在短短五年后的2030年，人工智能會(huì)是什么樣子？谷歌DeepMind委托進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，如果目前的擴(kuò)展趨勢(shì)繼續(xù)下去，人工智能可能很快就會(huì)以超出目前想象的規(guī)模運(yùn)行，這對(duì)研發(fā)具有重大影響。

該報(bào)告由非營利研究組織Epoch AI編寫，報(bào)告認(rèn)為計(jì)算、數(shù)據(jù)和投資的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)可能會(huì)持續(xù)到本十年末，為計(jì)算密集度比今天高1000倍的AI模型提供動(dòng)力。作者說，這種規(guī)模將把人工智能推向基于桌面的科學(xué)的新領(lǐng)域，從自動(dòng)化代碼到改善天氣預(yù)報(bào)。但是，將這些數(shù)字突破轉(zhuǎn)化為新藥或材料等實(shí)物產(chǎn)品需要更長(zhǎng)的時(shí)間，這受到人工智能無法控制的因素的限制。

擴(kuò)展作為驅(qū)動(dòng)力

該報(bào)告將規(guī)模作為人工智能進(jìn)步的主要驅(qū)動(dòng)力。自2010年以來，訓(xùn)練計(jì)算每年增長(zhǎng)約四到五倍，Epoch AI預(yù)計(jì)，如果投資和基礎(chǔ)設(shè)施跟上步伐，這一趨勢(shì)將繼續(xù)下去。該報(bào)告引用了2020年最大的人工智能集群如何在艾級(jí)（即約10^18 FLOP/s）范圍內(nèi)達(dá)到峰值性能。

如果目前的擴(kuò)展趨勢(shì)繼續(xù)下去，該報(bào)告稱，到2030年，用于訓(xùn)練前沿人工智能的集群的成本可能超過1000億美元。Epoch AI表示：“這樣的集群可以支持大約10^29 FLOP的訓(xùn)練運(yùn)行——如果放在2020年最大的AI集群，這一計(jì)算量需要連續(xù)運(yùn)行3000多年。”

10^29 FLOP/s的估計(jì)值超出了艾級(jí)，可以全面了解到迄今為止在擴(kuò)展計(jì)算方面取得的進(jìn)展，但對(duì)于那些目睹過艾級(jí)計(jì)算之旅的人來說，在未來五年內(nèi)達(dá)到這個(gè)規(guī)模聽起來可能相當(dāng)牽強(qiáng)。作者說，這只是十多年來保持穩(wěn)定的曲線的邏輯結(jié)果。

“這體現(xiàn)了我們研究結(jié)果中的一個(gè)重復(fù)模式：如果今天的趨勢(shì)繼續(xù)下去，它們將導(dǎo)致極端結(jié)果。我們應(yīng)該相信它們會(huì)繼續(xù)下去嗎？在過去的十年里，擴(kuò)展一直是一個(gè)強(qiáng)有力的基線，當(dāng)我們調(diào)查即將到來的經(jīng)濟(jì)放緩的論點(diǎn)時(shí)，它們往往并不令人信服�！�

速度會(huì)減慢嗎？

最常見的論點(diǎn)之一是，擴(kuò)展可能很快就會(huì)“碰壁”，即使有更多的計(jì)算，模型也無法改進(jìn)。該報(bào)告承認(rèn)了這種可能性，但指出，最近的模型在基準(zhǔn)上繼續(xù)取得了強(qiáng)勁的業(yè)績(jī)，同時(shí)也創(chuàng)造了前所未有的收入。盡管不能排除這種可能性，但目前還沒有明確的證據(jù)表明擴(kuò)大規(guī)模正在失去效力。目前，作者表示，改進(jìn)可能會(huì)繼續(xù)。

另一個(gè)擔(dān)憂是，世界將耗盡訓(xùn)練數(shù)據(jù)�；谌祟惿晌谋镜臄�(shù)據(jù)是有限的，到2027年可能會(huì)耗盡。作者反駁說，合成數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種可靠的替代品，特別是現(xiàn)在有了可以生成和驗(yàn)證自己訓(xùn)練材料的推理模型。多模式數(shù)據(jù)源也擴(kuò)展了數(shù)據(jù)池。瓶頸仍然存在，但所提供的證據(jù)表明，數(shù)據(jù)稀缺不太可能像許多批評(píng)者預(yù)期的那樣停止擴(kuò)展。

電力是一個(gè)更難忽視的挑戰(zhàn)。按照目前的軌跡，2030年的訓(xùn)練運(yùn)行將需要整整千兆瓦的電力，與主要發(fā)電廠的發(fā)電量相當(dāng)。提供這種電力將是昂貴的，而且電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施是否準(zhǔn)備好吸收增加的需求也存在疑問。該報(bào)告持樂觀態(tài)度，指出可再生能源和分布式數(shù)據(jù)中心可以保持曲線的活力。但這可能是最可信的限制，值得問的是，在成本和公眾的抵制可能減緩規(guī)模之前，公司可以在多大程度上延長(zhǎng)供應(yīng)。

作者警告說，繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模的最可信風(fēng)險(xiǎn)之一可能是投資者情緒的回落。擴(kuò)展人工智能可能會(huì)變得過于昂貴，迫使開發(fā)人員退縮。報(bào)告稱，這種風(fēng)險(xiǎn)是存在的，但目前的收入增長(zhǎng)幾乎沒有放緩的跡象。如果收入繼續(xù)復(fù)合增長(zhǎng)，他們可以支持2030年預(yù)計(jì)的1000億美元的訓(xùn)練。這些數(shù)字聽起來可能有些異想天開，但如果人工智能自動(dòng)化大量工作，它們與潛在的數(shù)萬億的生產(chǎn)力增長(zhǎng)相吻合。

