文章來源：新智元

這項綜述性研究報告批判性地分析了生成式AI的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展方向,，并探究了谷歌Gemini和備受期待的OpenAI Q*等創(chuàng)新成果將如何改變多個領(lǐng)域的實際應(yīng)用。

圖片來源：由無界 AI生成

近日,，來自澳大拉西亞理工學(xué)院,、梅西大學(xué)和皇家墨爾本理工大學(xué)等機構(gòu)的研究人員進行了一項全面的綜述，深入探討了生成式AI不斷演變的格局,。

研究特別關(guān)注了混合專家模型（MoE）,、多模態(tài)學(xué)習(xí)的變革性影響，以及對通用人工智能（AGI）的推測進展,。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2312.10868

–?嚴(yán)格審視了生成式人工智能（AI）的當(dāng)前狀態(tài)和未來軌跡，探索了像谷歌的Gemini和期待中的OpenAI Q*項目這樣的創(chuàng)新是如何重塑研究優(yōu)先事項和在各個領(lǐng)域的應(yīng)用,，包括對生成式AI研究分類法的影響分析,。

–?評估了這些技術(shù)的計算挑戰(zhàn)、可擴展性和現(xiàn)實世界的影響,，同時強調(diào)了它們在推動像醫(yī)療健康,、金融和教育等領(lǐng)域顯著進展的潛力。

– 討論了由AI主題和AI生成的預(yù)印本的擴散所帶來的新興學(xué)術(shù)挑戰(zhàn),，檢查了它們對同行評審過程和學(xué)術(shù)交流的影響,。

–?強調(diào)了在AI發(fā)展中融入倫理和以人為本的方法的重要性，確保與社會規(guī)范和福祉的一致,，并概述了一個未來AI研究的戰(zhàn)略,，該戰(zhàn)略聚焦于MoE、多模態(tài)和AGI在生成式AI中的平衡和審慎使用,。

人工智能（AI）的歷史背景可以追溯到艾倫·圖靈的「模仿游戲」,、早期的計算理論，以及第一批神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展,，這為今天的高級模型奠定了基礎(chǔ),。

這種演變，被像深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的興起這樣的關(guān)鍵時刻突出地表現(xiàn)出來,，對塑造當(dāng)代AI的趨勢至關(guān)重要,，包括復(fù)雜的混合專家模型（MoE）和多模態(tài)AI系統(tǒng)，展示了該領(lǐng)域的動態(tài)和不斷演進的特性,。這些進展證明了AI技術(shù)的動態(tài)和不斷發(fā)展的本質(zhì),。

人工智能（AI）的演化在大語言模型（LLM）的出現(xiàn)，特別是由OpenAI開發(fā)的ChatGPT,，以及最近Google的Gemini的揭幕,，見證了一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點。這項技術(shù)不僅徹底改變了行業(yè)和學(xué)術(shù)界，還重新點燃了關(guān)于AI意識及其對人類潛在威脅的關(guān)鍵討論,。

這樣的先進AI系統(tǒng)的發(fā)展,，包括像Anthropic的Claude和現(xiàn)在的Gemini這樣的重要競爭者，它們展示了對比GPT-3和Google自己的LaMDA的幾項進步,，重塑了研究格局,。

Gemini具有通過雙向?qū)υ拰W(xué)習(xí)的能力，以及其「spike-and-slab」注意力方法,，使其能夠在多輪對話中專注于上下文的相關(guān)部分,，代表了在開發(fā)更適合多領(lǐng)域?qū)υ拺?yīng)用的模型方面的重大飛躍。這些在LLM中的創(chuàng)新,，包括Gemini所采用的混合專家方法，標(biāo)志著向能夠處理多樣輸入并促進多模態(tài)方法的模型的轉(zhuǎn)變,。

在這種背景下,，OpenAI被稱為Q*（Q-Star）的項目的猜測已經(jīng)浮出水面，據(jù)稱結(jié)合了LLM的強大能力和像Q學(xué)習(xí)和A*（A-Star算法）這樣的復(fù)雜算法,，進一步促進了動態(tài)的研究環(huán)境,。

人工智能研究熱度的變化?

