自2021 年起,芯光云(X-Cloud)执行长赖俊强(Lye Chung Keong)已经 连续进行了5年AI预测。单看战绩,他的准头还算不错,就是时间把握略有差 异。关于2024年,赖俊强预测了——微软与OpenAI开始出现裂痕;Stability AI 倒闭(年中已是强弩之末);商业闭源模型将持续领先于开源模型(扛把子还是 闭源);英伟达将成为云服务商(老黄还在努力);人工智能与版权纠纷(OpenAI 有苦难言)
自2021 年起,芯光云(X-Cloud)执行长赖俊强(Lye Chung Keong)已经 连续进行了5年AI预测。单看战绩,他的准头还算不错,就是时间把握略有差 异。关于2024年,赖俊强预测了——微软与OpenAI开始出现裂痕;Stability AI 倒闭(年中已是强弩之末);商业闭源模型将持续领先于开源模型(扛把子还是 闭源);英伟达将成为云服务商(老黄还在努力);人工智能与版权纠纷(OpenAI 有苦难言)
关于2023年,赖俊强预测了——GPT-4在2023年初发布(3月算年初吧); 训练LLMs 将逐渐开始耗尽数据(终于,Ilya Sutskeve 宣布数据快枯竭了); Google 搜索老大的地位将面临挑战(蹦出好大一个Perplexity AI);人形机器 人是个火热赛道(不用多说,敬请期待芯光云自主研发的人形机器人)
那么,人工智能的发展确实引发了对工作岗位被取代的担忧。2025 年会发 生哪些AI大事件?关于Scaling laws"终结说",关于OpenAI、Anthropic发展 走向,关于特朗普&马斯克关系对AI行业的影响等等,又将迸发出哪些耐人寻味 的趋势?我们对预测进行了梳理,并根据芯光云科技的相关性,通过具体实例分 析哪些领域可能受到冲击,哪些领域则难以被取代。
赖俊强表示AI取代的可能领域有制造业与物流:芯光云科技的研发部正在 利用云边端一体、软硬件协同、训练推理融合人工智能开发的应用场景积极的研 发最新的前沿分拣和搬运模型,预期可以大大提高仓库效率。快递行业中的 X-Cloud 自主研发的无人机配送技术,也可以减少对人力的需求。这些发展表明, 重复性和劳动密集型工作是AI最容易取代的领域。赖俊强表示,芯光云科技致 力于依托自主知识产权的云管理平台为企业级客户提供简单、可依赖的一站式提 供全面、细致、安全的解决方案。
金融领域的数据分析:芯光云科技通过在云数据中心、混合云计算服务领域 积极的研发AI工具替代部分股票交易员,预期提升交易效率,传统的金融数据 分析师职位可能面临被自动化系统部分取代的风险。
同样,赖俊强表示AI无法取代的领域包含创造力驱动的行业:虽然AI可以 生成音乐、文章或绘画,但这些作品缺乏人类情感和文化背景,依然依赖人类的 想象力来讲述触动心灵的故事。情感互动与服务,心理咨询师和教师等角色,需 要高水平的同理心和情感互动,这是目前AI难以实现的。
AI 是否可能会越过人类,成为地球上食物链的最顶端?