一些人認(rèn)為，算法突破可能會(huì)取代擴(kuò)展成為人工智能的驅(qū)動(dòng)力。報(bào)告稱，效率確實(shí)有所提高，但始終在相同的計(jì)算增長(zhǎng)曲線內(nèi)。作者說，沒有充分的理由認(rèn)為算法會(huì)突然超過硬件擴(kuò)展，在實(shí)踐中，新方法通常會(huì)產(chǎn)生更多消耗計(jì)算的理由，而不是更少。

另一個(gè)論點(diǎn)是，人工智能計(jì)算將轉(zhuǎn)向推理，特別是隨著推理模型的興起。訓(xùn)練和推理實(shí)際上是同時(shí)增長(zhǎng)的，今天的分配大致相似。此外，作者說，更好的訓(xùn)練會(huì)產(chǎn)生更具價(jià)值和成本效益的推理模型。報(bào)告指出，向推理的轉(zhuǎn)變是可能的，但不太可能在短期內(nèi)完全破壞訓(xùn)練規(guī)模的擴(kuò)大。

數(shù)字科學(xué)可能加速，而物理科學(xué)可能滯后

該報(bào)告還探討了人工智能對(duì)提高科學(xué)研究和開發(fā)生產(chǎn)力的影響。如果規(guī)模保持不變，最大的收益將是數(shù)字科學(xué)。在軟件工程領(lǐng)域，該報(bào)告預(yù)測(cè)，到2026年，SWE bench等現(xiàn)有基準(zhǔn)測(cè)試可能會(huì)得到解決，能夠處理復(fù)雜科學(xué)編碼問題的工具也將緊隨其后。

Epoch AI表示，目前的基準(zhǔn)趨勢(shì)表明，到2030年，人工智能將能夠自主解決問題、實(shí)現(xiàn)功能，并解決困難的（但定義明確的）科學(xué)編程問題。

數(shù)學(xué)也有望快速發(fā)展。到2027年，人工智能系統(tǒng)可能能夠協(xié)助完成諸如形式化證明草圖和開發(fā)論證結(jié)構(gòu)等任務(wù)。作者說，在生物學(xué)中，人工智能將越來越多地幫助生成假設(shè)�；诘鞍踪|(zhì)-配體相互作用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的系統(tǒng)已經(jīng)顯示出預(yù)測(cè)分子行為的希望，到2030年，這些系統(tǒng)可以可靠地回答復(fù)雜的生物學(xué)問題。該報(bào)告警告說，這些突破將主要集中在數(shù)字方面，有更多的候選分子、更好的預(yù)測(cè)和更快的案頭研究，而不是產(chǎn)生批準(zhǔn)的藥物。

天氣預(yù)報(bào)是另一個(gè)可以受益的領(lǐng)域。人工智能方法在中短期預(yù)測(cè)方面已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的模擬，該報(bào)告認(rèn)為，額外的數(shù)據(jù)和微調(diào)將進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性，特別是對(duì)于罕見事件。

根據(jù)Epoch AI的說法，人工智能對(duì)科學(xué)的限制因素不是人工智能系統(tǒng)的能力，而是物理過程的速度。藥物臨床試驗(yàn)、監(jiān)管批準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的物流都是以多年為周期進(jìn)行的。這造成了分裂：數(shù)學(xué)和軟件等數(shù)字科學(xué)將出現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，而實(shí)驗(yàn)科學(xué)將以較慢的速度發(fā)展。

人工智能作為新的研究助理

該報(bào)告最具體的預(yù)測(cè)之一是，到2030年，每個(gè)科學(xué)家都將可以使用與GitHub Copilot相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄苤�。這些系統(tǒng)將有助于文獻(xiàn)綜述、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和編碼，在基于桌面的領(lǐng)域提高10-20%的生產(chǎn)力，隨著工具的成熟，可能會(huì)提高更多。

用于科學(xué)的人工智能助手也可以提高可訪問性。報(bào)告稱，隨著人工智能助手嵌入研究工作流程，曾經(jīng)需要整個(gè)專家團(tuán)隊(duì)的任務(wù)可以普惠化為單個(gè)研究人員和較小的實(shí)驗(yàn)室。

通過這份報(bào)告，Epoch AI證明，持續(xù)的擴(kuò)展可以在短時(shí)間內(nèi)將能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越今天。如果比例曲線保持不變，2030年最大規(guī)模的訓(xùn)練將消耗國家規(guī)模的資源，耗資數(shù)千億美元。只有當(dāng)人工智能能夠帶來相應(yīng)的生產(chǎn)力提升時(shí)，這種投資水平才是值得的。

與此同時(shí)，該報(bào)告警告說，人工智能在科學(xué)中的作用將不均衡地展開。軟件和數(shù)學(xué)等數(shù)字學(xué)科將受益最大，而生物學(xué)和其他實(shí)驗(yàn)科學(xué)仍將與較慢的審批和測(cè)試管道聯(lián)系在一起。更確定的是，人工智能助手作為標(biāo)準(zhǔn)研究工具的出現(xiàn)，重塑了知識(shí)工作的方式，即使以后會(huì)有切實(shí)的結(jié)果。

作者在結(jié)論中說：“到2030年，人工智能可能會(huì)成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵技術(shù)，出現(xiàn)在人們與計(jì)算機(jī)和移動(dòng)設(shè)備互動(dòng)的各個(gè)方面。人工智能代理可能會(huì)成為許多人的虛擬同事，通過自動(dòng)化改變他們的工作，這雖然不太確定，但似乎是合理的。如果這些預(yù)測(cè)成真，那么關(guān)鍵決策者在未來五年及以后的工作中優(yōu)先考慮人工智能問題就至關(guān)重要了。

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