隨著大語言模型（LLM）領(lǐng)域的不斷發(fā)展，由Gemini和Q*等創(chuàng)新所體現(xiàn),，大量研究浮現(xiàn)出來,，旨在描繪未來研究的道路，這些研究從識別新興趨勢到強調(diào)快速進展的領(lǐng)域各不相同,。

已建立方法和早期采納的二分法很明顯,，LLM研究中的「熱門話題」正日益轉(zhuǎn)向多模態(tài)能力和由對話驅(qū)動的學(xué)習(xí)，正如Gemini所展示的那樣,。

預(yù)印本的傳播加速了知識共享,，但也帶來了降低學(xué)術(shù)審查的風(fēng)險。Retraction Watch指出的固有偏見問題,，以及關(guān)于剽竊和偽造的擔(dān)憂,，構(gòu)成了重大障礙。

因此,，學(xué)術(shù)界站在一個十字路口,，需要統(tǒng)一努力，以根據(jù)該領(lǐng)域快速發(fā)展的背景來完善研究方向,，這種變化似乎可以通過隨時間變化的不同研究關(guān)鍵詞的流行程度來部分追蹤,。

像GPT這樣的生成式模型的發(fā)布和ChatGPT的廣泛商業(yè)成功具有影響力。

如圖1所示,，某些關(guān)鍵詞的興衰似乎與重要的行業(yè)里程碑有關(guān),，例如2017年「Transformer」模型的發(fā)布、2018年GPT模型的發(fā)布,，以及2022年12月商業(yè)化的ChatGPT-3.5,。

例如,，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的突破相一致的是對「深度學(xué)習(xí)」的搜索高峰，而隨著像GPT和LLaMA這樣的模型重新定義了語言理解和生成的可能性,，「自然語言處理」的興趣激增,。

盡管有些波動，對AI研究中的「倫理/道德」持續(xù)關(guān)注反映了對AI道德維度的持續(xù)和根深蒂固的關(guān)切,，強調(diào)道德考慮不僅僅是一種反應(yīng)措施,，而是AI討論中不可分割和持久的對話。

從學(xué)術(shù)角度來看,，假設(shè)這些趨勢是否意味著一種因果關(guān)系,，即技術(shù)進步驅(qū)動研究重點，或者蓬勃發(fā)展的研究本身推動了技術(shù)發(fā)展,，這是相當(dāng)有趣的,。

本文還探討了AI進步的深遠(yuǎn)社會和經(jīng)濟影響。作者檢查了AI技術(shù)如何重塑各個行業(yè),，改變就業(yè)格局,，并影響社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)。這一分析突出了AI在現(xiàn)代世界中所提出的機遇和挑戰(zhàn),，強調(diào)了其在推動創(chuàng)新和經(jīng)濟增長方面的作用,，同時也考慮了倫理影響和對社會的潛在破壞性。

未來的研究可能會提供更明確的見解,，但創(chuàng)新與學(xué)術(shù)好奇心之間的同步互動仍然是AI進步的標(biāo)志,。

與此同時，如圖2所示,，在arXiv上發(fā)布的計算機科學(xué)>人工智能（cs.AI）類別下的預(yù)印本數(shù)量的指數(shù)增長,，似乎標(biāo)志著AI社區(qū)內(nèi)研究傳播的范式轉(zhuǎn)變。

盡管快速分發(fā)研究成果使知識交流迅速,，但它也引發(fā)了對信息驗證的擔(dān)憂,。

預(yù)印本的激增可能導(dǎo)致未經(jīng)驗證或有偏見的信息的傳播，因為這些研究沒有經(jīng)過同行評審出版物典型的嚴(yán)格審查和可能的撤回,。

這一趨勢強調(diào)了學(xué)術(shù)界需要謹(jǐn)慎考慮和批判,，特別是考慮到這些未經(jīng)審核的研究可能被引用和它們的發(fā)現(xiàn)被傳播的潛力。

研究目標(biāo)?

