到2030年，人工智能(AI)将会发展到什么程度？
AI会不负众望，促进经济发展、创造突破性医疗方案、简化日常生活并增加我们的知识吗？还是说，这些预测过于乐观了：AI会失败，会让世界变得更糟？人们担心AI会取代数以百万计的工作岗位、取代人际关系，并以虚假媒体的猛烈攻势来挑战社会，该如何看待这些担忧呢？
《华尔街日报》(The Wall Street Journal)采访了来自学术界、商界、咨询公司和智库的专家，请他们预测到2030年AI将发展到什么程度？以下是一些预测。
渐进但深刻的变化
AI正在迅速发展。一些专家认为，我们可能最快在2033年就能实现通用人工智能(artificial general intelligence)——几乎在所有任务上，机器的表现都能胜过人类。其影响是深远的，有可能会重塑行业、经济以及工作的本质。
但是，技术进步与组织和社会的大规模适应之间存在着重要脱节。正如科学家、未来主义者Roy Amara的著名言论：“我们倾向于高估一项技术的短期影响，而低估其长期影响。”
到2030年，我们很可能刚好处于AI短期影响与长期影响之间的时间节点。
因此，尽管AI技术进步日新月异，但我们不应指望未来几年内在全球范围内看到立竿见影的影响。AI正融入我们的日常生活、工作场所和机构，这种融入将是循序渐进的，因为这些事物的变化速度比技术变化要慢得多。
在我们驾驭这种双速现实的同时，我们必须为未来做好准备，届时AI的长期影响将超出我们目前对它所能做的事情的想象，即使AI的短期影响可能达不到最雄心勃勃的预测。
——宾夕法尼亚大学沃顿商学院(University of Pennsylvania’s Wharton School)管理学教授Ethan Mollick
AI会与人类一样聪明？不太可能。
研究人员和企业家经常说，到2030年，甚至未来几年内，我们就能实现通用人工智能——机器基本上可以做任何人类能做的认知工作。
对此我深表怀疑。
首先，当前被称为大语言模型(LLM)的系统存在产生幻觉、犯愚蠢错误的猖獗倾向。更糟糕的是，目前还没有解决这些问题的原则性解决方案。只有希望。希望更多的数据和更强大的处理芯片能神奇地解决所有这些问题。
但我们正在耗尽LLM改进所需的新鲜而有价值的数据。它们已经吞噬了几乎整个互联网。现在它们开始被自己的幻觉烟雾所呛到。从2020年到2022年8月，LLM的力量迅速发展，但现在已有所放缓。我们需要真正的创新，而这需要时间。
从技术角度来看，2030年可能与2023年一样，只是图形更漂亮。所有这些背后，存在着AI投资泡沫可能很快破裂的风险，一旦泡沫破裂，将导致许多人争相退出；之后可能需要数年时间才能重整旗鼓。
因此，预计2030年实现通用人工智能是不现实的。
——Gary Marcus曾是一家机器学习公司的创始人兼首席执行官，该公司后来被出售给了优步(Uber)，他也是《驯服硅谷》(Taming Silicon Valley)一书的作者
转型，而非工作岗位流失
在本十年后半程，AI的进步会推动有史以来最深刻的商业转型。到2030年，AI系统达到前所未有的能力水平，重塑各个行业和工作岗位。尽管对大规模失业的担忧依然存在，但现实却有所不同——定义时代的是转型，而非工作岗位流失。
原因在于商业演进的本质。即使是突破性的技术，也需要时间和努力才能转化为生产率的提高——事实上，突破性的技术尤为如此。必须发明出新的技能、流程和商业模式。幸运的是，有足够多的企业迎接挑战，因此，生产率在本十年后半段会大幅提高。
然而，这种转型并不平衡。超过半数的财富500强企业退出舞台，取而代之的是一批新巨头，其中包括数量空前的万亿美元级企业。职业也出现类似的变化，某些职业步电梯操作员的后尘，一些新职业浮现。受影响的职业和任务与早前转型期的情况截然不同。这一次，创意工作者、专业人士、作家、管理人员和程序员跻身受影响最大的群体之列。
图片来源：Jon Krause
成功的企业都有一个共同点，没有简单地相信AI炒作，而是有条不紊地应用了一种基于任务的方法。这认识到任务（而非工作岗位、产品或技能）是组织的基本单位。AI彻底改变某些任务，如编程和客户服务，其他一些任务相对而言受影响较小。
到2030年，人类在处理缺乏历史数据或结构化规则的情况时仍然占有优势。我们随机应变的能力胜过机器。
——斯坦福数字经济实验室(Stanford Digital Economy Lab)主任兼Workhelix联合创始人Erik Brynjolfsson
