人工智能发展历程 - 人工智能定义为人所创造的机器智能，目标是让机器像人一样智能地思考并解决问题[10] - 传统人工智能专注于解决单一领域问题，如机械臂、自动驾驶等[11] - 过去30年人工智能领域三大里程碑事件：1997年IBM深蓝计算机在国际象棋战胜世界冠军[17]、2016年DeepMind的AlphaGo在围棋战胜李世石[19]、2022年OpenAI发布ChatGPT开启大模型时代[21] 大模型能力表现 - 大模型能够进行自然语言交互，完成写诗、解释复杂概念、绘画等多种任务[24][25][26] - OpenAI的文生视频模型Sora能根据文字描述生成符合物理规律的短视频，代表其对物理世界的理解[29][31] - 在美国SAT考试中，大模型语文成绩超过90%真人考生，数学成绩超过80%考生，综合成绩相当于美国排名前30-50的学校水平[33] - 在2024年中国高考文科考试中，四款大模型成绩达到河南省一本线，但理科成绩普遍不及格[34][35] 大模型训练方法 - 大语言模型训练核心是基于前N个单词预测第N+1个单词的概率[47] - 训练分为三个阶段：预训练阶段让模型阅读大量材料学习世界知识[49]、有监督微调阶段通过范文学习说话和写作[50]、基于人类反馈的强化学习阶段通过实战演练提升表现[51] - 训练过程与人类学习语言高度相似，存在语言涌现现象[53] 行业影响与工作重塑 - 研究预测未来80%美国劳动力工作将受人工智能影响，未来5年超过73%工作要求使用大语言模型[55][56] - 知识密集型白领工作最易受影响，劳动密集型蓝领工作受影响较小[56][57] - 大模型替代的是脑力劳动中的体力劳动部分，即事务性、繁琐的常规工作[58][59] - 新技术在颠覆现有工作的同时也会创造新工作机会，如汽车替代马车但创造了司机、维修等新职业[62] 创新与未来发展 - 创新核心是打破现有知识边界，而非简单模仿或创作[64][68][69][70] - 未来人工智能将向更强大、更温暖、负责任的Responsible AI方向发展，应用于医疗健康、教育、社会治理等领域[84] - 最终目标是实现AI For A Better World，让人工智能使世界更美好[85] 发展建议 - 建议积极使用大模型以了解其能力边界，进行批判性使用[72][73] - 需要坚持终身学习，学习要跨界打破舒适区，不做盲目追逐热门的短期投资[79][80][81][82] - 10年学习投入可使个人身价翻2.5倍，强调长期学习投资的重要性[83]