這篇綜述的動力是Gemini的正式揭幕和圍繞Q項目的推測性討論,，這促使對生成式人工智能（AI）研究的主流趨勢進行及時審視,。

論文具體貢獻于理解混合專家模型（MoE）、多模態(tài)和人工通用智能（AGI）如何影響生成式AI模型,，為這三個關(guān)鍵領(lǐng)域提供詳細(xì)的分析和未來方向,。

論文旨在批判性地評估現(xiàn)有研究主題中過時或無關(guān)緊要的可能性，同時深入探討在快速變化的LLM格局中新興的前景。

預(yù)期AI的進步不僅會在語言分析和知識合成方面提高能力,，還將在混合專家模型（MoE）,、多模態(tài)和人工通用智能（AGI）等領(lǐng)域開創(chuàng)先河，并已經(jīng)宣告了傳統(tǒng)的,、以統(tǒng)計為驅(qū)動的自然語言處理技術(shù)在許多領(lǐng)域的過時,。

然而，AI與人類倫理和價值觀保持一致的永恒要求仍然是一個基本原則,，而推測性的Q-Star計劃提供了一個前所未有的機會,，來引發(fā)關(guān)于這些進步如何重塑LLM研究地形的討論。

在這種環(huán)境中,，NVIDIA高級研究科學(xué)家Jim Fan對Q的見解,，尤其是關(guān)于學(xué)習(xí)和搜索算法的融合，為這種努力的潛在技術(shù)構(gòu)建和能力提供了寶貴的視角,。

論文的研究方法涉及使用「大型語言模型」和「生成式AI」等關(guān)鍵詞進行結(jié)構(gòu)化文獻搜索,。

作者在IEEE Xplore、Scopus,、ACM Digital Library、ScienceDirect,、Web of Science和ProQuest Central等幾個學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫中使用過濾器,，以識別2017年（Transformer模型發(fā)布）到2023年（本文撰寫時間）期間發(fā)表的相關(guān)文章。

本文旨在剖析Gemini和Q的技術(shù)影響,，探討它們（以及類似技術(shù)的不可避免出現(xiàn)）如何改變研究軌跡并在AI領(lǐng)域開辟新視野,。

在此過程中，我們確定了三個新興的研究領(lǐng)域——MoE,、多模態(tài)和AGI——它們將深刻地重塑生成式AI研究格局,。

本次調(diào)查采用綜述式方法，系統(tǒng)地繪制了一幅綜合并分析生成式AI當(dāng)前和新興趨勢的研究路線圖,。

本研究的主要貢獻如下：

1) 對生成式AI不斷演變的格局進行了詳細(xì)考察,，強調(diào)了像Gemini和Q這樣的技術(shù)的進步和創(chuàng)新及其在AI領(lǐng)域的廣泛影響。

2) 分析了先進生成式AI系統(tǒng)對學(xué)術(shù)研究的轉(zhuǎn)型效應(yīng),，探討了這些發(fā)展如何改變研究方法,、設(shè)立新趨勢，并可能導(dǎo)致傳統(tǒng)方法的過時,。

3) 全面評估了生成式AI在學(xué)術(shù)界整合中引起的倫理,、社會和技術(shù)挑戰(zhàn)，強調(diào)了將這些技術(shù)與倫理規(guī)范保持一致的重要性,，確保數(shù)據(jù)隱私,，并制定全面的治理框架。

當(dāng)前生成式AI研究分類法生成式人工智能（AI）領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，這需要一個全面的分類法,，涵蓋該領(lǐng)域內(nèi)研究的廣度和深度,。

如表I所詳述，這個分類法將生成式AI的主要研究和創(chuàng)新領(lǐng)域進行了分類,，并作為理解該領(lǐng)域當(dāng)前狀態(tài)的基礎(chǔ)框架,，指導(dǎo)我們穿越不斷發(fā)展的模型架構(gòu)、先進訓(xùn)練方法,、多樣的應(yīng)用領(lǐng)域,、倫理含義和新興技術(shù)前沿的復(fù)雜性。

