2023年，世人见证了ChatGPT在全球范围的大火。以生成式人工智能为代表的新一代人工智能问世，改变了人工智能（AI）技术与应用的发展轨迹，加速了人与AI的互动进程，是人工智能发展史上的新里程碑。2024年，人工智能技术与应用的发展又会呈现出哪些趋势？让我们一同展望这些值得关注的重大趋势。

趋势一：从AI大模型迈向通用人工智能

OpenAI正在训练下一代的人工智能，暂名“Q*”（读作Q-star），“Q*”可能是第一次采用“从零开始”的方式训练的人工智能。其特点是，智能不来自人类活动的数据，且其有能力修改自身代码以适应更复杂的学习任务。

一旦通用人工智能得以实现，就可被用于解决各种复杂的科学难题，譬如寻找外星人与地外宜居星系、人工核聚变控制、纳米或超导材料筛选、抗癌药研发等。这些问题通常需要花费人类研究员数十年的时间来寻找新的解决方案，部分前沿领域的研究量已超出人力极限。而通用人工智能在自己的虚拟世界中拥有几乎无限的时间和精力，这使得其在部分容易虚拟化的任务中，有可能成为人类研究员的替代。但届时，人类如何监督这些从智能水平上超过人类的人工智能，确保其不会危害人类，又是一个值得思考的问题。

趋势二：合成数据打破人工智能训练数据瓶颈

数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。

合成数据是在模仿真实数据的基础上，由机器学习模型利用数学和统计科学原理合成的数据。关于什么是合成数据，有一个较为浅显易懂的比喻：这就像是在给AI编写专门的教材。例如，尽管英文课本的对话中出现的可能是“小明”“小红”这样的虚构人名，但并不影响学生们由此掌握英语，因此从某种意义上，对于学生而言，教材就可以看作一种经过编纂、筛选和处理的“合成数据”。

趋势三：量子计算机可能率先应用于人工智能

首先，人工智能领域的算法，大部分属于并行计算的范畴。其次，运行ChatGPT所需的硬件条件，同样也十分适合导入当前体积庞大的量子计算机，二者都需要安装在高度集成的计算中心里，由一支专业化技术团队进行管理支撑。不过，未来量子计算机不会完全取代电子计算机，更有可能出现的是量子计算机和电子计算机在不同的应用场景下发挥各自所长，实现协同发展，既极大提升算力，也兼顾成本和可行性。

趋势四：AI代理和无代码软件开发带来“冲击波”

一是AI代理对劳动力结构的冲击，AI被看作对人类的信息收集、分析和处理进行增强的扩展性工具，使得人的工作水平更上新台阶。但与此同时，AI代理也给许多现有的工作岗位带来冲击，因为企业可能尝试雇用更少的人来完成相同的任务。

二是无代码软件开发给数字经济创新带来的影响，管生成式人工智能可能淘汰掉一批传统数字岗位，但在关上一扇门的同时也打开了一扇窗，这就是“无代码软件开发”。目前，以AI大模型为基础的编程辅助工具已经发展到一个新的阶段，能够根据用户十分模糊的指令来生成软件或网页代码。例如，2023年的GPT-4演示中，演示人员仅仅是在A4纸上手写了一个十分潦草的结构示意图，GPT-4就根据其自动生成了能够实际访问的网页。这无疑大大降低了开发IT服务的门槛。只要一个人有足够有创意的、能够满足许多人需求的数字服务“点子”，就可以成为互联网创新的风口，“人人皆可创新”的时代已然到来。