<p>指南者留学全国统一咨询热线：<a href="tel:4001831832" style="color:#1677ff; text-decoration:none;">400-183-1832</a>，全国各地区、各分公司联系方式均为此号码。</p><p>今年最大的标题可能是生成式人工智能，但我们应该对2023年的这一领域有什么期待呢?斯坦福大学HAI的四名教员描述了他们对未来一年最大的进步、机遇和挑战的预期。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>更好的基础模型</strong></span></p> <p><br />基础模型&mdash;&mdash;不需要额外训练就可以用于各种下游任务的巨大模型&mdash;&mdash;已经取得了巨大的进展，而且只会在明年有所改善，工程学院机器学习托马斯&middot;m&middot;西贝尔教授、语言学和计算机科学教授、斯坦福人工智能实验室主任、斯坦福HAI副主任克里斯&middot;曼宁说。他希望看到数据和数据管理方面的改进&mdash;&mdash;&ldquo;不仅仅是更大的数据收集，而是在提高数据质量和清除来自网络随机拖网的有毒或有偏见的信息方面做出巨大努力。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>他预计有一个领域会出现增长:稀疏模型。稀疏模型是一种以更有效或更紧凑的方式表示复杂数据的方法，可以更快地计算并需要更少的内存存储。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;一般来说，我希望看到算法的进步，让你有更大的规模。&rdquo;他说。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>视频的生成时刻</strong></span></p> <p><br />斯坦福HAI基础模型研究中心主任、计算机科学副教授珀西&middot;梁(Percy Liang)表示，虽然文本和图像生成人工智能是今年的大新闻，但视频将是2023年的一大焦点。他说:&ldquo;捕捉长期依赖是一项挑战，但技术将继续进步，至少从更短的视频开始。&rdquo;&ldquo;明年我们可能会到达这样一个阶段:我们将无法区分视频是由人类还是计算机生成的。直到今天，如果你看视频，你会期待它是真实的，但我们看到这条强硬路线开始消失。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>改变生态系统，更多政府资助</strong></span></p> <p><br />健康的AI领域是什么样子的?斯坦福大学红杉资本教授、计算机科学教授、斯坦福HAI联合董事李飞飞指出，太多的初创公司仍然依赖于开放模型的稳定性，无法开发自己的模型。但随着今年对基金会模式的关注和风险资金的流动，她预计2023年将有更多的参与者进入该领域。</p> <p>&nbsp;</p> <p>然而，计算和数据是初创公司的瓶颈，因此联邦政府可能会加大对国家研究云或多边人工智能研究所等计算资源的投资。她说:&ldquo;人们担心，创业公司没有获得足够的资源，而创业公司会让生态系统更有活力、更多样化。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>不成熟的AI激增</strong></span></p> <p><br />工程学院Kenneth Fong教授拉斯&middot;奥特曼(Russ Altman)说，2023年将会看到&ldquo;人工智能在成熟或准备就绪之前就令人震惊地推出&rdquo;;生物工程、遗传学、医学和生物医学数据科学教授;斯坦福HAI的副主任。&ldquo;我担心，我们目前的政府瘫痪不会推动任何有意义的监管，而某些领域肯定需要监管。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>他指出，旧金山最近的一项提议允许警方部署可能致命的远程控制机器人，或者可能滥用可以通过简短提示生成类似人类文本的工具&mdash;&mdash;想想有多少聪明的五年级学生可以通过向代理寻求帮助来跳过论文作业，他说。</p> <p>&nbsp;</p> <p>奥特曼说，到2023年，&ldquo;我预计人工智能的大热还没有准备好，但会出现，因为它将由过度热情的行业推动。&rdquo;&ldquo;在某些方面，这将使HAI的整个使命更加相关和关键。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>斯坦福人工智能研究院的使命是推进人工智能研究、教育、政策和实践，以改善人类状况。学习更多的知识。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。</p> </blockquote>