Hugging Face CEO预测：2024年AI行业六大巨变

2024年，AI行业将会进化成什么样？

OpenAI主席Greg Brockman曾经在去年最后一天预测：2023年会让2022年看起来像AI发展还没有苏醒一样。

果然，2023年，AI行业迎来了全面的爆发。

而昨天，全世界最大的AI开源社区Hugging Face CEO Clement Delangue对2024年行业的发展做了6条具体的预测：

1.某个当红的AI公司会倒闭，或者以极低的价格被收购。

2.开源LLM能够达到最好的闭源LLM的能力水平。

3.AI在视频，生物，化学，时间序列等领域将带来巨大突破。

4.大众将更进一步关心AI在经济上和环境上的成本。

5.某一个大众媒体将会充斥着AI生成的内容。

6.1000万Hugging Face上的AI开发者将会带来新的工作机会，不会导致失业的激增。

如果说2023年AI行业的突破主要体现在AI技术本身的话，这6条新的预言已经预示着，AI技术在2024年，将进一步破圈，产生的突破影响力将远远超出AI行业的范围。

网友也给他的6条预测的可能性进行了评估，认为其中3条发生的概率不超过50%。

也有人认为6条预测都很靠谱，甚至有几条是已经发生了的。

第一波AI公司将出现倒闭潮

针对第一条预测，结合前两天OpenAI的剧烈动荡，网友纷纷开始阴阳怪气。

Clement赶紧出来圆场，我预测的是我自己。

网友们也纷纷做出了各种猜测，Adept，Perplexity等明星初创公司都被网友提到。

但其实，类似的事情在2023年已经出现。Jasper AI，这家曾经估值超过15亿美金的AI初创公司，作为「套壳GPT的鼻祖」，7月份就传出裁员+估值下降80%的负面新闻。

而在OpenAI上线GPTs之后，可以预见的是，基于OpenAI技术的各种AI公司的路将会越走越窄。

如果在未来他们不能找到一条独立创造价值的道路，从估值超过10亿美元到破产或者被低价收购，并不是一件很意外的事情。

开源VS.闭源

AI开源闭源的鸿沟，未来将进一步扩大还是缩小，行业大佬，AI开源企业，科研人员，用户一直以来都有不同的声音。

从年初的谷歌工程师曝料：OpenAI和谷歌都没有护城河，开源AI是他们最大的对手开始。

而另一方面，不断有开源的模型在各个领域号称接近甚至超过GPT-4。

伯克利团队最近公布的Starling-7B，通过RLAIF的方式，在某些基准测试中超越其他的所有模型，接近GPT-4的水平

项目地址：https://starling.cs.berkeley.edu/

甚至有7B大小的开源模型都号称在某些单项任务上能与GPT-4比肩。

而开发闭源模型的大佬则宣称，开源和闭源的差异可能有3-5年。

而网友们，对于第二条预测的争议也很大。

「由于开源和闭源在算力上的巨大差距，开源要想赶上闭源，还很困难。」

「不明白为什么开源和闭源的差距会缩小。毕竟开源模型的所有知识和技术是共享的，而闭源AI总有他们独有的东西。」

AI For Science

在生物领域，DeepMind的AlphaFold已经在超越人类能力的水平上，预测了蛋白质的结构，直接突破了生物学的最前沿。

而微软前不久发表了一个报告，尝试了GPT-4在生物学，计算化学领域，药物发现、、材料设计和偏微分方程 (PDE)这几个科研领域，作为学术研究助手的价值。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.07361

在微软的研究人员看来，基础科学的研究，将在未来被AI工具大大加速。

现在也出现了很多将机器学习技术用于各个专业领域的工具和平台。

项目地址：https://chemintelligence.com/our-platform

而网友，对于AI对于时间序列相关的科研领域（Time-Series，指将时间序列用于统计学、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融等应用科学和工程领域）可能取得的突破也非常看好。

有网友甚至贡献了一篇论文来解释为什么时间序列相关的科研。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.03589

「终于，有人看到这一点了，已经有很好的关于时间序列的Transformer的模型出现了。」

AI造成的能源和环境成本

马斯克曾经在播客中讨论过，对于AI行业来说，最重要的第一性原理思考，可能是关于能源和智能的产出比。因此他认为Transformer模型在这方面还有很大的改进空间。

荷兰阿姆斯特丹自由大学的数据科学家 Alex de Vries的研究预测，到 2027 年，AI服务器群每年可使用85至134太瓦时的能源。

https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(23)00365-3

而外媒也有过多篇报道，指出AI技术的发展对于能源，水资源的消耗未来将急剧上升。

2027年，AI能源的消耗可能相当于阿根廷、荷兰或瑞典的年用电量，即全球能源需求的 0.5%。

AIGC充斥媒体

毫不夸张的说，视频和图像的AI生成内容，现在正在以光速前进。

在1到两年前，任何人都很难想象这样一段AI动画将可以完全由AI生成。

前不久，梦工厂的联合创始人公开表示，未来3年内，AI将使动画行业的成本降低90%！

也许真的就在明年，动画内容创作将会进一步平民化，而带来的后果就是，像短视频一夜之间席卷全球一样，由Gen AI生成的视频，将会成为视频内容非常重要的组成部分。

AI影响劳动力市场

AI对劳动力市场的影响，一直以来是AI行业备受争议的焦点。

而Hugging Face CEO的预测从某种程度上来说，可能是这个问题的一个潜在答案。

如果更多的人能够加入到开源AI的开发者的行业中来，由此创造的就业是否能够弥补AI技术发展所替代的劳动力。

但是大多数网友似乎不太认可这一逻辑。

第二条和第六条都是笑话，虽然Hugging Face上会出现更多的开发者，但是AI依然会重构劳动力市场。

毕竟，Sam Altman都因为AI，在成为OpenAI CEO后短暂的失业过了2天。

参考资料：https://twitter.com/ClementDelangue/status/1729158744762626310

本文来自微信公众号“新智元”（ID:AI_era），作者：新智元，编辑：润，36氪经授权发布。