人工智能是新质生产力的重要组成部分。人工智能是涉及思想、科技、经济和社会领域的综合性技术。人工智能技术不同于人类历史上的农业技术、工业技术和信息技术，它发源于自古希腊直至近现代知识精英的一种信仰、一种观念、一种精神，即智能并非仅仅为人类所有，人类所制造的机器也可能产生智能，因为智能最终是可以被计算的。1936年，图灵机的诞生，无疑是人工智能史上里程碑式的事件。80多年以来，对人类社会而言，人工智能已不仅仅意味着某种科学、技术，而且意味着思想、经济和社会的颠覆性变革。经过不断迭代、演化，人工智能已经并将继续证明长期主义和加速主义相互作用的历史意义。本文所讨论的是2022年以来全球人工智能发展的前沿、趋势与挑战。一、2022—2024: 不断加速推进的人工智能前沿1.大语言模型（或称大模型）人工智能的发展历史可以分为不同的阶段。2022年11月，OpenAI发布ChatGPT,生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）开始蓬勃发展。生成式人工智能是基于模仿人类的神经网络的机器学习技术，通过文本、图像、音乐、视频等形式创造全新内容。GenAI的集中代表就是大语言模型（Large Language Model，LLM）。所谓大语言模型，就是基于大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。也可以说，大语言模型是以深度学习为基础，通过模拟人脑处理信息的方式，使用多层神经网络来识别数据中的复杂模式。在现阶段，人工智能的核心所在就是大语言模型。世界主要国家和主要公司主导了大语言模型的开发，呈现井喷式增长，形成不断膨胀的大语言模型集群。影响大语言模型性能的主要变量是训练数据、模型规模(即参数数量)、生成算法和优化技术。大语言模型的特点包括：（1）参数大。大语言模型的参数数量通常可以达到数十亿甚至数千亿。（2）具有图像识别和预测分析能力。（3）具有数据的理解和泛化能力。能够学习并执行多种复杂的任务，在自然语言处理（NLP）中，实现机器翻译、情感分析和智能问答的精准和高效。ChatGPT与谷歌的Gopher、LaMDA，以及Meta的Llama是大语言模型的全球代表。其中，2023年，OpenAI发布的GPT-4是一个系列的模型总称，而不是一个单独的模型。2024年5月，OpenAI推出的GPT-4o模型在文本、语音和图像的理解方面，展现出处理数百种语言的卓越能力，且能进行实时语音对话，准确捕捉和表达人类情感。同年6月，Anthropic公司正式推出的Claude 3.5 Sonnet模型，在编码能力、视觉能力和互动新方式方面超越了Claude 3 Opus和GPT-4o。更令人兴奋的是，Claude 3.5 Sonnet引入创新的“Artifacts”功能，允许用户在动态工作空间实时编辑和构建AI生成的内容，将对话式AI转变为一个协作伙伴，无缝集成到用户的项目和工作流程中。特别是Claude 3.5 Sonnet还以其两倍于前代的速度和1/5的成本，重新定义了智能模型的性价比。同样在这个6月，大语言模型领域出现突破性进展：OpenAI发布基于GPT-4模型的CriticGPT，用于捕捉ChatGPT代码输出中的错误。也就是说，CriticGPT就是一个通过GPT-4查找GPT-4错误的模型，不仅可以撰写使用者对ChatGPT响应结果的评论，而且可以帮助人类训练者更好地理解和满足人类的意图，发现和纠正基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）的错误，表明人工智能在评估高级AI系统输出的目标方面迈出关键一步。2.AI平台伴随AI覆盖人类生产和生活的方方面面，构建AI平台成为大势所趋。AI平台提供的是全球领先的语音、图像、NLP等多项人工智能的多模态技术,以及开放对话式人工智能系统和生态。目前，全球有谷歌、TensorFlow、微软Azure、OpenAI、英伟达、H2O.ai、亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）、DataRobot和Fotor所提供的九大AI平台。其中，英伟达 Omniverse是专为虚拟协作和实时逼真模拟打造的开放式平台，借助GPU和CUDAX AI软件等强大的生态系统，提供业界领先的解决方案，包括机器学习、深度学习和数据分析。AI平台的发展趋势主要是垂直化和专业化。例如，AI美术平台是通过人工智能技术进行图像处理和创作的平台，帮助艺术家和非专业人员以人工智能绘画形式快速生成有趣、具有美学价值的绘画作品，从中形成创作灵感和艺术体验，给艺术界带来更多的创新和可能性。Midjourney、Stable Diffusion属于影响力不断扩展的AI美术平台。又如，Suno v3.5作为AI音乐生成工具，生成的音乐长度由原来的2分钟变成了4分钟，音乐结构显著优化。AI音乐生成平台对于很难用语言描述清楚的听觉艺术的内行程度，展现出具有超越人类的创作潜力。Suno宣布还将推出一项全新的功能，允许用户用任何声音创作歌曲。这项新功能可以将日常生活中的各种声音转化为音乐，为音乐创作带来了新的可能性。3.AI堆栈从硬件的角度看，AI堆栈（AI stack）的基础是GPU、CPU和TPU。生成式AI堆栈中最重要的是GPU。但是，AI堆栈还包括AI软件体系，最终构建的AI堆栈是一个系统和生态。深入分析可知，AI堆栈是一个结构化框架，包含了开发和部署AI系统所需的各种层次和组件。AI堆栈的关键组件包括数据管理、计算资源、机器学习框架和机器学习运维（MLOps）平台。生成式AI的堆栈包含三个层级：顶层、中层和底层。顶层涉及特定领域的知识和专业知识，中层提供可用于构建AI模型的数据和基础设施，底层则是云计算资源和服务。在每个层级中取得进展对于推动AI的发展至关重要。AI堆栈的基础支柱包括：数据、计算和模型。其中，生成式AI需要大量的计算资源和大型数据集，这些资源在高性能数据中心进行处理和存储生成式AI推动了全栈的重塑。一般来说，基于AI堆栈，可以构建具有快捷搜索、快捷翻译、智能识别、智能操控等特征的人工智能应用程序。