生成式AI模型架構(gòu)經(jīng)歷了顯著的發(fā)展,，其中四個關(guān)鍵領(lǐng)域尤為突出：

• Transformer模型：Transformer模型在AI領(lǐng)域,，尤其是在自然語言處理（NLP）中，因其更高的效率和可擴展性而引起了革命性的變化,。它們采用先進的注意力機制來實現(xiàn)增強的上下文處理,，使得對細(xì)微理解和交互成為可能。這些模型也在計算機視覺領(lǐng)域取得了顯著進展,，例如開發(fā)了EfficientViT和YOLOv8這樣的視覺Transformer,。這些創(chuàng)新象征了Transformer模型在如對象檢測等領(lǐng)域的擴展能力，不僅提高了性能,，還增強了計算效率,。
• 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）：RNNs在序列建模領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，特別適用于處理涉及語言和時間數(shù)據(jù)的任務(wù),，因為它們的架構(gòu)專門設(shè)計用于處理數(shù)據(jù)序列,，如文本，使它們能有效捕捉輸入的上下文和順序,。這種處理序列信息的能力使它們在需要深入理解數(shù)據(jù)時間動態(tài)的應(yīng)用中不可或缺,，例如自然語言任務(wù)和時間序列分析。RNNs在維持序列上連續(xù)性方面的能力是AI更廣泛領(lǐng)域的關(guān)鍵資產(chǎn),，特別是在上下文和歷史數(shù)據(jù)發(fā)揮關(guān)鍵作用的場景中,。
• 混合專家模型（MoE）：MoE模型通過在多個專業(yè)化專家模塊上部署模型并行處理，顯著提高效率,，使這些模型能夠利用基于Transformer的模塊進行動態(tài)令牌路由,，并擴展到數(shù)萬億參數(shù)，從而降低內(nèi)存占用和計算成本,。MoE模型因其能夠在不同的專家之間分配計算負(fù)載而脫穎而出,，每個專家專注于數(shù)據(jù)的不同方面，這使得更有效地處理大規(guī)模參數(shù),，導(dǎo)致更高效和專業(yè)化地處理復(fù)雜任務(wù),。
• 多模態(tài)模型：多模態(tài)模型整合了如文本,、視覺和音頻等多種感官輸入，對于全面理解復(fù)雜數(shù)據(jù)集至關(guān)重要,，尤其是在諸如醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域具有變革性作用,。這些模型通過使用多視圖管道和交叉注意力模塊，實現(xiàn)準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)高效的分析,。這種多樣感官輸入的整合,，使得數(shù)據(jù)解釋更為細(xì)膩和詳盡，增強了模型準(zhǔn)確分析和理解各種信息類型的能力,。不同數(shù)據(jù)類型的組合,，同時處理，使這些模型能夠提供全面視圖,，特別適用于需要深入和多方面理解復(fù)雜情景的應(yīng)用,。

生成式AI研究中的新興趨勢正在塑造技術(shù)和人類互動的未來，并表明了一個向更集成,、交互和智能化的AI系統(tǒng)的動態(tài)轉(zhuǎn)變,，推動AI領(lǐng)域可能性的邊界向前發(fā)展。這一領(lǐng)域的關(guān)鍵發(fā)展包括：

