預測：Hugging Face CEO揭露2024年AI產業的六大重大變革！

2024年，AI產業將會演化成什麼樣子？

OpenAI主席Greg Brockman曾經在去年最後一天預測：2023年會讓2022年看起來像AI發展還沒有甦醒一樣。

果然，2023年，AI產業迎來了全面的爆發。

而昨天，全世界最大的AI開源社群Hugging Face CEO Clement Delangue對2024年產業的發展做了6個具體的預測：

#1.某個當紅的AI公司會倒閉，或是以極低的價格被收購。

開源LLM具備與閉源LLM相媲美的能力水平

3.AI在視頻，生物，化學，時間序列等領域將帶來巨大突破。

4.大眾將更進一步關心AI在經濟上和環境上的成本。

5. 將來，大眾媒體將充斥著由人工智慧產生的內容

6.1000萬Hugging Face上的AI開發者將會帶來新的工作機會，不會導致失業的激增。

2023年AI產業的突破主要體現在AI技術本身。然而，這6條新的預言表明，2024年AI技術將進​​一步破圈，其產生的突破影響力將遠遠超出AI行業的範圍

網友對他的六個預測進行了評估，並認為其中有三個發生的機率不超過50%

#有人認為6個預測都很可信，甚至有幾條已經成為現實

第一波AI公司將倒閉

針對第一條預測，結合前兩天OpenAI的劇烈動盪，網友紛紛開始陰陽怪氣。

Clement趕緊出來圓場，我預測的是我自己。

網友們紛紛做出了各種猜測，提到了Adept、Perplexity等明星新創公司

然而，實際上，類似的情況早在2023年就已經出現了。 Jasper AI是一家AI新創公司，曾經的估值超過15億美元。作為“套殼GPT的鼻祖”，該公司在七月傳出了裁員和估值下降80%的負面新聞

在OpenAI在推出GPTs之後，可以預見到基於OpenAI技術的各個人工智慧公司的前景將變得越來越有限

如果未來他們找不到一條能夠獨立創造價值的道路，從估值超過10億美元到破產或被低價收購並不會太意外

開源VS.閉源

AI開源閉源的鴻溝，未來將進一步擴大還是縮小，產業大佬，AI開源企業，科研人員，用戶一直以來都有不同的聲音。 人們對於AI開源與閉源之間的鴻溝，在未來是擴大還是縮小，行業領袖、AI開源企業、科研人員以及用戶們一直存在著不同的觀點

從年初的Google工程師曝料：OpenAI和谷歌都沒有護城河，開源AI是他們最大的對手開始。

在另一方面，各領域中不斷出現的開源模型號稱接近或超過了GPT-4

最近，柏克萊團隊公佈了Starling-7B模型，它透過使用RLAIF技術，在某些基準測試中超越了其他所有模型，接近GPT-4的水平

專案網址：https://starling.cs.berkeley.edu/

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甚至有一些開源模型聲稱在某些特定任務上能夠與GPT-4相媲美，其中甚至包括7B大小的模型

開源模型的支持者聲稱，與採用閉源模型相比，開源模型的差異可能需要3-5年才能體現

第二個預測引起了網友們的爭議

「由於開源和閉源在算力上的巨大差距，開源要想趕上閉源，還很困難。」

「不明白為什麼開源和閉源的差距會縮小。畢竟開源模型的所有知識和技術是共享的，而閉源AI總有他們獨有的東西。 」

AI For Science

#在生物領域，DeepMind的AlphaFold已經在超越人類能力的水平上，預測了蛋白質的結構，直接突破了生物學的最前線。

而微軟前不久發表了一個報告，嘗試了GPT-4在生物學，計算化學領域，藥物發現、、材料設計和偏微分方程(PDE)這幾個科學研究領域，作為學術研究助理的價值。

論文連結：https://arxiv.org/abs/2311.07361

#根據微軟的研究人員觀點，人工智慧工具將大幅加速基礎科學研究的進展

目前，有許多工具和平台將機器學習技術應用於各個專業領域

#專案網址：https://chemintelligence.com/our-platform

而網友，對於AI對於時間序列相關的科學研究領域（Time-Series，指將時間序列用於統計學、訊號處理、模式識別、計量經濟學、數學金融等應用科學和工程領域）可能取得的突破也非常看好。

有些網友甚至貢獻了一篇論文來解釋為什麼時間序列相關的科研如此重要

需要重寫的內容是：論文連結：https://arxiv.org/abs/2310.03589

#「終於，有人看到這一點了，已經有很好的關於時間序列的Transformer的模型出現了。」

##AI造成的能源和環境成本

在一次播客中，馬斯克談到了AI產業中最重要的第一原理思考。他認為在能源和智慧的產出比方面，Transformer模型仍有很大的改進空間

#荷蘭阿姆斯特丹自由大學的資料科學家Alex de Vries的研究預測，到2027 年，人工智慧伺服器群組每年可使用85至134太瓦時的能源#

https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4

而外媒也有外媒也有過多篇報道，指出AI技術的發展對於能源，水資源的消耗未來將急遽上升。

2027年，AI能源的消耗可能相當於阿根廷、荷蘭或瑞典的年用電量，也就是全球能源需求的 0.5%。

AIGC充斥媒體

毫不誇張的說，影片和影像的AI生成內容，現在正在以光速前進。

在1到兩年前，任何人都很難想像這樣一段AI動畫將可以完全由AI產生。

夢工廠的共同創辦人最近公開表示，未來三年內，人工智慧將使動畫產業的成本降低百分之九十！

也許真的就在明年，動畫內容創作將會進一步平民化，而帶來的後果就是，像短影片一夜之間席捲全球一樣，由Gen AI生成的視頻，將會成為視頻內容非常重要的組成部分。

AI影響勞動市場

#AI對勞動市場的影響，一直以來都是AI產業備爭議的焦點。

而Hugging Face CEO的預測從某種程度上來說，可能是這個問題的潛在答案。

如果更多的人能夠加入到開源AI的開發者的行業中來，由此創造的就業是否能夠彌補AI技術發展所替代的勞動力。

但是大多數網友似乎不太認可這個邏輯。

第二條和第六條都是笑話，雖然Hugging Face上會出現更多的開發者，但是AI依然會重構勞動市場。

畢竟，Sam Altman都因為AI，在成為OpenAI CEO後短暫的失業過了2天。

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