AI无处不在，就像互联网
2030年的AI与时下AI最大的区别在于其融入企业的程度。21世纪之初，另一项快速发展的通用目的技术——互联网——才刚刚被广泛采用。把互联网添加到既有结构之上的组织尝到了一些甜头，而那些围绕互联网接入从头开始建立起来的组织很快就成为了世界上最有价值的公司。
对AI来说也可能会发生类似的事情。到2030年，我们将看到许多组织——有些是新组织，有些是彻底转型后的组织——把AI嵌入其结构。每位员工都将定期无缝访问AI：以获取AI的意见，实现任务管理和自动化，并就公司的服务或产品获得反馈。即使到2030年，此类组织仍将是少数，但其生产率的提高将凸显这种方法的价值。
只有当AI不再被视作一项新技术，而是像互联网一样，成为日常工作和生活中理所当然的一部分时，其真正潜力才会实现。2030年将标志着这种转变的中点。
——麦肯锡(McKinsey)旗下AI公司QuantumBlack全球负责人Alex Singla
AI个人助理来处理我们的生活
到2030年，我们每个人都会拥有一个“个人大动作模型”(Personal Large Action Model，简称PLAM)。这些先进的AI代理旨在复制和模拟我们独特的决策过程。
如今，像ChatGPT这样的系统尽最大努力，利用有限的数据尽可能地模拟个人说话和写作的方式；而在未来，PLAM将利用从我们佩戴的设备（耳塞、连续血糖监测仪）以及使用的设备（嵌入传感器的智能马桶、数字钱包）收集的数据来了解我们可能的行为，并代表我们采取行动。
我们的PLAM将通过反复使用进行训练，它们将学习并适应我们个人独特的行为、动作、情绪表达和偏好，并且能够无形地自主处理复杂的任务，例如与“企业大动作模型”(Corporate Large Action Model，简称CLAM)协商费率。其呈现的方式可能是这样：假设你是一位商务旅行者，即将从纽约市飞往慕尼黑，但没有直飞航班。你的PLAM会让航空公司知道这里有笔业务，并让航空公司竞争。
在为你安排了根据你的具体喜好（首选座位配置、合适的转机时间、累积积分的能力）优化的行程后，你的PLAM会完成实际购买机票所涉及的所有繁琐步骤：登录航空公司并进行身份验证、输入你的信息、选择要使用的信用卡、进行付款身份验证、提交付款详情、在你公司的会计系统中输入收据详情以及将旅行详情发布到你的日历中。如果部署了足够多的PLAM，你的PLAM甚至可以为你找到完美的邻座。
——未来今日研究所(Future Today Institute)首席执行官Amy Webb
AI代理也是工作中的合作者
“AI代理”的出现将成为未来五年AI技术发展的转折点。针对与用户高度相关的内容（无论是在专业上还是在个人方面）进行训练的AI代理会替我们阻隔没什么用处的电子邮件、电话、短信和即时消息。这些代理将自动处理这些内容（可能通过与其他人的代理协商），让大部分此类通信留在外围。它们将回复这些消息，加以整理安排，以及排除那些不相关的消息。
如今，在会议结束后，微软(Microsoft)的AI工具Copilot会根据讨论的内容为我提供摘要，但未来AI代理将知道什么对我来说才是真正重要的。
AI代理不仅仅是自动执行任务，还将成为真正的合作者。它将成为分水岭，不再是平平无奇的又一个改善日常任务的工具，而是意味着真正的技术伙伴的到来，将会改变我们工作、购物、学习和互动的方式。
——Gartner人工智能研究主管Erick Brethenoux
面向儿童的“共情”机器人
到2030年，使用AI情感陪伴将变得很普遍，不仅用于恋爱、治疗和养老，还用于为儿童和青少年提供爱和“共情”。
目前已经有一些机器人可以提供儿童教育和娱乐，但与面向成人的亲密关系机器人的迅速增长相比，还差得很远。然而，到2030年，与孤独问题相关的市场机会将加速儿童版爱或“共情”机器人的开发和应用。对于较年幼的孩子来说，将会有实体的“伙伴”，也许是像天线宝宝一样可爱的机器人，具有面部表情。年龄较大的孩子和青少年可能会佩戴“始终在倾听”并经常提供认可的智能设备。
但是，用假的机器人“共情”取代幼年时期人与人之间的相互共情体验存在严重风险。在现实生活中，孩子们会遇到分歧和挑战，通过这些他们会认识到其他人也有自己的真实感受和观点，这是发展相互移情好奇心的引擎，而这对于成人成功的人际关系至关重要。相比之下，机器人即使在编程中纳入一些分歧或质疑程序，也只能提供单向模拟的“共情”，而孩子只能被动地接受。孩子无法了解另一个人真实的内心世界。
