人工智能的社会影响是迷人的，它有可能提高生产力，并在特定领域导致失业增长。人工智能自动化重复性任务可能导致行业增长而没有相应的就业创造，这对全球劳动力构成了重大挑战。
Sasha Luccioni强调了人工智能开发中道德实践的必要性。这包括认识到人工智能训练背后的人力努力，并解决与数据收集中的劳动和同意相关的问题。重点是创造尊重人类创造力和代理的人工智能。
预计到2024年，超过80%的财富100强公司将把Gen AI整合到他们的运营中。这种广泛的采用标志着企业如何利用人工智能进行各种功能，从决策到客户服务的重大转变。
预计多功能、模块化人工智能框架的开发将获得动力。这些系统将允许更定制化的人工智能解决方案，能够适应特定的业务需求和目标。
Martin Signoux预测，大型多模态模型（LMMs）将超越传统的大型语言模型（LLMs）。这些模型能够处理和解释多种数据类型（如文本、图像和声音），代表着向更全面的人工智能系统迈出的重要一步。
呼应Sara Hooker和Pelonomi Moiloa的观点，开发更小、更快的人工智能模型的趋势日益增长。这些模型更可持续，对于在资源受限环境中部署至关重要。
预计人工智能驱动的媒体创作将大幅增长，包括文本到视频和高级图像处理技术。这一进步将彻底改变内容创作，使其更加易于访问和多样化。
预计人工智能在网络安全中的参与将加深，具有攻击性和防御性的复杂应用。鉴于网络威胁的日益复杂性，这一演变具有特别的相关性。
对伦理人工智能实践和增加人工智能开发和应用透明度的呼声将变得更加响亮。这一转变对于建立信任和确保负责任地使用人工智能技术至关重要。
围绕人工智能风险的讨论可能会转向解决紧迫问题，如偏见、错误信息和选举完整性，特别是在2024年美国选举的背景下。
专家如Greg Brockman和Kevin Scott预见，人工智能能力和采用将呈现指数级增长。这一增长轨迹表明，人工智能将更加嵌入日常生活中，提供新的工具和应用。