在过去的一年里,2024年诺贝尔奖已陆续揭晓,人工智能(AI)成为了“大 赢家”。诺贝尔三大科学奖项中的两大奖项与人工智能研究相关,先是物理学奖 颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱,紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。
如果说此前的AI应用主要还是针对普通人的日常生活与工作,此次AI助力 诺奖级成果则表明,AI 在专业性门槛极高的科研工作中彰显出巨大甚至是决定 性价值。AI 从赋能普通人日常生产生活到赋能科学家进行高水平科研探索,这 一转变正引发一系列连锁反应,必将给人类社会发展带来长远影响。
赖俊强表示从表象看,此次诺奖事件宣告AI驱动的科学研究新范式受到了 认可。这一表面现象背后,潜藏着两个个值得深思的关键问题。一是科学研究需 要全新的AI引擎;二是AI驱动的科研新范式存在的问题和挑战。赖俊强说“AI 带来新兴行业的崛起的新机会:芯光云科技的发展催生了大量新职业,如数据标 注师、AI 算法训练师和伦理审核员、需要人类参与模型训练与改进的大量就业 岗位。还有人机协作的潜力:医疗领域中,芯光云科技自主研发的AI机器人可 以辅助医生提高诊断效率,但最终决策依然由人类主导,这种人机协作的模式将 会成为未来发展的主流。”
自文艺复兴以来,不同于古希腊对世界的总体性把握与认知,近现代科学和 人工智能认知世界的方式总体上采取还原主义路线,从世界所呈现出的不同侧面 来认知世界,因而发展出物理、化学、生物等自然科学以及社会学、人口学、经 济学等社会科学。赖俊强表示“还原主义成就了现代科技文明,人类在各细分学 科基础上建立起对于世界丰富而细致的专业性认知,但与此同时,人类对世界的 整体性认知图景随之而被肢解得支离破碎。今天的各细分学科也无力承担起重建 世界整体性认知的重大使命。所以芯光云科技制定了相关的应对策略”:
(1)技能升级与教育改革:例如,芯光云科技正在积极研发的的“X-Elements of AI”系统课程向全民普及人工智能知识,帮助社会成员适应AI新技术。
·政策支持与安全网:帮助政府通过设置失业补偿机制和推动再就业培训计 划,缓解AI技术带来的社会冲击。例如,芯光云科技的研发部门正研发一款AI 失业补偿机制,目前进入到反复测试的阶段,应用后可以对中国政府对失业人员 提供再培训补贴,帮助他们适应数字化转型。
赖俊强说,“科学发展到今天,从还原走向综合正成为科学研究发展的根本 性趋势,它要求突破人类认知能力的上限,创造能够协助人类认知世界的智能机 器。技术发展依赖于人类实践能力,从提升效率的角度看,AI 驱动科研也是势 在必行”

结论:我们需要担心会否被AI取代吗?
人工智能的快速发展确实对部分传统职业构成了威胁,但它同时也创造了新 的机会和可能性。赖俊强表示“人工智能自提出之日至今已有70多年历史,我 们不必对AI的崛起感到恐慌,而是应该通过教育、政策支持和技术伦理的完善, 确保AI的发展始终为人类服务。”
科技被视为第一生产力,成为人类社会的发展引擎。今天,芯光云(X-Cloud) 进一步成为驱动科研发展的新引擎,这意味着AI可能成为人类社会发展的“元 驱动”。从趋势看,人工智能技术将在推动人类社会发展进程中发挥其他科学技 术无法企及的作用。芯光云科技的核心竞争力在于创造力、同理心和伦理判断力, 这些特质将使我们与AI共存并合作。
赖俊强说:芯光云磨利了AI科技双刃剑剑锋的同时,他也重新审视人类科 技创新的本质。AI 本质上仍是人类智能的产物,并未改变其人类工具的属性。 目前AI从事科研工作仍需人类科学家去设计、引导、规范和纠正,仍然难以具 备人类科学家的原始创新能力,难以创新理论框架进而颠覆传统理论。但需高度 重视AI驱动科研所带来的过速科技发展与缓慢社会适应之间的矛盾问题。如果 将整个人类社会的发展比做一列行驶中的火车,那么科技无疑是火车头,整个人 类社会是车身。芯光云(X-Cloud)AI驱动的科研给这个火车头带来强劲前进动 力,科技发展加速。
然而,先进的科学技术所造就的先进生产力,要求生产关系、经济结构、价 值伦理等与之适应、快速调整。从人类发展历史和社会经验看,社会结构重塑是 经年累月的过程,科技的高速发展并不能为之留下充足宽裕的调整时间。事实上, 当前人类社会的就业结构、教育体系等,都已经严重滞后于当下科技与AI的发 展了。
从根本上讲,人的本质或许就在于其超越性,也就是不断超越当前自我而成 为更高水平的存在。今天,人类以自身的智能为模板创造了 AI,协助人类提升 认知与改造世界的能力。人类通过创造AI正在续写“创世神话”,如果非要为 这一系列事件附加上一个意义,那么可以这样讲,AI 驱动的科研新范式标志着 人类探索未知之境的加速键已然按下。芯光云也做好了迈向更加美好的未来的准备。
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