中新網北京10月23日電(記者孫自法)被稱為是「未來已來」與「無所不能」的人工智慧(AI)技術，透過快速發展和廣泛應用，正影響人類生活與工作的方方面面，其未來發展趨勢廣受關注。
2024年世界科技與發展論壇「人工智慧治理創新為培育科技治理生態建構國際信任基礎」主題會議10月23日在北京舉行，中國科學院院士、世界機器人合作組織理事長喬紅在會上發布《2024人工智慧十大前沿技術趨勢展望》，包括AI共性技術4項、大規模預訓練模型3項、具身智能2項、生成式人工智慧1項，希望引發學界、大眾的思考與討論，共同推動人工智慧技術的發展與應用。
當天發布的人工智慧十大前沿技術趨勢分別是：「小數據與優質數據的崛起」「人機對齊：建立可信賴的AI系統」「AI'憲法'：確保合規性與安全性」可「可解釋性模型：讓AI更透明可信」「規模定律下的預訓練模型革新」「全模態大模型：打破資料壁壘」「AI驅動科學研究的新紀元」「具身小腦模型：賦予機器人即時反應能力」「實體人工智慧系統：智慧賦能物理世界」「世界模擬器：創造無限可能的數位世界」。
其中，人機對齊方面，僅依靠數據和演算法並不足以實現人機對齊，需要將人類的價值觀和倫理道德轉化為強化學習獎勵函數，引導模型學習到更符合人類期望的行為。
目前AI系統的合規性、安全性和倫理問題癒發突出，建立監督模型架構特別必要。其主要目的是透過制定明確的標準和規範，確保所有AI系統在開發和使用過程中遵循既定的原則，從而減少AI在製度沒有確定的情況下被過度使用所帶來的風險。
規模定律方面，基於海量參數和訓練資料的大規模預訓練模型能夠有效提高人機互動和推理能力，增強可完成任務的多樣性和豐富性。
AI驅動科學研究方面，使用大模型、生成式技術等來增強和加速科學研究中的提出假說、試驗設計、資料分析等階段的效率，提高研究效率和準確性。這種靈活且有效率的研究方式，大大提升發現新科學法則的可能性，加速科學研究的進程。
具身小腦模型方面，作為機器人運動的重要調節中樞，其核心在於解決軟體演算法與物理空間結合的問題，以及單體高效能和能力通用性之間的矛盾，從而使智慧機器人系統更加滿足現實世界的精細操作與即時控制需求。
人形機器人是實體人工智慧系統的終極表現形態，它不僅具備多模態感知和理解能力，能夠與人類自然互動，還可以在複雜環境中自主決策和行動，並有望在未來應用到更多複雜的工作場景中。
世界模擬器透過綜合考慮資料品質、多樣性、模型訓練策略和正規化技巧，生成模型在未見資料上的泛化能力得以不斷提高，結合數位互動引擎提供沉浸式的高模擬體驗，為使用者帶來更豐富多元的遊戲世界，應用於教育、娛樂等領域，還可創造更多超級數位場景。
喬紅院士指出，從智慧製造到智慧城市，從醫療健康到金融服務，人工智慧的應用無所不在，其影響力深遠而廣泛，但也面臨新的挑戰和機會。如何掌握人工智慧的發展方向、如何推動技術創新與產業升級、如何確保人工智慧技術的永續發展，這些議題都需要深入思考與探討。
她表示，總的來說，人工智慧的發展正以前所未有的速度推動科技進步和社會變革，無論是AI共性技術、大規模預訓練模型、具身智慧或生成式人工智慧等前沿領域，都充滿了無限的可能和潛能。這些技術的發展不僅將為人們帶來更便利、更有效率的生活方式，也將推動各行各業的創新和發展。