机器人“共情”的虚假和单向只是其中一个问题。成年人还会对陪伴他们的机器人产生强烈的依赖，使他们容易被操纵从而带来危险。由于科技公司的利润取决于在多大程度上吸引用户的注意力，这些公司已经使用社交媒体点赞等非常规奖励，导致用户成瘾。儿童更容易受到影响。鉴于童年是发展人际关系能力的关键时期，分散他们对现实生活的注意力后果可能严重得多。
——加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)主席兼生物伦理学教授Jodi Halpern
自主机器人获得独立性
到2030年，AI将大大增强机器人在复杂环境中独立运作的能力。
机器人将达到高级自主性水平，可以作出高级别决策而不需多少人工干预，同时相互协作和学习。通过云通信，新功能和数据将轻松在多个机器人之间共享，使它们能够协作完成任务。
随着敏捷性、协作性、适应性和灵活性的增强，自主机器人将能够更好应对越野地形、森林或城市等难度较大的环境。机器人还将在家庭和医院等人类场景中执行任务，例如烹饪、照看老人、提供食物或清洁建筑物。
人机交互将得到改善，机器人将与人类更自然地沟通，并理解人类的情感和意图。
机器人的新功能将提高生产率、简化操作并增强安全性，从而改变工作方式。例如，自然灾害发生后，相互协作、并与人类合作的地面和空中机器人将提供空中投递和搜救服务。自动化将对制造业、物流、建筑业、安保、医疗健康、交通运输和太空探索等行业产生特别大的影响。
这种转变意味着，人类将需要承担起机器人监督、AI系统设计和维护的新角色，但也可能意味着大量劳动力需要具备新的技能。确保AI机器人的安全性和可靠性将至关重要；当AI系统嵌入机器人体内时，错误的行为可能会对现实世界造成损害。这凸显出强有力的安全机制和全面彻底测试的重要性，从而确保AI机器人安全运行。
——纽约大学(New York University)敏捷机器人与感知实验室主任、教授Giuseppe Loianno
AI驱动的诊室
到2030年，AI将深度融入医疗健康领域，彻底改变患者和医疗服务提供者之间的互动方式。能够快速分析化验结果和扫描结果的AI工具将有助于加快癌症或心脏病等疾病的检测和诊断。结合不同类型数据（如图像、基因信息和医疗记录）的系统将为医生提供更全面的患者健康状况信息，从而实现更好的诊断和治疗。关于诊断和治疗的关键对话仍将是医疗专业人员的责任，但AI将提供支持。例如，AI将确保根据患者的年龄、教育水平和健康状况定制患者信息。虽然人类的同理心和判断力对于提供最佳护理仍然至关重要，但AI将通过监测患者的生命体征来帮助护士。它将根据患者的病史提出治疗方案，并就可能出现的问题向医生发出警示，比如症状恶化或有害的药物相互作用。AI还将通过自动执行编码、计费和管理电子健康记录等任务来处理耗时的文书工作。所有这一切都将减轻医生和护士的压力，使他们能够花更多时间与患者相处，从而提供更快、更个性化的医疗服务。即使患者不在诊室，可穿戴设备也能够监测更多疾病指标，并向AI系统发送实时信息，提醒患者及其医生注意潜在的健康风险。这将使医疗保健转向预防疾病，而不仅仅是在发病后进行治疗。随着AI的使用，伦理和法律问题将变得更加重要，对安全和公平的关切将通过更明确的规则、监测和教育来解决。——维克森林大学医学院(Wake Forest University School of Medicine)人工智能研究中心主任Metin N. Gurcan
社会信任面临风险
2030年，AI生成式内容将比现在要逼真得多，使现实与虚构之间的界限进一步模糊。即便没有使用AI，这类高质量的AI生成式内容的存在就会为人们（包括政客）提供质疑真相的借口。
今年8月，特朗普(Donald Trump)声称，一张显示美国副总统卡玛拉·哈里斯(Kamala Harris)竞选集会人群规模的照片是AI生成的。但媒体根据活动的照片和视频称，这一说法毫无根据。
如果不采取果断行动，我们可能会陷入一个两极分化的现实：任何事情都可能是真的，也有可能是假的，这取决于个人是否愿意相信它。在这个反乌托邦的未来，真理是主观的，而现实则是对一个人此前信念的强化。
可以肯定的是，在未来五年内，AI生成式媒体可能只会更加逼真、无孔不入。如果不广泛开展有关这一危险势头的教育，民主国家所依赖的共同现实和知情公众则可能会面临生死存亡的风险。
——布鲁金斯学会(Brookings Institution)外交政策、人工智能和新兴技术倡议研究员Valerie Wirtschafter