今年,AI會如何發展?撇除老掉牙的那些預測,《MIT科技評論》整理了四大應用趨勢,看看2024的ChatGPT和電動車等AI會進化到什麼程度。其中較令人留意的,是生成式AI讓深偽(Deepfake)變得簡單,麻省理工特別提醒2024年是全球許多國家的選舉年,AI生成的選舉虛假資訊和深度偽造,將成一大難題。
文/田孟心 由天下雜誌授權轉載
《麻省理工學院技術評論》由麻省理工學院(MIT)於1899年創刊,專注報導新興科技和創新產業。這本雜誌的「下一步是什麼?」專欄,涵蓋了個產業、趨勢和技術。近期,它發佈了人們最關注的新科技——AI的下一步,以四大項目總結2024年。
這份預測不談已經顯而易見的那些事:大型語言模型將繼續佔據主導地位、監管機構將變得更大膽、AI的末日問題會強烈影響研究機構和大眾等等,而是選擇介紹更具體的趨勢。以下摘要整理:
2024年,大量投資生成式AI的科技公司,將面臨證明自己可以從產品中賺錢的壓力。
為了達成這個目標,AI巨頭Google和Open AI在縮小化上下了大賭注:兩家公司都在開發用戶友善的平台,允許人們訂製強大的語言模型,並製作自己的迷你聊天機器人來滿足特定需求。
你我都可以成為生成式AI應用程式開發人員,無需程式技能。
因此在今年,生成式AI對非技術人員會更有用,特別是當GPT-4和Gemini都支援多功能,可以處理文本、圖像資訊,可以解鎖一大堆新應用程式。我們會看到各行各業的人都有自己一套客製化機器人,人類只要點擊按鈕,它就會以該產業的規則生成文本、上傳影片和照片。
從2022年底,我們見識到OpenAI的DALL-E、Stability AI的Stable Diffusion能做出各種令人驚嘆的圖像。今年,重心將轉向影片。
Runway是一家製作生成視訊模型的新創公司(也是共同創立Stable Diffusion的公司)。它已經能生產高品質的短影音,其中最好的剪輯,與皮克斯可能推出的影片相去不遠。
在Runway這樣的新創以外,派拉蒙和迪士尼等電影巨頭,目前也在探索於製片流程中使用生成式AI。生成式AI正在重新創造特效的可能性。
除了大螢幕之外,用於行銷或培訓目的的「深度偽造」技術也正在蓬勃發展。例如,總部位於英國的Synthesia,製造的工具可以將演員的一次性表演變成源源不斷的深偽化身,只需按一下按鈕,即可背誦你給他們的任何腳本。
Synthesia稱,它的技術目前已被44%的財富100強公司使用。
用這麼低廉的成本,發揮這麼多的技能,給演藝界帶來了嚴重的問題。對電影公司使用和濫用AI的擔憂,是去年好萊塢罷工的核心,「電影製作工藝正在發生根本性變化,」獨立電影製片人梅道伊(Souki Mehdaoui)說道。
2024年是全球許多國家的選舉年,AI生成的選舉虛假資訊和深度偽造,將成一大難題。至今,我們已經看到政客將這些工具武器化,例如在阿根廷、斯洛伐克和美國。
這些AI作品的擴散,是一個令人擔憂的趨勢。識別網路上的真實內容,將比過往任何時候都更難。在已經兩極化的政治氛圍爭,可能會帶來嚴重後果。
幾年前,深偽影音還需要先進的技術才能完成,但生成式AI讓它變得簡單非常多,而且成品看起來愈來愈真實,即使是信譽良好的消息來源也可能被AI愚弄,例如圖庫平台充斥著AI生成的以哈戰爭的圖片。
對於反對AI介入選舉的人來說,今年會是關鍵的一年。不過,追蹤和解決的技術仍在早期開發階段,像是浮水印技術。社群媒體平台在消滅錯誤訊息方面,也進展緩慢。換句話說,今年所有人都將在一場打擊AI假新聞的大型實驗裡。
過去幾年,人工智慧領域已經從使用多個小型模型,轉向使用單一的整體模型來訓練完成所有任務。研究人員可以透過向OpenA的GPT-3展示一些額外的範例,訓練它解決程式問題、編寫電影劇本、通過高中生物考試等。多模態模型,像是GPT-4和Google DeepMind的Gemini,則可以解決視覺任務和語言任務。
同樣的方法,也適用於實體的機器人,因此人們沒必要訓練一個機器人翻煎餅,另一個開門——一個通用的模型可以讓機器人具備執行多任務的能力。
去年DeepMind發佈了Robocat,它透過反覆試驗產生自己的數據,去學習如何控制許多不同的機器人手臂。10月DeepMind又與33家大學實驗室合作,推出了另一種通用機器人模型RT-X。紐約大學的團隊也正在開發類似技術。
過去幾年,大公司也開始發布用於訓練機器人的大型資料集,例如Meta的Ego4D。
這種方法已經在無人車中展現出前景。Wayve、Waabi和Ghost等新創公司正在引領自動駕駛AI的新浪潮,它們使用單一大型模型來控制車輛,而不是多個較小的模型來控制特定的駕駛任務。這樣的技術讓小公司有望趕上巨頭,未來一年,在各產業的機器人都能看到這樣的趨勢。
(資料來源:MIT Technology Review)
(原文標題:MIT:2024年AI四大發展趨勢)
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