如果2023年是企业和消费市场生成AI的第一年，并伴随着大量语言模型的涌现，那么2024年正是LLM（大型语言模型）和生成AI系统迅速成长和成熟的一年。
在年初，AI行业的人们展望未来，预见到生成AI系统的监管、多模态模型的蓬勃发展，以及有关人工通用智能（AGI）的讨论依然热烈。时过一年，现实的格局大为不同。
以下是对2024年的四种预测，以及实际情况的发展。
1) 负责任的AI与监管
预期：人们对2024年的期待是，监管将继续以其通常的慢速发展进程进行。
尽管乔·拜登总统在2023年11月发布了关于AI安全的行政命令，并且2024年欧盟AI法案也开始生效，少数观察家并不指望AI监管会在2024年取得重大进展。
现实：东北大学体验AI研究所的AI政策顾问迈克尔·贝内特表示，现实与预期几乎没有太大差别。“我们没有看到联邦层面任何重大监管举措，”贝内特说。
此外，行政命令的非约束性效果使得执行变得困难，RPA2AI分析师卡夏普·孔佩拉对此表示。
然而，行政命令确实促使政府要求每个联邦机构任命一位首席AI官以及其他一些小变动。
2024年不仅没有实质性的监管措施，而且年初一些AI诉讼案件也几乎没有得到解决。孔佩拉表示，例如《纽约时报》对OpenAI和微软的诉讼预计不会迅速解决。
一些法律冲突导向了法院系统外的其他发展。例如，OpenAI与几家其他新闻出版商签署协议，使用他们的内容来训练模型。此外，包括Getty Images和Adobe在内的供应商开始为艺术家提供补偿。
“我们可以看到，每个人都在评估，内容不会永远是免费的。与内容相关将会产生费用，”孔佩拉说。
展望未来：一些人认为在当选总统唐纳德·特朗普的领导下，2025年对AI的监管将会更少，这将可能导致州和地方层面的更多监管，贝内特说。
“我们可能会看到更多州继续摸索什么类型的政策适合他们，并很可能会开始测试新的监管措施，”他说。“我们也可能会看到各市在执法或就业等领域做同样的事情。”
关于内容创作者对LLM供应商提起的诉讼，未来将会有更多关于各自权利的讨论，孔佩拉说。
“我们可以期待制定一些指导方针，以澄清LLM创作者是否有权使用来自不同公司的内容，比如新闻媒体网站的发表作品、音乐、电影、视频等。”
这四项关于AI在2024年的预测有时与现实相符，有时则偏离了目标。
2) 开源与多模态
预期：随着2023年谷歌Gemini的发布以及Meta的Llama系列开源模型的日益流行，观察家们预测2024年将会有更多的多模态模型，这些模型可以同时处理文本或图像，并生成图像、视频或音频。
有人还期待更多开源AI模型的出现。
现实：正如所预期的那样，生成AI模型在许多方面比前一年更加出色。
“无论是在推理、准确性、可靠性，还是在处理工作负载、上下文窗口、多模态能力等方面，模型都有了如此多的进步，”响应公司负责提案和提案响应AI平台的首席信息与产品官AJ·桑德说。“这些模型现在比年初时已经大大改进了。”
但是，贝内特表示，目前模型尚未达到真正的多模态。
“就一个强大的生成AI系统而言，能够以任何形式数据输入、多种数据模式生成短片等作品，这方面的商业研究努力似乎仍在继续，”他说。“我还没有看到在多模态方面获得突破的综合性方法。”
同时，开源AI模型的出现并没有如某些人所期待的那样快速增长。“我们仍然看到相当多的封闭系统，”贝内特表示。
虽然全面开源的模型广泛使用的不多，但类似Llama这样的模型，即使其数据集是封闭的，仍然获得了显著的发展。今年6月，法国公司Mistral AI凭借其开源模型获得了超过6.4亿美元的融资，并进入了企业市场。
大型云计算服务提供商也开始在其模型库中引入Llama模型，有些甚至推出了自己的开源模型。
3) 发现生成AI的价值
预期：许多人预期2024年企业会在生成AI中找到价值并获得投资回报（ROI）。
现实：虽然从创意阶段到实验阶段有所推进，但大多数组织尚未从生成AI中获得价值，桑德表示。
“人们越来越愿意信任和使用这项技术，同时仍然保持人参与其中，”他说。“很多投资回报的承诺，我认为尚未实现。”
尽管LLM提升了像市场营销团队的生产力或帮助开发人员更快地编写代码，但并不真正改变商业流程，机器人流程自动化供应商UiPath的高级副总裁及总经理马克·格林表示。
“变革管理方面被低估了，”格林说，并补充说许多观察家高估了AI模型的准确性以及企业采用生成AI系统的速度。
4) 对工作的影响
预期：许多人也担心由于生成AI导致的失业，他们认为生成AI可能会取代艺术家、新闻工作者、设计师等。
现实：在某些方面，生成AI确实改变了部分工作，但这种新兴且快速发展的技术并没有必然导致企业员工数量的减少。
例如，开发人员和程序员现在有AI助手帮助他们完成工作，但大多数人并没有因AI而失去工作。“他们正在使用这项技术，但这尚未对他们的工作和职位产生负面影响，”桑德说。
另一方面，AI技术正在取代那些稀缺工人的工作角色，Gartner分析师达里尔·普勒默表示。这些工作主要集中在供应链与物流、内容创建、客户服务、法律、制造等领域。
“AI能够完成越来越多的人类工作这一事实是不争的事实，”普勒默说。“那些更有价值的人将是那些知道如何有效使用AI来完成任务的人。”
埃斯特·希图是TechTarget的编辑新闻记者和播客主持人，专注于人工智能软件和系统。
