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近些年，深度學(xué)習(xí) (DL) 和語言模型 (LM) 的發(fā)展可謂日新月異。

從谷歌的BERT與OpenAI的GPT開創(chuàng)大語言模型 (LLM) 新局面，到聊天 (自然語言處理) 高手ChatGPT帶給大眾切實(shí)的AI震撼，再到眼下DeepSeek的R1模型攪動(dòng)行業(yè)風(fēng)云。

人工智能的上限會(huì)在哪里？ 我們與AI的互動(dòng)會(huì)否進(jìn)入更深層級(jí)？ 未來機(jī)器的智能將演化出何種形態(tài)？

未來誠然不可預(yù)知，但人類總在基于現(xiàn)有知識(shí) 去推理、前瞻、預(yù)測未來，恰如 AI模型基于舊有推理新事 。

2025年的AI領(lǐng)域可能涌現(xiàn)怎樣的浪潮和趨勢——美國未來學(xué)家艾米·韋伯(Amy Webb)對此頗有觀察與想法。我們不妨跟隨她的視角，來展望2025年人工智能的新動(dòng)向。

雖然未來還不好預(yù)知，但對AI來說，給蛋白質(zhì)造就一段未來還是容易的。根據(jù)《科學(xué)》雜志在1月份的新報(bào)道，蛋白質(zhì)語言大模型ESM3已能處理用蛋白質(zhì)的序列、結(jié)構(gòu)和功能相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建起的“生物學(xué)語言”體系，學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)演變規(guī)律，模擬數(shù)億年的演化，生成/設(shè)計(jì)全新的蛋白質(zhì)。

相較于專攻結(jié)構(gòu)預(yù)測的?AlphaFold等工具，ESM3是多模態(tài)、生成式的AI，是能創(chuàng)造“蛋白質(zhì)文本”的語言處理者。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)表示，交給ESM3的訓(xùn)練素材包括31.5億個(gè)蛋白質(zhì)序列、2.36億個(gè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及5.39億條功能注釋，設(shè)計(jì)任務(wù)則是基于少量結(jié)構(gòu)信息推理得到全新的綠色熒光蛋白 (GFP) ，結(jié)果表明，ESM3生成了一種與已知最接近的GFP序列相似度僅58%的esmGFP——若自然演化，其誕生需要超過5億年時(shí)間。

許多觀察人士認(rèn)為：2024年會(huì)成為人工智能發(fā)展的分水嶺，而在2025年，這個(gè)領(lǐng)域會(huì)繼續(xù)凱歌高奏；企業(yè)可能開始把AI視作一種能提升競爭力的實(shí)用工具，不再只是新興技術(shù)。

艾米·韋伯是美國咨詢機(jī)構(gòu)未來今日研究所(Future Today Institute)創(chuàng)始人兼CEO

在艾米·韋伯看來，2025年有望見證更多科幻般的AI技術(shù)成為現(xiàn)實(shí)，以及人工智能結(jié)合生物科技與先進(jìn)傳感器的浪潮，推動(dòng)“生成式生物學(xué)” (generative biology) 發(fā)展，將大語言模型 (LLM) 推向“大型動(dòng)作模型” (LAM) ，給人類帶來“活性智能” (living intelligence) 。

如前文所述，ESM3模型基于已知蛋白質(zhì)的海量信息創(chuàng)造了新蛋白，將5億年演化濃縮于一問一答之間。這只是生成式生物學(xué)的一個(gè)典型案例。2024年11月，《科學(xué)》還報(bào)道過能創(chuàng)作遺傳密碼的AI。

那就是基因組基礎(chǔ)模型Evo，基于StripedHyena架構(gòu)，接受過270萬個(gè)進(jìn)化程度各異的原核生物和噬菌體基因組的訓(xùn)練，深刻理解并掌握DNA、RNA和蛋白質(zhì)語言，能夠預(yù)測微小DNA變化如何影響生物體的適應(yīng)性，生成真實(shí)基因組長度的新序列，設(shè)計(jì)新的生物系統(tǒng)。Evo是第一個(gè)在全基因組規(guī)模上、以單核苷酸分辨率預(yù)測和生成DNA序列的模型。

韋伯在自己的前瞻性報(bào)告中援引上述案例，并暢想了生成式生物學(xué)的無限前景。“我們可以生成新的生物學(xué)，這意味著治療疾病的新方法、應(yīng)對氣候變化的新方法、解決全球糧食短缺問題的新方法……”

此外，韋伯也很期待AI帶給材料領(lǐng)域變革。

谷歌DeepMind曾于2023年底推出材料發(fā)現(xiàn)工具GNoME。這款A(yù)I歷經(jīng)材料數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，擅長發(fā)現(xiàn)新材料，已經(jīng)幫助研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了220萬種理論上穩(wěn)定的新晶體材料，這相當(dāng)于近800年的知識(shí)積累。“其中38萬種已經(jīng)投入實(shí)驗(yàn)室開發(fā)，有望為未來技術(shù)提供動(dòng)力。”韋伯說道。

如果說AI+生物學(xué)的組合已經(jīng)初露崢嶸，那么AI+傳感器的潛力以及LLM→LAM的革命就仍在概念階段。韋伯相信，未來的LAM可以借助傳感器等設(shè)備采集關(guān)于人類運(yùn)動(dòng)、情緒、欲望和需求的各種信息，可以分析人類及其周圍環(huán)境，從你問我答一清二楚的對話者轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶挠徐`犀”的代理者。