• 多模態(tài)學(xué)習(xí)：AI中的多模態(tài)學(xué)習(xí)是一個快速發(fā)展的子領(lǐng)域,，專注于結(jié)合語言理解,、計算機視覺和音頻處理，以實現(xiàn)更豐富,、多感官的上下文意識,。最近的發(fā)展，如Gemini模型,，通過在各種多模態(tài)任務(wù)中展示最先進的性能，包括自然圖像,、音頻和視頻理解以及數(shù)學(xué)推理,，樹立了新的基準(zhǔn)。Gemini的固有多模態(tài)設(shè)計體現(xiàn)了不同信息類型之間的無縫整合和操作,。盡管取得了進步,，多模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍面臨著持續(xù)的挑戰(zhàn)，例如改進架構(gòu)以更有效地處理多樣化的數(shù)據(jù)類型,，開發(fā)能夠準(zhǔn)確代表多方面信息的綜合數(shù)據(jù)集,，以及建立評估這些復(fù)雜系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)。
• 交互式和協(xié)作式AI：這個子領(lǐng)域旨在增強AI模型與人類在復(fù)雜任務(wù)中有效協(xié)作的能力,。這一趨勢聚焦于開發(fā)可以與人類共同工作的AI系統(tǒng),，從而在各種應(yīng)用中提高用戶體驗和效率，包括生產(chǎn)力和醫(yī)療保健,。這個子領(lǐng)域的核心方面涉及在可解釋性,、理解人類意圖和行為（心理理論）,，以及AI系統(tǒng)與人類之間的可擴展協(xié)調(diào)方面推進AI，這種協(xié)作方法對于創(chuàng)造更直觀和交互式的AI系統(tǒng)至關(guān)重要,，能夠在多樣化的情境中協(xié)助和增強人類能力,。
• AGI開發(fā)：AGI代表了打造模仿人類認(rèn)知的全面和多方面特性的AI系統(tǒng)的遠(yuǎn)見目標(biāo)，是一個專注于開發(fā)具有整體理解和復(fù)雜推理能力的AI的子領(lǐng)域,，這些能力與人類認(rèn)知能力的深度和廣度密切相關(guān),。AGI不僅僅是復(fù)制人類智能，還涉及打造能夠自主執(zhí)行多種任務(wù),、展示與人類相似的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng),。AGI的追求是一個長期愿景，不斷推動AI研究和發(fā)展的邊界,。
• AGI限制：AGI安全和限制承認(rèn)與高度先進的AI系統(tǒng)相關(guān)的潛在風(fēng)險,，專注于確保這些先進系統(tǒng)不僅在技術(shù)上精湛，而且在倫理上與人類價值觀和社會規(guī)范保持一致,。隨著我們向發(fā)展超級智能系統(tǒng)的方向前進,，建立嚴(yán)格的安全協(xié)議和控制機制變得至關(guān)重要。關(guān)注的核心領(lǐng)域包括緩解表征偏見,、解決分布變化,，以及在AI模型中糾正虛假相關(guān)性。目標(biāo)是通過將AI發(fā)展與負(fù)責(zé)任和倫理標(biāo)準(zhǔn)保持一致,，防止意外的社會后果,。

Q*的推理能力?

在蓬勃發(fā)展的AI領(lǐng)域中，備受期待的Q項目被視為潛在突破的燈塔,，預(yù)示著可能重新定義AI能力格局的進步（見圖5）,。

A. 增強的通用智能

Q在通用智能領(lǐng)域的發(fā)展代表了從專業(yè)化到整體化AI的范式轉(zhuǎn)變，表明了模型認(rèn)知能力類似于人類智能的擴展,。這種高級形式的通用智能涉及整合多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和機器學(xué)習(xí)技術(shù),，使AI能夠無縫地處理和綜合多方面的信息。通用適配器方法,，模仿像T0這樣的模型,，可能賦予Q快速吸收來自各個領(lǐng)域知識的能力。這種方法允許Q*學(xué)習(xí)適應(yīng)性模塊插件,，增強其處理新數(shù)據(jù)類型的能力,，同時保留現(xiàn)有技能，從而形成一個將狹窄專業(yè)化結(jié)合成為全面,、適應(yīng)性和多功能推理系統(tǒng)的AI模型,。

B. 高級自學(xué)與探索?

在高級人工智能（AI）開發(fā)領(lǐng)域，Q*預(yù)計將代表自學(xué)習(xí)和探索能力的顯著進化,。有人猜測它將使用復(fù)雜的策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）,，類似于AlphaGo中的那些,，但對于處理語言和推理任務(wù)的復(fù)雜性進行了實質(zhì)性的增強。預(yù)計這些網(wǎng)絡(luò)將采用高級的強化學(xué)習(xí)技術(shù),，如近端策略優(yōu)化（PPO）,，這穩(wěn)定了策略更新并提高了樣本效率，這是自主學(xué)習(xí)中的一個關(guān)鍵因素,。將這些NNs與尖端搜索算法結(jié)合,，可能包括思維樹或思維圖的新型迭代版本，被預(yù)測為使Q能夠自主導(dǎo)航和吸收復(fù)雜信息,。這種方法可能會利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來增強元學(xué)習(xí)能力,，使Q能夠迅速適應(yīng)新任務(wù)和環(huán)境，同時保留先前獲得的知識,。

C. 卓越的人類水平理解?

有人猜測,，Q實現(xiàn)卓越的人類水平理解的愿望可能依賴于多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級集成，其中包括價值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VNN）,，與AlphaGo等系統(tǒng)中的評估組件相似,。這個網(wǎng)絡(luò)將不僅僅限于評估語言和推理過程中的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，還會深入探討人類溝通的微妙之處,。該模型的深度理解能力可以通過先進的自然語言處理算法和技術(shù)來增強,，比如在DeBERTa等Transformer架構(gòu)中找到的那些。這些算法將使Q能夠解釋不僅僅是文本,，還包括意圖,、情感和潛在含義等微妙的社交情感方面。通過結(jié)合情感分析和自然語言推理,，Q*可以瀏覽各種社交情感洞察,，包括共情、諷刺和態(tài)度,。