舉個(gè)例子，用戶告訴AI“買件男士夾克”，傳統(tǒng)LLM可能圍繞品牌、款式、購買方式等等羅列一大堆文本，LAM則能周道地幫用戶完成網(wǎng)購。這就是行動(dòng)力！有望顛覆商業(yè)格局的那種！

當(dāng)然，這也意味著AI模型要從圍墻花園式的封閉狀態(tài)向不受限、開放式、代理式轉(zhuǎn)變。目前的模型運(yùn)作受限但相當(dāng)安全，當(dāng)其被賦予極大自主性后，風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)變得極大，例如出現(xiàn)無道德約束的或種族主義的LAM。

在2018年電影《升級(jí)》(Upgrade)中，因事故而癱瘓的男主角給自己植入了人工智能芯片，成功獲得運(yùn)動(dòng)能力，后在復(fù)仇之旅中逐步交給AI代理權(quán)限，最終被AI完全支配。

收集更多有關(guān)人類行為的信息，要求這個(gè)領(lǐng)域順應(yīng)新一輪互聯(lián)趨勢，引領(lǐng)一個(gè)可連接設(shè)備交錯(cuò)縱橫的世界。

韋伯表示，可連接設(shè)備的浪潮未必會(huì)讓我們生活得更輕松愉快，它的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)。

人類生活可產(chǎn)出大量數(shù)據(jù)供AI利用，尤其當(dāng)我們使用AI優(yōu)先 (AI-first) 硬件的時(shí)候。可連接設(shè)備獲取信息的方式完全不同于從網(wǎng)絡(luò)文本中抓取內(nèi)容。 在韋伯看來，像蘋果Vision Pro這樣的“面部計(jì)算機(jī)”就是“為讀懂你的意圖而設(shè)計(jì)的”。 LAM沒理由不用這些設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)來提供用戶以超個(gè)性化體驗(yàn)。

“我們以后將被不計(jì)其數(shù)的傳感器包圍，它們會(huì)一直關(guān)注著我們，一直環(huán)繞著我們，可以同時(shí)收集多個(gè)數(shù)據(jù)流。物聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)之家、智能汽車、智能辦公室、智能居所……無處不在的傳感器……互連設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)都可以通信和交換數(shù)據(jù)，推動(dòng)人工智能發(fā)展。”

不過新機(jī)遇也意味著新挑戰(zhàn)。

“可連接設(shè)備為AI提供所需數(shù)據(jù)，但隨著系統(tǒng)和平臺(tái)的擴(kuò)展升級(jí)，它們的能耗也與日俱增。半導(dǎo)體芯片已面臨供應(yīng)短缺等挑戰(zhàn)。除了困擾制造的資源短缺，芯片本身也有局限性。摩爾定律開始失效，我們已逼近極限。芯片要越造越小，而成本越來越高。”

前文介紹的生成式生物學(xué)，有可能解決半導(dǎo)體難題嗎？

韋伯認(rèn)為，生物學(xué)處理信息的方式是硅所不能及的。如果我們試圖制造能像人類一樣思考和行動(dòng)的機(jī)器，實(shí)際上就要讓它們長得更像人類。“或許，未來十年會(huì)出現(xiàn)某個(gè)時(shí)刻，人工智能與所謂的‘類器官智能’ (Organoid Intelligence，OI) 聯(lián)合。生物科技將使我們超越基于硅的計(jì)算系統(tǒng)。AI可以更快速、更高效、更強(qiáng)大。”

雖然聽起來比較科幻，但類器官智能確已存在，科學(xué)家正使用腦細(xì)胞等生物材料進(jìn)行信息處理——從教生物計(jì)算機(jī)玩乒乓球，到訓(xùn)練它從眾多聲音里檢測出特定聲音。

聽完韋伯的種種預(yù)測，很多人可能產(chǎn)生疑慮：如果一個(gè)開放式、代理式的人工智能模型落入壞人之手，會(huì)否引發(fā)影響全球的深度偽造問題？關(guān)于可連接設(shè)備，如果某些用戶的反饋過于個(gè)性化，而這些特殊信息又被輸入社會(huì)信用體系，并導(dǎo)致多數(shù)人因此受到困擾，該怎么辦？關(guān)于類器官智能，用于創(chuàng)建生物計(jì)算機(jī)的干細(xì)胞來源是否合乎倫理？

“技術(shù)不分好與壞。但如果不干預(yù)技術(shù)發(fā)展，我們有可能見到最災(zāi)難的后果。”韋伯說道。

-未來今日研究所（FTI）是一家專門從事戰(zhàn)略預(yù)見的咨詢公司；戰(zhàn)略預(yù)見是一種嚴(yán)謹(jǐn)且系統(tǒng)的方法，用于明確在未來何處展開行動(dòng)、如何取勝，以及在面對始料未及的干擾時(shí)如何確保組織的韌性-

-2024 年，F(xiàn)TI發(fā)布的一份報(bào)告，提出了“活性智能”的概念框架，該報(bào)告將其描述為“人工智能、生物技術(shù)和先進(jìn)傳感器”三種技術(shù)的融合，并用于能夠感知、學(xué)習(xí)、適應(yīng)和進(jìn)化的系統(tǒng)-

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