D. 高級常識推理?

有人預(yù)測,，Q在高級常識推理方面的發(fā)展將整合復(fù)雜的邏輯和決策算法，可能結(jié)合了符號AI和概率推理的元素,。這種整合旨在賦予Q對日常邏輯的直觀理解，以及與人類常識類似的理解,，從而彌合人工智能和自然智能之間的重要差距,。Q推理能力的增強可能涉及到圖結(jié)構(gòu)化的世界知識，包括物理和社交引擎,，類似于CogSKR模型中的引擎,。這種以物理現(xiàn)實為基礎(chǔ)的方法預(yù)計能夠捕捉并解釋當(dāng)代人工智能系統(tǒng)經(jīng)常缺乏的日常邏輯。通過利用大規(guī)模知識庫和語義網(wǎng)絡(luò),，Q可以有效地應(yīng)對復(fù)雜的社交和實際場景,，使其推理和決策更貼近人類的經(jīng)驗和期望,。

E. 廣泛的現(xiàn)實世界知識整合?

有人猜測，Q整合廣泛的現(xiàn)實世界知識的方法可能涉及使用先進的形式驗證系統(tǒng),，這將為驗證其邏輯和事實推理提供堅實的基礎(chǔ),。當(dāng)與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和動態(tài)學(xué)習(xí)算法相結(jié)合時，這種方法將使Q能夠深入?yún)⑴c現(xiàn)實世界的復(fù)雜性,，超越傳統(tǒng)人工智能的限制,。此外，Q*可能會使用數(shù)學(xué)定理證明技術(shù)進行驗證,，確保其推理和輸出不僅準(zhǔn)確,，而且在倫理上有基礎(chǔ)。在這個過程中加入倫理分類器進一步增強了其能力,，以提供可靠和負(fù)責(zé)任的對現(xiàn)實世界情景的理解和互動,。

結(jié)論

這份綜述調(diào)查著手探索了生成式AI研究中的變革性趨勢，特別關(guān)注了像Q*這樣的推測性進展以及向人工通用智能（AGI）的進步步伐,。

論文的分析突出了一個關(guān)鍵的范式轉(zhuǎn)變,，由混合專家模型（MoE）、多模態(tài)學(xué)習(xí)和對AGI的追求等創(chuàng)新所驅(qū)動,。這些進步預(yù)示了一個未來,，AI系統(tǒng)在推理、上下文理解和創(chuàng)造性問題解決方面的能力可能顯著提升,。

盡管有這些進步,，仍然存在一些未解決的問題和研究空白。

這些包括確保先進AI系統(tǒng)與人類價值觀和社會規(guī)范的倫理一致性,，這一挑戰(zhàn)因它們?nèi)找嬖鲩L的自主性而變得更為復(fù)雜,。

在多樣化環(huán)境中AGI系統(tǒng)的安全性和健壯性也仍是一個重大研究空白。應(yīng)對這些挑戰(zhàn)需要多學(xué)科方法,，融合倫理,、社會和哲學(xué)視角。

這項調(diào)研強調(diào)了AI未來跨學(xué)科研究的關(guān)鍵領(lǐng)域,，強調(diào)倫理,、社會和技術(shù)視角的整合。這種方法將促進協(xié)作研究,，彌合技術(shù)進步與社會需求之間的差距,，確保AI發(fā)展與人類價值觀和全球福祉保持一致。

在我們繼續(xù)前進時,，AI進步與人類創(chuàng)造力之間的平衡不僅是一個目標(biāo),，而且是一個必要性，確保AI的作用是一個補充力量,，增強我們創(chuàng)新和解決復(fù)雜挑戰(zhàn)的能力,。

我們的責(zé)任是引導(dǎo)這些進步,，豐富人類體驗，使技術(shù)進步與倫理標(biāo)準(zhǔn)和社會福祉保持一致,。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2312.10868